## Memo - IBM ResearchのグループによるDSN-S'24の論文。 ## Memo with LLM ## Abstract 本研究では、最近提案された介入型因果学習に基づく障害位置特定技術を、クラウド・ネイティブ・アプリケーションのコンテキストに適用した経験を共有する。 我々は、介入型因果学習による故障箇所の特定を実世界でうまく展開することを妨げるいくつかの仮定を特定する。 これらの前提は、この領域における現在の因果関係駆動研究の確立された知識ベースと直接矛盾する。 これらの洞察に基づき、我々は以下の貢献を行う：(i)これらの課題を表面化する最小限のベンチマークアプリケーションであるCausalBenchの開発。 われわれの故障局在化手法は、最近の最先端アルゴリズムを凌駕している。