# Astraea [[Boston University]] / [[IBM Research]] / [[University of Maryland]] によるオンライン確率的分散トレーシングシステム。オンラインベイズ学習とマルチアームドバンディット(MAB)を組み合わせ、分散トレーシングのスパンレベルサンプリング確率を動的に制御する。利用可能な計装の 20-35% のみで性能変動を 92%(Top-5)の精度で箇所特定し、先行手法 [[VAIF]](71%)・Log2(65%)を上回る。Python 2.5K 行で実装され、Jaeger の C++/Java クライアントへの改変は 200 行未満。OSS として公開(github.com/ai4cloudops/Astraea)。([[@2024__IEEE CLOUD__Astraea - Unleashing Performance Insights with Online Probabilistic Tracing]]) ## 関連 - ソース: [[@2024__IEEE CLOUD__Astraea - Unleashing Performance Insights with Online Probabilistic Tracing]] - 概念: [[分散トレーシング]] / [[テレメトリ]] - 比較対象: [[VAIF]] - 評価環境: [[DeathStarBench]]