## Memo - Google Alertより - フォーカスする課題 - [[PCアルゴリズム]]が最悪ケースで指数関数的計算量をもつことを指摘 - 異常検知段階で失敗 - 単一ソースのKPIの課題 - ログとかトレースとかメトリックとか全部使おう ## Abstract マイクロサービスアーキテクチャは、アプリケーションを高度に細かく分解するため、パフォーマンス上の問題に脆弱です。マイクロサービスのパフォーマンス問題を診断するために、既存の研究はシステムメトリクスを特定の指標として利用し、診断の過程でサービス依存関係グラフの構築など多くの重い計算を行う。 問題診断の有効性と効率性を向上させるために、我々は、マイクロサービスシステムのパフォーマンス問題を診断するために、メトリクス、ログ、トレースを含む複数のデータソースを共同で使用する実用的なアプローチであるPDiagnoseを提案する。PDiagnoseは、軽量な教師なし異常検出アルゴリズムと投票ベースの課題特定戦略を組み合わせることにより、アプリケーションに依存せず、正確に根本原因の指標を特定することができる。2つの公共利用可能なデータセットで評価した結果、PDiagnoseは84.8%の総合回収率を達成し、最良のベースラインアプローチを凌駕することができた。一方、PDiagnoseの診断期間も有望である。 [[2021__ISPA__Diagnosing Performance Issues in Microserviceswith Heterogeneous Data Source__translations]]