# Meltria マイクロサービスアプリケーションから障害メトリクスデータセットを作成する基盤。[[Yuuki Tsubouchi]] が公開(github.com/ai4sre/meltria)。 SRE NEXT 2022 の資料では、Kubernetes 上の Sock Shop に対して障害注入・負荷生成・運用データの蓄積を行い、次の注入時刻まで待機するワークフローとして示された。(Source: [[@2022__SRE NEXT 2022__AIOps研究録―SREのためのシステム障害の自動原因診断]], p.52) - [[@2024__IEEE Access__MetricSifter - Feature Reduction of Multivariate Time Series Data for Efficient Fault Localization in Cloud Applications]] の実証研究で、[[Sock Shop]] と [[Train-Ticket]] から計 6 データセット・132 件の障害を作成するのに使われた。GKE 上の Kubernetes で Locust による負荷生成、Litmus Chaos による障害注入(CPU 枯渇 / メモリ過負荷)、Prometheus によるメトリクス収集を組み合わせた構成。([[@2024__IEEE Access__MetricSifter - Feature Reduction of Multivariate Time Series Data for Efficient Fault Localization in Cloud Applications]]) ## 関連 - 本ソース: [[@2024__IEEE Access__MetricSifter - Feature Reduction of Multivariate Time Series Data for Efficient Fault Localization in Cloud Applications]] - 本ソース: [[@2022__SRE NEXT 2022__AIOps研究録―SREのためのシステム障害の自動原因診断]] - 開発者: [[Yuuki Tsubouchi]] - 対象アプリ: [[Sock Shop]] / [[Train-Ticket]] - 利用手法: [[MetricSifter]] - 関連 MOC: [[Project AI4SRE - MOC]]