論文の概要: A Telemetry-Driven Model for Quantifying Upgrade Risk in Durable Workflow Execution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.13617v1
- Date: Wed, 15 Jul 2026 09:07:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-16 16:39:12.715683
- Title: A Telemetry-Driven Model for Quantifying Upgrade Risk in Durable Workflow Execution
- Title（参考訳）: 耐久性ワークフロー実行におけるアップグレードリスクの定量化のためのテレメトリ駆動モデル
- Abstract要約: 既存の緩和策は、すべての変更を最大限に危険とみなし、古いバージョンを排水する。
本稿では,飛行中の走行をアップグレードするリスクを定量化する閉形式確率モデルを提案する。
ゼロ後方リスク判定が新しいバージョンの下で安全なリハイドレーションを証明していることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Durable workflow engines reconstruct execution state by deterministically replaying an immutable event log, coupling every in-flight run to the code version that produced its history: a new deployment can invalidate the replay of runs started under the old version, silently corrupting state or halting progress. Existing mitigations -- pinning, patch gates, side-by-side deployment -- treat every change as maximally dangerous and drain old versions, untenable for workflows that sleep for weeks. We present a closed-form probabilistic model that quantifies the risk of upgrading in-flight runs from workflow version $V_1$ to $V_2$ using only a static structural diff and telemetry the protocol already persists -- event logs, step payloads, historical paths -- with no dry-run, sandbox, or shadow execution. Risk decomposes along three axes (protocol, interface, state migration) and combines an exact backward (rehydration) term, computed on recorded prefixes modulo trace equivalence of concurrent completions, with a probabilistic forward term from hitting probabilities in an empirically estimated Markov model of control flow. Estimation is Bayesian throughout, so the Workflow Upgrade Risk (WUR) score carries a credible interval and thin telemetry surfaces as uncertainty. We prove that a zero backward-risk verdict certifies safe rehydration under the new version, and derive a policy partitioning runs into migrate, review, and pin classes. Finally we drop the inter-run independence assumption: coupling through hooks, hierarchy, and shared resources is captured by an empirical coupling graph, fleet risk becomes the least fixpoint of a failure-contagion operator, and the coupling-aware migrate/pin partition is computed exactly as a minimum s-t cut.
- Abstract（参考訳）: 永続的なワークフローエンジンは、イミュータブルなイベントログを確定的に再生し、その履歴を生成するコードバージョンに飛行中のすべての実行を結合することで、実行状態を再構築する。
既存の緩和策 -- ピン止め、パッチゲート、サイドバイサイドデプロイメント -- は、すべての変更を最大限危険とみなし、古いバージョンを取り除き、数週間寝ているワークフローには耐えられない。
我々は、ワークフローバージョンである$V_1$から$V_2$へのアップグレードのリスクを定量化する、クローズドフォームの確率モデルを提示します。
リスクは3つの軸(プロトコール、インターフェース、状態移動)に沿って分解され、記録されたプレフィックスで計算された正確な後方(リハイドレーション)項と、同時完了のモジュロトレース同値と、経験的に推定された制御フローのマルコフモデルで確率を打つ確率的前方項を結合する。
評価はベイズ的であり、ワークフローアップグレードリスク(WUR)スコアは信頼性のある間隔を持ち、薄いテレメトリ表面は不確実性である。
ゼロの下位リスク判定は、新しいバージョンの下で安全なリハイドレーションを証明し、ポリシー分割が移行、レビュー、ピンクラスに実行されることを証明します。
最後に, フック, 階層, 共有リソース間の結合を経験的結合グラフで捉え, 艦隊リスクを失敗・感染オペレーターの最小固定点とし, 結合を意識した移行/ピン分割を最小のs-tカットとして正確に計算する。
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