## Memo - [[2025__ASPLOS__Mint - Cost-Efficient Tracing with All Requests Collection via Commonality and Variability Analysis]]と類似している。 ## Memo with LLM ## Abstract 分散トレースは、クラウドサービスシステムのモニタリングとテストにおける基本的なビルディングブロックとして機能する。計算とストレージのオーバーヘッドを削減するために、サンプリングによってより少ないトレースをキャプチャすることがデファクトプラクティスです。しかし、既存の研究は、トレースの完全性とシステムのオーバーヘッドのトレードオフに直面しています。一方では、ヘッドベースのサンプリングは、リクエストがシステムに入ったときに無差別にトレースするリクエストを選択するため、重要なイベントを見逃す可能性がある。一方、テールベースのサンプリングは全てのリクエストをトレースし、エッジケースのトレースを選択的に持続させる。本稿では、トレース圧縮により分散トレースの効率を向上させるTracezipを提案する。我々の重要な洞察は、トレース間に大きな冗長性が存在し、その結果、サービスとバックエンド間で同一のデータが繰り返し送信されることである。私たちは、サービス側でこのような冗長性を継続的にカプセル化し、トレーススパンを軽量な形式に変換する、スパン検索ツリー（SRT）と名付けられた新しいデータ構造を設計します。バックエンドでは、以前のスパンによって既に配信された共通データを取得することにより、完全なトレースをシームレスに再構築することができます。Tracezipには、SRTの構造を最適化するための一連の戦略と、サービスとバックエンド間でSRTを効率的に同期するための差分更新メカニズムが含まれています。マイクロサービスベンチマーク、一般的なクラウドサービスシステム、およびプロダクツでの評価では、TracezipのSRTは、サービス間で効率的に同期することができました。