# AIDA [[Alibaba Cloud]] の本番ネットワークに1年以上展開されている、マルチベンダーのネットワーク機器障害に対する自動化・細粒度RCA(根本原因分析)システム。[[Sun Yat-sen University]] と Alibaba Cloud の共同研究として [[@2026__SIGCOMM__AIDA - Accelerating Root Cause Analysis for Multi-Vendor Device Failures with LLM-Powered Reasoning]](SIGCOMM 2026)で発表された。 ## 設計 強化学習(GRPO)でファインチューニングしたLLMが過去の診断メールから問題記述・証拠・根本原因要約の3種のノードからなる構造化推論チェーンを抽出し、SimRankベースの構造考慮ノード統合により冗長性の少ない知識グラフ(KG)へ合成する。新規インシデントに対しては、KGから検索した推論チェーンに導かれる多段階推論(意味考慮ログテンプレートによる二段階フィルタリング→証拠ノード単位の検証→チェーン全体の検証と信頼度ランキング)でRAG駆動のRCAを行う。(Source: [[@2026__SIGCOMM__AIDA - Accelerating Root Cause Analysis for Multi-Vendor Device Failures with LLM-Powered Reasoning]]) ## 本番実績 846件の障害ケースを処理し、精度95.4%を維持しながらRCA所要時間(TRCA)の中央値を72.6時間から1.6分へ、90パーセンタイル値を329.9時間から19.4時間へ短縮した。監視によるフォルト局所化(どの機器が壊れたか)には関与せず、局所化済み機器に対するオフラインRCA(なぜ壊れたか)に特化する——この役割分担は、同じAlibaba Cloudグループの機器レベル故障局所化システム BiAn([[@2025__SIGCOMM__Towards LLM-Based Failure Localization in Production-Scale Networks]])と補完関係にある。(Source: [[@2026__SIGCOMM__AIDA - Accelerating Root Cause Analysis for Multi-Vendor Device Failures with LLM-Powered Reasoning]])