## Memo ## Memo with LLM ## Abstract [[Serverless Computing|サーバーレス]]は、クラウドネイティブサービス向けの新しいコンピューティングパラダイムとして人気が高まっている。しかし、サーバーレスアプリケーションの複雑性と動的な性質は、システムの可用性とパフォーマンスを確保する上で大きな課題となっている。マイクロサービスシステムには多くの根本原因分析（RCA）手法があるが、それらはサーバーレスアプリケーションの正確なモデリングには適していない。その理由は以下の通りである。（1）マイクロサービスと比較すると、サーバーレスアプリケーションは極めて動的な性質を持つ。ライフサイクルが短く、瞬間的なパルス状のデータしか生成されず、長期的な継続的な情報が欠如している。 (2) 既存の手法は、実行段階の分析にのみ焦点を当て、他の段階を見落としており、サーバーレスアプリケーションのライフサイクル全体を網羅できていない。 これらの限界に対処するために、サーバーレスアプリケーションのライフサイクル全体を対象とした根本原因分析手法であるFaaSRCAを提案する。これは、グローバルコールグラフを使用して、プラットフォーム側とアプリケーション側から生成されたマルチモーダル観測データを統合する。我々は、グローバルコールグラフのノードの再構成スコアを計算するために、[[Graph Attention Network]]ベースのグラフオートエンコーダーを訓練した。このスコアに基づいて、サーバーレス関数のライフサイクルステージの粒度で根本原因を特定する。我々は、2つのサーバーレスベンチマークで実験評価を実施した。その結果、FaaSRCAは他のベースライン手法よりも優れており、トップKの精度改善率は21.25%から81.63%であった。