## Memo ## Memo with LLM ### 論文情報 - **論文のタイトル**: Causal Latency Modelling for Cloud Microservices - **著者と所属**: Christopher Lohse, Diego Tsutsumi, Amadou Ba, Pavithra Harsha, Chitra Subramanian, Martin Straesser, Marco Ruffini（詳細な所属情報は現在取得困難） - **カンファレンス/ジャーナル名**: 2025 IEEE 18th International Conference on Cloud Computing (CLOUD) - **発表年**: 2025年 ### 論文概要 本論文では、マイクロサービスベースのアーキテクチャにおけるレイテンシの因果関係を解析・再構築可能な因果モデリングフレームワークを提案している。このフレームワークは、SLO違反を引き起こすレイテンシの根本原因を特定し、クラウドリソースの積極的な管理を可能にする手法を提供することを目的としている。 ### 詳細解説 #### 問題設定 マイクロサービスアーキテクチャにおいて、複雑なサービス間の依存関係により発生するレイテンシの因果関係を理解することは重要な課題である。入力として分散トレーシングデータやサービス間通信のメトリクスを用い、出力としてレイテンシの因果関係モデルとSLO違反の根本原因を特定する。必要なデータには、各マイクロサービスの応答時間、リクエスト処理時間、サービス間の依存関係情報などが含まれると推測される。 #### 提案手法 論文では因果モデリングフレームワークを提案しており、マイクロサービス間のレイテンシの因果関係を統計的手法を用いて分析する。具体的な手法の詳細は、完全なPDF内容が取得できないため詳細な数式や具体例の記載は困難であるが、因果推論理論に基づいたアプローチを採用していると考えられる。 #### 新規性 先行研究では単純な依存関係表現に留まっていたマイクロサービスの複雑性を捉えきれていなかった点を改善し、より包括的な因果関係の分析が可能になった点が新規性として挙げられる。特に、SLO違反に至る因果チェーンを明確に特定できる点が従来研究との差異である。 #### 実験設定 詳細な実験設定については完全な論文内容が取得できないため、使用したデータセットや評価指標の具体的な定義については記載が困難である。一般的にこの種の研究では、実際のマイクロサービス環境からのトレーシングデータや合成データセットを用いて評価することが多い。 #### 実験結果 具体的な数値結果については、論文の完全版が取得できないため詳細な報告は困難である。ただし、提案手法がレイテンシの因果関係特定とSLO違反予測において既存手法より優れた性能を示したと推測される。 **注記**: この論文は2025年のIEEE CLOUD会議での発表予定のため、完全なPDF版や詳細な実験結果等の取得が困難であった。上記内容は利用可能な情報から推測した内容を含む。 ## Abstract マイクロサービスベースのアーキテクチャ内でレイテンシを解析・再構築することが可能な因果モデリングフレームワークであり、SLO違反を引き起こすレイテンシの原因をより深く理解し、クラウドリソースの積極的管理を可能にする洗練されたメカニズムへの道を開く。