# NexusRCL [[Nankai University]] の [[Runzhou Wang]]・[[Shenglin Zhang]] らと [[Tsinghua University]] の [[Dan Pei]] が提案した、マイクロサービスシステム向けの半教師あり根本原因特定(RCL)フレームワーク。コードは github.com/molujia/NexusRCL で公開予定。 ## 設計 2 つの主要コンポーネントで構成される。 1. **異種グラフ構築(Heterogeneous Graph Construction)**: サービスとホストを独立したノード種別として形式化し、サービス間($E_{SS}$)・サービス→ホスト($E_{SH}$、単方向)・ホスト間($E_{HH}$)の型付きエッジで関係を表現する。メトリクスイベント(n-シグマ則)・ログイベント(SentenceTransformer+DBSCAN)・トポロジ変化イベントを融合したイベントベースのノード特徴を使用する。 2. **半教師あり能動学習**: HGCN 埋め込みの DBSCAN クラスタリング → メドイドラベリングと擬似ラベル伝播 → 境界・ノイズケースの精製という 3 ステップで少数ラベルから高精度を実現する。 ## 性能 HD1(Hipster Shop ベース)で A@1 82.50%・Avg A@5 88.15%、HD2(Online Boutique ベース)で A@1 68.75%・Avg A@5 73.50%。CausalRCA・ART・Eadro・DiagFusion・DejaVu の 5 手法を両データセットで上回り、Top-1 精度で最大 49.85% の改善を達成する。(Source: [[@2026__arXiv__Which Types of Heterogeneity Matter for Root Cause Localization in Microservice Systems]]) ## 関連 - ソース: [[@2026__arXiv__Which Types of Heterogeneity Matter for Root Cause Localization in Microservice Systems]] - 開発者: [[Runzhou Wang]] / [[Shenglin Zhang]] / [[Dan Pei]] / [[Nankai University]] - 概念: [[Fault Localization]] / [[AIOps]]