# AIOps Challenge 2025 AIOps Challenge Committee が公開する、マイクロサービス e コマースの RCA ライブベンチマーク(10 コアサービス、400 インシデント)。(Source: [[@2026__arXiv__Beyond Fault Localization - A Trajectory-Level Study of LLM Agents for Microservice Root Cause Analysis]]) - [[@2026__arXiv__Beyond Fault Localization - A Trajectory-Level Study of LLM Agents for Microservice Root Cause Analysis]] はこのベンチマークを、[[RCABench]] とは異なるバックボーンモデル(doubao-seed-2.0-pro)・サービストポロジーによる held-out 検証設定(RQ4-RQ5)として用い、DiagGuard の有効性を検証した。障害タイプの半分がサービス層より下(SLO を発報しない)にあり、対象粒度も障害タイプごとに異なる(サービス・pod・ノードいずれか)という特徴を持ち、これが RCABench より絶対精度が低くなる要因として分析されている。DiagGuard は 9 種の障害タイプ(Net./Node/Pod/JVM/Stress/I/O/Chg./DNS/Cfg.)すべてで Acc@1 を改善した(+1.0pp〜+20.8pp)。 ## 関連 - 本ソース: [[@2026__arXiv__Beyond Fault Localization - A Trajectory-Level Study of LLM Agents for Microservice Root Cause Analysis]] - 関連エンティティ: [[RCABench]] / [[DiagGuard]] - 関連概念: [[根本原因分析]] / [[LLMによる根本原因分析]]