# 時系列知識グラフ ## 定義 時系列知識グラフ(Temporal Knowledge Graph, TKG)は、静的な知識グラフ(KG)に時間情報を組み込んだ拡張形式である。静的 KG の三つ組 `(h, r, t)`(頭エンティティ・関係・尾エンティティ)を四つ組 `(h, r, t, τ)` に拡張し、事実が時刻 τ で成立することを表現する。TKG は各時刻のグラフスナップショット Gτ を時系列方向に積み重ねたグラフストリーム `G = (G_{τ-k+1}, ..., G_{τ-1}, G_τ)` として実装され、ダイナミックに変化するシステム状態を正確に表現できる。マイクロサービスシステムでは、インスタンスの動的生成・削除、メトリクス・ログ・トレースの時系列変化を TKG で統一的に表現することで、マルチモーダルデータの「深い統合」を実現する。(Source: [[@2024__TSC__No More Data Silos - Unified Microservice Failure Diagnosis With Temporal Knowledge Graph]]) ### マイクロサービス TKG のエンティティと関係の例 | 四つ組 | 説明 | |---|---| | `(S1, has_a_normal_value_of, m1, τ)` | インスタンス S1 が時刻 τ でメトリクス m1 の正常値を持つ | | `(S1, has_an_excessively_high_number_of, l1, τ)` | インスタンス S1 が時刻 τ でログテンプレート l1 の異常高頻度を記録 | | `(S1, anomalously_calls, S2, τ)` | インスタンス S1 が時刻 τ で S2 を異常呼び出し(RT/EC/QC の 3σ 逸脱) | | `(S1, deploys_at, H1, τ)` | インスタンス S1 が時刻 τ でホスト H1 にデプロイ | ## 横断的知見 - **「ストリームベース異常検知でエンティティ数を削減」という設計選択**: UniDiag([[@2024__TSC__No More Data Silos - Unified Microservice Failure Diagnosis With Temporal Knowledge Graph]])は、全時系列の値をそのまま KG エンティティとして扱うと計算・ストレージコストが爆発的に増大するという課題を、3σ ルールによる 3 値分類(正常/過剰高/予期低)で解決した。時系列の「値」ではなく「異常状態の種別」をエッジに格納することで、情報を保持しつつ KG 規模を制御する。これは TKG をリアルタイム診断に適用する上での本質的な工夫である。単一ソース(1 ソース目)から確認できる知見。 ## 未解決の問い - TKG の 3σ ルールは 3 値分類(正常/過剰高/予期低)に留まるが、より細粒度の異常状態(段階的低下・周期的異常・突発スパイク等)を表現するとどうなるか。異常形状を 11 種類に分類する SCELM([[@2025__FSE Companion__A Multimodal Intelligent Change Assessment Framework for Microservice Systems Based on Large Language Models]])との設計比較が有効か。 - TKG のスナップショット間隔(1 分)は障害の素早い伝播に対応できるか。秒単位の障害伝播を捉えるには何が必要か。 - マイクロサービス以外のドメイン(IoT センサーネットワーク・金融トランザクションシステム)へ TKG ベースの障害診断を適用した場合、エンティティ/関係の設計はどう変わるか。 - LogKG([[@2023__TSC__LogKG - Log Failure Diagnosis through Knowledge Graph]])が RotatE による静的 KG 埋め込みを用いたのに対し、UniDiag は R-GCN+GRU による動的 TKG 埋め込みを採用した。両者の適用ドメインの違い(ログ単独 vs マルチモーダル)以外に、静的 KG と TKG の使い分けの指針は何か。 - TKG のクラスタリングに HAC を採用しているが、クラスタ数 n をオペレータが事前設定する必要がある。未知障害種別が増加する動的環境でクラスタ数の自動調整はどう実現するか。 ## 関連 - 関連ソース: [[@2024__TSC__No More Data Silos - Unified Microservice Failure Diagnosis With Temporal Knowledge Graph]] / [[@2023__TSC__LogKG - Log Failure Diagnosis through Knowledge Graph]] - 関連概念: [[知識グラフ]] / [[グラフニューラルネットワーク]] / [[マルチモーダル障害診断]] / [[異常検知]] / [[根本原因分析]] - 関連エンティティ: [[UniDiag]] / [[Shenglin Zhang]] / [[Yongqian Sun]] / [[Dan Pei]] / [[Nankai University]] ## 出典 - [[@2024__TSC__No More Data Silos - Unified Microservice Failure Diagnosis With Temporal Knowledge Graph]](§IV TKG 定義, §V-B TKG 構築)