## Memo ## Abstract 根本原因分析（RCA）は、最新のクラウドアプリケーションの信頼性とパフォーマンスを維持する上で重要な要素である。しかし、クラウド環境は本質的に複雑であるため、従来のRCA手法では、システム管理者の日常的なインシデント対応ルーチンをサポートするには不十分である。本稿では、クラウド・アプリケーション向けに特別に設計されたRCAソリューションを紹介する。このソリューションは、障害の根本原因をピンポイントで特定し、根本原因から影響に至るまでの完全な障害軌跡を再現することができる。我々のアプローチの新しさは、構造的、意味的、時間的側面から症状を評価するいくつかの症状相関手法を相乗させることで、因果的な症状依存関係を近似することにある。このソリューションは、統計的手法とシステム構造および行動マイニングを統合し、既存の手法よりも包括的な分析を提供する。これらの概念に基づき、本研究では、推論に使用されるRCAモデル構造の定義と構築アルゴリズムを提供し、症状データ分析の本質的要素を包含する症状相関フレームワークを提案し、精緻化された根本原因特定プロセスの詳細な説明を提供する。実際のマイクロサービスベースのシステムでの機能評価により、複数のクラウドレイヤーにまたがる複雑な障害の根本原因を特定する上で、本アプローチが有効であることを実証する。