論文の概要: Hypothesize-Then-Verify: Speculative Root Cause Analysis for Microservices with Pathwise Parallelism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02736v1
• Date: Tue, 06 Jan 2026 05:58:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-07 17:02:12.820527
• Title: Hypothesize-Then-Verify: Speculative Root Cause Analysis for Microservices with Pathwise Parallelism
• Title（参考訳）: 仮説の検証: パスワイズ並列性を備えたマイクロサービスの投機的根本原因分析
• Authors: Lingzhe Zhang, Tong Jia, Yunpeng Zhai, Leyi Pan, Chiming Duan, Minghua He, Pei Xiao, Ying Li,
• Abstract要約: SpecRCAは、thithypothesize-then-verifyパラダイムを採用した投機的根本原因分析フレームワークである。 AIOps 2022に関する予備的な実験では、既存のアプローチよりも精度と効率が優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.31110304702373
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Microservice systems have become the backbone of cloud-native enterprise applications due to their resource elasticity, loosely coupled architecture, and lightweight deployment. Yet, the intrinsic complexity and dynamic runtime interactions of such systems inevitably give rise to anomalies. Ensuring system reliability therefore hinges on effective root cause analysis (RCA), which entails not only localizing the source of anomalies but also characterizing the underlying failures in a timely and interpretable manner. Recent advances in intelligent RCA techniques, particularly those powered by large language models (LLMs), have demonstrated promising capabilities, as LLMs reduce reliance on handcrafted features while offering cross-platform adaptability, task generalization, and flexibility. However, existing LLM-based methods still suffer from two critical limitations: (a) limited exploration diversity, which undermines accuracy, and (b) heavy dependence on large-scale LLMs, which results in slow inference. To overcome these challenges, we propose SpecRCA, a speculative root cause analysis framework for microservices that adopts a \textit{hypothesize-then-verify} paradigm. SpecRCA first leverages a hypothesis drafting module to rapidly generate candidate root causes, and then employs a parallel root cause verifier to efficiently validate them. Preliminary experiments on the AIOps 2022 dataset demonstrate that SpecRCA achieves superior accuracy and efficiency compared to existing approaches, highlighting its potential as a practical solution for scalable and interpretable RCA in complex microservice environments.
• Abstract（参考訳）: マイクロサービスシステムは、リソースの弾力性、疎結合アーキテクチャ、軽量なデプロイメントのために、クラウドネイティブなエンタープライズアプリケーションのバックボーンになっています。 しかし、そのようなシステムの固有の複雑さと動的ランタイム相互作用は必然的に異常を引き起こす。 したがって、システムの信頼性を確保するには効果的な根本原因分析(RCA)が必須であり、これは異常の原因の局所化だけでなく、根本的障害をタイムリーかつ解釈可能な方法で特徴づけることも必要である。 知的RCA技術の最近の進歩、特に大規模言語モデル(LLM)を利用した技術は、LLMがクロスプラットフォーム適応性、タスクの一般化、柔軟性を提供しながら手作り機能への依存を減らし、有望な能力を示している。 しかし、既存のLCMベースの手法は、以下の2つの限界に悩まされている。 a) 精度を損なう限られた探索の多様性、及び b) LLMの大規模化に大きく依存しており, 推理は遅い。 これらの課題を克服するために、私たちはSpecRCAを提案します。これは、マイクロサービスのための投機的根本原因分析フレームワークで、 \textit{hypothesize-then-verify}パラダイムを採用しています。 SpecRCAはまず仮説の起草モジュールを活用して候補の根本原因を迅速に生成し、次いで並列根本原因検証器を用いて効率よく検証する。 AIOps 2022データセットに関する予備的な実験では、SpecRCAが既存のアプローチよりも精度と効率が優れており、複雑なマイクロサービス環境でスケーラブルで解釈可能なRCAの実用的なソリューションとしての可能性を強調している。

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