面向微服务系统的鲁棒多模态故障检测
软件工程
2023-05-31 v1
摘要
实例的主动故障检测对微服务系统至关重要，因为实例故障会传播至整个系统并降低系统性能。多年来，许多基于单模态（即指标、日志或调用链）数据的异常检测方法被提出。然而，它们往往遗漏大量故障并产生众多误报，因为它们忽略了多模态数据之间的相关性。在本工作中，我们提出一种无监督故障检测方法 AnoFusion，通过多模态数据主动检测微服务系统的实例故障。它应用图Transformer网络（GTN）学习异构多模态数据的相关性，并将图注意力网络（GAT）与门控循环单元（GRU）相结合，以应对动态变化的多模态数据带来的挑战。我们通过两个数据集评估 AnoFusion 的性能，表明其 F1 分数分别达到 0.857 和 0.922，优于最先进的故障检测方法。
引用
@article{arxiv.2305.18985,
title = {Robust Multimodal Failure Detection for Microservice Systems},
author = {Chenyu Zhao and Minghua Ma and Zhenyu Zhong and Shenglin Zhang and Zhiyuan Tan and Xiao Xiong and LuLu Yu and Jiayi Feng and Yongqian Sun and Yuzhi Zhang and Dan Pei and Qingwei Lin and Dongmei Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.18985},
year = {2023}
}