root cause analysis | BriefGPT

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CHASE: 一个基于因果异构图的多模态微服务系统根本原因分析框架
该论文提出了基于因果异构图的微服务系统的根本原因分析框架 CHASE，通过编码相关信息和建模多模态调用图来实现对微服务系统中的异常检测和根本原因定位，实验结果表明该框架在两个公开数据集上取得了平均性能提升 36.2%(A@1) 和 29.4
PDF6 days ago
利用图神经网络和 Transformer 对 5G RAN 中的异常进行根本原因分析
5G 技术带来了重大的里程碑发展，允许新的应用，如增强现实和自动驾驶车辆。然而，这些改进带来了管理复杂性的增加和对故障处理的特别关注，因为 5G 旨在支持的应用程序严重依赖于高网络性能和低延迟。因此，自动自愈解决方案已经成为处理这一要求的有
PDF13 days ago
基因 - 关联分析回溯：一个大型多模态多领域的根本原因分析数据集
通过引入 LEMMA-RCA 这一大型数据集，本研究为不同领域和模态的根本原因分析任务提供了大规模、开源的数据集，从 IT 和 OT 操作系统中选择了各种实际故障情景，并涵盖微服务、供水分配以及水处理系统，在这些系统中涉及了数百个实体。通过
PDFa month ago
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
PDFa month ago
LogRCA: 分布式服务的基于日志的根因分析
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，Log
PDFa month ago
LLM 在干预数据的时间域因果推断中的增强
提出了一种能在工业场景中发现时间因果关系的 RealTCD 框架，通过遮蔽和正则化的策略，采用基于得分的时间因果发现方法，无需依赖干预目标进行根本原因分析，并结合大型语言模型和领域知识来提取系统中隐藏的文本信息中的元知识，以提高发现质量。在
PDF2 months ago
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。
PDF4 months ago
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
PDF5 months ago
AAAI基于神经 Granger 因果分析的微服务根本原因分析
借助神经 Granger 因果推理与对比学习，提出了一种名为 RUN 的用于根本原因分析的新方法，通过整合时间序列的上下文信息，利用时间序列预测模型进行神经 Granger 因果推理，同时结合个性化向量的 Pagerank，有效地推荐前 k
PDF5 months ago
使用上下文学习和 GPT-4 自动识别云服务故障根本原因
提出了一种基于上下文学习的自动根因分析方法，通过对比多个大型语言模型，证明其在服务故障诊断中的优越性，实现了与 GPT-3 相比平均提升 24.8% 且在正确性和可读性上分别提升了 43.5% 和 8.7%，从而减少了使用经过微调的模型所需
PDF5 months ago
制造业中基于因果贝叶斯网络和知识图谱的交互式智能根本原因分析
制造电动车过程中的根本原因分析 (RCA) 是识别故障原因的过程。传统上，RCA 是通过依靠过程专家知识进行手动进行的。与此同时，传感器网络在制造过程中收集了大量的数据。使用这些数据进行 RCA 使其更高效。然而，纯数据驱动的方法如因果贝叶
PDF5 months ago
能源效率的根本原因分析与转移熵流
本研究提出使用传输熵（TE）进行工业系统能效的根本原因分析，通过建立一种称为 TE 流的方法来诊断能效异常状态的根本原因，并利用基于 Copula 熵的非参数 TE 估计方法进行实证研究，实验证明 TE 流方法成功识别了系统能效的根本原因。
PDF6 months ago
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
PDF6 months ago
D-Bot: 使用大型语言模型的数据库诊断系统
D-Bot 是基于大型语言模型的数据库诊断系统，能够从诊断文档中自动获取知识，并在可接受的时间范围内生成合理和有根据的诊断报告，包括确定根本原因和解决方案。通过在真实基准测试中验证，D-Bot 可以有效地分析未见异常的根本原因，明显优于传统
PDF7 months ago
PetShop 数据集 — 跨微服务找出性能问题的原因
该论文介绍了一个专门设计用于评估微服务应用中根本原因分析的数据集，该数据集涵盖了分布式应用程序在 5 分钟间隔内发出的延迟、请求和可用性指标。此外，数据集还包括 68 个性能问题，这些问题通过增加延迟和降低系统的可用性来减少。我们展示了如何
PDF8 months ago
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
PDF8 months ago
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
PDFa year ago
KDD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。
PDFa year ago
在移动设备上监控和调整机器学习模型
Nazar 是第一个端到端移动设备监控和自适应机制的系统，它能够检测和修复由于特定根本原因导致的模型准确度下降，改进了现有方法在计算机视觉数据集上的 15% 的表现。
PDFa year ago
一种新的两级因果推断框架，用于道路车辆质量问题的诊断
本文介绍了如何利用因果机器学习方法加快处理汽车行业中的车辆质量问题，通过实际数据集展示了提出的框架，并讨论了车辆质量应用领域的挑战。
PDFa year ago