論文の概要: A Practical Framework for Flaky Failure Triage in Distributed Database Continuous Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.23054v1
• Date: Tue, 24 Mar 2026 10:50:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-25 19:53:37.43746
• Title: A Practical Framework for Flaky Failure Triage in Distributed Database Continuous Integration
• Title（参考訳）: 分散データベース継続的インテグレーションにおけるフレキシブルな障害トリアージのための実践的フレームワーク
• Authors: Jun-Peng Zhu, Qizhi Wang, Yulong Zhai, Yishen Sun, Sen Chen, Kai Xu, Peng Cai, Hongming Zhang, Heng Long, Liu Tang, Qi Liu,
• Abstract要約: 分散データベース継続的インテグレーション(CI)を効率的かつ信頼性に維持するためには、不安定な障害トリアージが不可欠だ。 SCOUTは、分散データベースCIのための、状態認識型オンライン不確実性を校正したトリアージフレームワークである。 SCOUTは、障害前のテレメトリや厳密な歴史的データなど、厳格な因果関係のみを使用して、ルックアヘッドなしでオンライン決定を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.789124858175827
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Flaky failure triage is crucial for keeping distributed database continuous integration (CI) efficient and reliable. After a failure is observed, operators must quickly decide whether to auto-rerun the job as likely flaky or escalate it as likely persistent, often under CPU-only millisecond budgets. Existing approaches remain difficult to deploy in this setting because they may rely on post-failure artifacts, produce poorly calibrated scores under telemetry and workload shifts, or learn from labels generated by finite rerun policies. To address these challenges, we present SCOUT, a practical state-aware causal online uncertainty-calibrated triage framework for distributed database CI. SCOUT uses only strict-causal features, including pre-failure telemetry and strictly historical data, to make online decisions without lookahead. Specifically, SCOUT combines lightweight state-aware scoring with optional sparse metadata fusion, applies post-hoc calibration to support fixed-threshold decisions across temporal and cross-domain shifts, and introduces a posterior-soft correction to reduce label bias induced by finite rerun budgets. We evaluated SCOUT on a benchmark of 3,680 labeled failed runs, including 462 flaky positives, and 62 telemetry/context features. Further, we studied the feasibility of SCOUT on TiDB v7/v8 and a large GitHub Actions metadata-only trace. The experimental results demonstrated its effectiveness and usefulness. We deployed SCOUT in the production environment, achieving an end-to-end P95 latency of 1.17 ms on CPU.
• Abstract（参考訳）: 分散データベース継続的インテグレーション(CI)を効率的かつ信頼性に維持するためには、不安定な障害トリアージが不可欠だ。 障害が観測された後、オペレーターは、CPUのみのミリ秒の予算の下で、ジョブを自動的に再起動するか、あるいは永続的なエスカレートするかを迅速に判断する必要がある。 既存のアプローチは、障害後のアーティファクトに依存したり、テレメトリやワークロードシフトの下で調整の不十分なスコアを生成したり、あるいは有限再実行ポリシーによって生成されたラベルから学習するため、この環境でのデプロイは依然として困難である。 これらの課題に対処するため、SCOUTは、分散データベースCIのための実用的な状態認識型オンライン不確実性校正フレームワークである。 SCOUTは、障害前のテレメトリや厳密な歴史的データなど、厳格な因果関係のみを使用して、ルックアヘッドなしでオンライン決定を行う。 具体的には、SCOUTは、軽量な状態認識スコアと任意のスパースメタデータの融合を組み合わせ、時間的およびクロスドメインシフト間の固定閾値決定をサポートするために、ポストホックキャリブレーションを適用し、有限再実行予算によるラベルバイアスを低減するために、後方ソフト補正を導入する。 SCOUTを3,680個のラベル付きランニングで評価し,462個のフレキ陽性,62個のテレメトリ・コンテクスト特性について検討した。 さらに、TiDB v7/v8上のSCOUTと、大規模なGitHub Actionsメタデータのみのトレースの実現可能性についても検討した。 実験の結果,有効性と有用性を示した。 運用環境にSCOUTをデプロイし、CPU上で1.17msのエンドツーエンドのP95レイテンシを実現しました。

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