## Memo [GitHub - NetManAIOps/Squeeze: ISSRE 2019: Generic and Robust Localization of Multi-Dimensional Root Cause](https://github.com/NetManAIOps/Squeeze) ## Abstract オンライン・ソフトウェア・サービスの運営者は、多くの属性を持つ様々な測定値を定期的に収集している。ある指標が異常値を示し、信頼性の低下などのサービス上の問題が発生した場合、オペレータは巨大な多次元探索空間の中で、迅速かつ正確に根本原因となる属性の組み合わせを特定したいと考えるだろう。残念ながら、これまでのアプローチは、根本原因の仮定が非現実的である、直接収集した指標のみを扱い派生指標は扱えない、重大な異常のみを扱い重要でないものは扱えない、手動でパラメータの微調整が必要、あるいは時間がかかりすぎるなどの問題があり、汎用性や堅牢性に欠ける。 本論文では、上記の限界を克服した汎用的で堅牢な多次元根本原因特定アプローチであるSqueezeを提案する（文献初）。Squeezeは、「ボトムアップ→トップダウン」という新しい検索戦略と、我々が提案する一般化波及効果および一般化ポテンシャルスコアに基づく技術により、検索速度と精度の良好なトレードオフを、汎用的かつ堅牢な方法で達成することが可能である。銀行とインターネット企業におけるケーススタディでは、Squeezeが従来の手作業による分析よりもはるかに速く、正確に根本原因を特定できることが示されています。さらに、半合成データセットを用いた広範な実験により、SqueezeのF1スコアは従来のアプローチを平均0.4上回り、そのローカライズ時間はわずか10秒程度であることが示されています。 [[2019__ISSRE__Generic and Robust Localization of Multi-Dimensional Root Causes__translations]]