SRE以外のドメインで、[[拡散モデル]]により多変量時系列データを生成するアプローチがある。 これをSREドメインに応用し、[[Meltria]]のようなデータセット生成システムで生成したデータや、商用システムのデータを[[Data Augmentation|データ拡張]]する。 その結果、[[AIOps]]のFailure Magagementの各タスク（Prevention/Detection/Localization/Mitigationなど）の機械学習モデルの精度が向上することを期待する。 この仮説は、[[Generative Models as Data++]]の実例の一つに位置づけられる。