May, 2024

LogRCA: 分布式服务的基于日志的根因分析

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TL;DR通过使用半监督学习方法处理稀有和未知错误，并设计了处理噪声数据的方法，我们提出了一种名为 LogRCA 的方法，用于识别以最小集合描述根本原因的日志行，其在大规模生产日志数据集上的评估结果表明，在检测候选根本原因的精确性和召回率方面，LogRCA 始终优于基于深度学习和统计分析的对比方法，并且我们还研究了部署的数据平衡方法的影响，结果显示它显著提高了对稀有故障的性能。
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发现论文，激发创造
  • NetRCA: 一种有效的网络故障原因定位算法

    本文提出了一种名为 NetRCA 的算法来解决网络错误本源的准确定位问题，该算法从原始数据中提取有效的派生特征，采用多元时间序列相似性和标签传播来增加数据，最后采用合奏模型来提高性能，并在 ICASSP 2022 AIOps Challenge 数据集上进行实验验证。

    Feb, 2022

  • 探索基于 LLM 的根本原因分析代理

    利用大语言模型的代理，通过自动化实现有竞争力、高准确性的事故根本原因分析。

    Mar, 2024

  • 从云服务事故调查中挖掘根本原因知识，为 AIOps 服务

    通过神经网络技术提取 IT 事件管理中的核心信息，构建一个结构化的原因分析图，并设计了一系列信息检索系统，可以应用于新事件的排查和搜索，以解决类似 Salesforce 这样的云服务中的瓶颈问题。

    Apr, 2022

  • 面向在线无监督根因分析的增量因果图学习

    本文提出一种名为 CORAL 的在线根本原因分析框架，结合多元奇异谱分析和累积和统计学的方法，实现了系统实时状态的自动检测和更新原因分析模型，进而定位根本原因。实验表明，该框架在三个真实世界数据集的案例研究中表现出更高的准确性和优越性。

    May, 2023

  • 多模态因果结构学习与根本原因分析

    本研究提出了一种统一的多模态因果结构学习方法 Mulna，通过一个定制的语言模型来学习日志表示，将日志序列转化为时间序列数据，并采用基于对比学习的方法提取多模态中不变和特定于模态的表示。此外，引入了一种考虑关键性能指标的注意机制来评估模态可靠性，并共同学习最终的因果图。最后，通过随机游走重启来模拟系统故障传播并识别潜在的根本原因。对三个真实世界数据集的广泛实验证实了我们提出的框架的有效性。

    Feb, 2024

  • RCAgent：云端由自主代理和工具增强的大规模语言模型执行的根本原因分析

    RCAgent 是一个工具增强型的自主代理框架，用于实际和注重隐私的工业级云根本原因分析（RCA）应用，通过与 GPT 系列不同的内部部署模型，RCAgent 结合了多种增强功能，并通过自洽性、上下文管理、稳定性和导入领域知识等方法，在根本原因分析的各个方面和任务上都显示出明显和一致的优势，已经成功集成到阿里巴巴云的实时计算平台 Apache Flink 的诊断和问题发现工作流程中。

    Oct, 2023

  • 基于度量的根本原因分析库 PyRCA

    PyRCA 是一款面向人工智能 IT 运维的 Python 机器学习库，提供一个全面的框架来揭示复杂的度量因果关系并自动定位事故的根本原因，包含多种因果发现方法和根本原因评分方法，并提供直观的图形用户界面，方便专业人员易于使用和注入专业知识。

    Jun, 2023

  • 缺失结构知识的异常值根本原因分析

    通过使用结构因果模型中的因果反事实的定量贡献分析，最近的工作对异常情况的根本原因分析进行了概念化。本文提出了简化、高效的根本原因分析方法，用于识别唯一的根本原因而非定量贡献分析的任务。对于未知因果有向无环图的应用场景，我们将异常得分最高的变量作为根本原因进行启发式验证。

    Jun, 2024

  • 基于因果推断的在线服务系统干预识别根因分析

    本文提出了一种新的因果推理任务 —— 干预识别方法，称作 “因果推理基础的根因分析（CIRCA）”，并在在线服务系统监控数据的背景下构建了因果贝叶斯网络。实验结果表明，相对于其他基线方法，CIRCA 能够提高前 1 推荐的召回率达到 25% 的效果。

    Jun, 2022

  • 从异常检测到自动日志标记和开创性根本原因分析的进展

    该研究引入了一个日志异常的分类法，并探索了自动数据标记来减轻标记挑战，同时研究了多种异常检测技术及其与特定异常类型的相互对齐关系。这篇论文丰富了我们对异常检测和自动标注的理解，为变革性的根本原因分析奠定了基础，从而使 IT 系统更具弹性，提升运营效率并提高用户满意度。

    Dec, 2023