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J-GLOBAL ID：201902242578087669   整理番号：19A2116776

MSランク:マイクロサービス応用のための多計量および自己適応根原因診断【JST・京大機械翻訳】

MS-Rank: Multi-Metric and Self-Adaptive Root Cause Diagnosis for Microservice Applications

著者 (4件)： Ma Meng (Peking University) ,  Lin Weilan (Peking University) ,  Pan Disheng (Peking University) ,  Wang Ping (Peking University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICWS  ページ： 60-67  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,マイクロサービスアーキテクチャから収集された複数のメトリックスを分析するために,MSランクと呼ばれる自己適応根本原因診断フレームワークを提示した。MS-Rankはタスクを4つのフェーズに分解する:衝撃グラフ構築,ランダムウォーク診断,結果精度計算,および計量重み付け更新。最初に,著者らは一連の基本的で意味のある計量をMSランクに導入して,異常の間のサービスの間の因果関係を発見するために衝撃グラフ構築アルゴリズムを設計した。第二に,著者らは,発見的に根の原因サービスを同定するために,順方向,自己方向および逆方向の遷移を有するランダムウォークアルゴリズムを提案した。第3に,著者らは,それらの診断精度に従って,異なる計量の信頼度を動的に更新するための自己最適化機構を確立した。著者らは,プロトタイプシステムを開発して,MS-RankをIBMクラウドに統合して,選択したベンチマークとそれを検証して比較した。実験結果は,MS-Rankが高速同定と正確な診断結果を提供することを示した。複数回の診断において,MS-Rankはそれ自身を効果的に最適化する。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相 ,  酔歩 ,  因果律 ,  ベンチマーク ,  プロトタイプ ,  高速度 ,  信頼度 ,  衝撃 ,  最適化 ,  *診断 ,  計算機アーキテクチャ ,  アルゴリズム ,  重みづけ
準シソーラス用語： メトリックス ,  *自己適応 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： サービス ,  応用 ,  計量 ,  自己適応 ,  根 ,  原因 ,  診断