論文の概要: Validating Alerts in Cloud-Native Observability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23970v1
- Date: Tue, 28 Oct 2025 01:05:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-29 15:35:36.698757
- Title: Validating Alerts in Cloud-Native Observability
- Title(参考訳): クラウドネイティブな可観測性におけるアラートの検証
- Authors: Maria C. Borges, Julian Legler, Lucca Di Benedetto,
- Abstract要約: 本稿では,観測可能性実験ツールOXNの警告拡張について紹介する。
エンジニアは、開発中にアラートを早期に試すことができる。
OXNを使えば、エンジニアは設計時にルールを調整でき、警告の発射動作を定期的に検証できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Observability and alerting form the backbone of modern reliability engineering. Alerts help teams catch faults early before they turn into production outages and serve as first clues for troubleshooting. However, designing effective alerts is challenging. They need to strike a fine balance between catching issues early and minimizing false alarms. On top of this, alerts often cover uncommon faults, so the code is rarely executed and therefore rarely checked. To address these challenges, several industry practitioners advocate for testing alerting code with the same rigor as application code. Still, there's a lack of tools that support such systematic design and validation of alerts. This paper introduces a new alerting extension for the observability experimentation tool OXN. It lets engineers experiment with alerts early during development. With OXN, engineers can now tune rules at design time and routinely validate the firing behavior of their alerts, avoiding future problems at runtime.
- Abstract(参考訳): 監視性と警告は、現代の信頼性エンジニアリングのバックボーンを形成する。
アラートは、チームが運用停止になる前に早期に障害をキャッチし、トラブルシューティングの最初の手がかりとして役立ちます。
しかし、効果的なアラートを設計することは難しい。
彼らは、問題の早期発見と誤報の最小化のバランスをとる必要がある。
これに加えて、警告は普通でない障害をカバーしていることが多いため、コードが実行されることは稀であり、そのため、チェックされることも稀である。
これらの課題に対処するため、いくつかの業界実践者は、アプリケーションコードと同じ厳密さで警告コードをテストすることを提唱している。
それでも、このような体系的な設計と警告の検証をサポートするツールは不足しています。
本稿では,観測可能性実験ツールOXNの警告拡張について紹介する。
エンジニアは、開発中にアラートを早期に試すことができる。
OXNを使用すると、エンジニアは設計時にルールをチューニングし、警告の発射動作を定期的に検証し、実行時の将来の問題を回避することができる。
関連論文リスト
- Bag of Tricks for Subverting Reasoning-based Safety Guardrails [62.139297207938036]
推論に基づくガードレールを覆い隠すジェイルブレイク手法の袋を提示する。
攻撃対象は白、グレー、ブラックボックスの設定で、無駄なテンプレート操作から完全に自動化された最適化までさまざまです。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-13T16:16:44Z) - BlindGuard: Safeguarding LLM-based Multi-Agent Systems under Unknown Attacks [58.959622170433725]
BlindGuardは、攻撃固有のラベルや悪意のある振る舞いに関する事前の知識を必要とせずに学習する、教師なしの防御方法である。
BlindGuardはマルチエージェントシステムにまたがる多様な攻撃タイプ(即時注入、メモリ中毒、ツール攻撃)を効果的に検出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-11T16:04:47Z) - Enhancing Code Quality with Generative AI: Boosting Developer Warning Compliance [0.17495213911983415]
警告はより大きな問題を示す場合もあるが、プログラマは、一見重要でない警告が脆弱性にどのように成長するかを理解していない場合もある。
これらのメッセージは長く、混乱する傾向にあるため、プログラマは、容易に識別可能な問題を起こさなければ無視する傾向がある。
大きな言語モデルは、これらの警告を単純化し、重要な警告の重力を説明し、警告を修正することで開発者のコンプライアンスを高める潜在的な修正を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-16T20:26:05Z) - Towards Copyright Protection for Knowledge Bases of Retrieval-augmented Language Models via Reasoning [58.57194301645823]
大規模言語モデル(LLM)は、現実のパーソナライズされたアプリケーションにますます統合されている。
RAGで使用される知識基盤の貴重かつしばしばプロプライエタリな性質は、敵による不正使用のリスクをもたらす。
これらの知識基盤を保護するための透かし技術として一般化できる既存の方法は、一般的に毒やバックドア攻撃を含む。
我々は、無害な」知識基盤の著作権保護の名称を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-10T09:15:56Z) - Carbon Filter: Real-time Alert Triage Using Large Scale Clustering and Fast Search [6.830322979559498]
今日セキュリティ・オペレーション・センター(SOC)が直面している最大の課題のひとつに「アラート・疲労」がある。
統計的学習に基づくシステムであるCarbon Filterは、アナリストが手動でレビューする必要があるアラートの数を劇的に削減します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-07T22:06:24Z) - ACWRecommender: A Tool for Validating Actionable Warnings with Weak
Supervision [10.040337069728569]
静的解析ツールは潜在的なバグを見つけるために開発者の間で人気を集めているが、その広く採用されていることは、偽のアラーム率の高さによって妨げられている。
従来の研究は、行動警告の概念を提案し、行動警告と誤警報を区別するために機械学習手法を適用した。
本稿では,ACWRecommenderと呼ばれる2段階のフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-18T12:35:28Z) - Tracking the Evolution of Static Code Warnings: the State-of-the-Art and
a Better Approach [18.350023994564904]
静的バグ検出ツールは、悪いプログラミングプラクティスや潜在的な欠陥など、開発者がコード内の問題を検出するのに役立つ。
最近のソフトウェア開発において、コードレビューや継続的統合のような静的バグ検出を統合しようとする動きは、報告された警告を即時に修正する動機付けをより良くしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-06T03:02:32Z) - Sample-Efficient Safety Assurances using Conformal Prediction [57.92013073974406]
早期警戒システムは、安全でない状況が差し迫ったときに警告を提供することができる。
安全性を確実に向上させるためには、これらの警告システムは証明可能な偽陰性率を持つべきである。
本稿では,共形予測と呼ばれる統計的推論手法とロボット・環境力学シミュレータを組み合わせたフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-28T23:00:30Z) - Assessing Validity of Static Analysis Warnings using Ensemble Learning [4.05739885420409]
静的分析(SA)ツールは、コードの潜在的な弱点を特定し、事前に修正するために使われ、コードが開発中である。
これらのルールベースの静的解析ツールは一般的に、実際のものとともに多くの誤った警告を報告します。
機械学習(ML)ベースの学習プロセスを提案し、ソースコード、履歴コミットデータ、および分類器アンサンブルを使用してTrue警告を優先します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-21T19:39:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。