## Memo - [[NetManAIOps]]の論文。 - スライド https://nkcs.iops.ai/wp-content/uploads/2021/01/slides-IPCCC20-FluxInfer.pdf - 貢献 1. KPIの依存関係を正確に表現すること - PCアルゴリズムではなく、WUDG（重み付き無向依存グラフ）を使う 2. WUDGを使って、根本原因に関連するKPIを自動的に特定する 3. 深さ優先探索やランダムウォークではなく、[[PageRank]]アルゴリズムを使用する ## Abstract オンラインデータベースの異常に対するパフォーマンス異常の根本原因の診断は、多様な種類のデータベースエンジン、異なる運用モード、および可変の異常パターンのために困難です。データベース運用者が手動での異常診断やアラームストームから解放されるために、我々はデータベースのパフォーマンス異常の根本原因に関連するKPIを正確かつ迅速に特定するフレームワークであるFluxInferを提案する。このフレームワークは、まず、異常なKPIの依存関係を正確に表現するために、重み付き無向性依存グラフ（WUDG）を構築し、次に、根本原因に関連するKPIをローカライズするために、重み付きPageRankアルゴリズムを適用します。テストベッドでの評価実験の結果、FluxInferのAC@3、AC@5、Avg@5は0.90、0.95、0.77となり、9つのベースラインをそれぞれ平均で64％、60％、53％上回る結果となった。 [[2020__IPCCC__FluxInfer―Automatic Diagnosis of Performance Anomaly for Online Database System__translations]]