# LagRCA [[Shenglin Zhang]]ほか([[Nankai University]] / [[Alibaba Group]] / [[Tsinghua University]])が FSE Companion '26 で提案した遅延認識時空間因果推論(Lag-Aware Spatio-Temporal Causal Inference)フレームワーク。マイクロサービス障害の伝播が同期的ではなく可変な時間ラグを伴う点を明示的にモデル化し、上流原因と遅延した下流症状を整列させる。物理トポロジ(呼び出しグラフ)とメトリクス共変動を分離して統合する Dynamic Multi-Lag Causal Graph Learning、学習したマルチラグ因果グラフを構造事前分布とする Lag-Aware Spatio-Temporal Representation Learning、上流の異常伝播分を差し引く Upstream-Adjusted Root Cause Inference の 3 モジュールから構成される。(Source: [[@2026__FSE Companion__Bridging the Delay - Lag-Aware Spatio-Temporal Causal Inference for Microservice Root Cause Analysis]]) 公開マイクロサービスベンチマーク(D2: Online Boutique)と大手商業銀行の本番グレードシステム(D1: 46 インスタンス)で評価し、AC@5 88.3%(D1)を達成、既存最良ベースライン(CauseLens)比 +21.8 ポイント。BARO・DyCause・MicroCause・RCD・CauseLens・CausalRCA という 6 手法を上回った(Table 3)。Alibaba の観測プラットフォームに 3 ヶ月間本番デプロイされ、アラートから根本原因ランキングまでのレイテンシを 0.9 秒未満に短縮、事後検証 AC@5 80%超を達成した。コードは https://github.com/kjhjk566/LagRCA で公開。(Source: [[@2026__FSE Companion__Bridging the Delay - Lag-Aware Spatio-Temporal Causal Inference for Microservice Root Cause Analysis]]) ## 関連 - ソース: [[@2026__FSE Companion__Bridging the Delay - Lag-Aware Spatio-Temporal Causal Inference for Microservice Root Cause Analysis]] - 開発者: [[Shenglin Zhang]] / [[Junhua Kuang]] / [[Yimeng Zhang]] / [[Sibo Xia]] / [[Jintao Feng]] / [[Jingyu Wang]] / [[Wenwei Gu]] / [[Yongqian Sun]] / [[Wei Li]] / [[Liping Zhang]] / [[Dan Pei]] - 所属: [[Nankai University]] / [[Alibaba Group]] / [[Tsinghua University]] - 概念: [[因果推論ベースRCA]] / [[Fault Localization]] / [[根本原因分析]] / [[グラフベースRCA]]