# SparseRCA テスト環境における疎なマイクロサービストレースに対応した教師なし RCA モデル。排他レイテンシ(ExL)をスパンパターン単位でガウス分布モデリングし、単一トレースから根本原因マイクロサービスを特定する。 ## 技術的特徴 - ExL をコンテキスト(上流経路)× 子集合(下流構成)のスパンパターンで分解 - 未見パターンにはレーベンシュタイン編集距離ベースの加重推定で対応 - パーソナライズド PageRank でトポロジ情報を加味 - 大規模 EC サイトのテスト環境で A@1=66.1%、A@5=88.1% ## 開発 - 清華大学(Zhenhe Yao, [[Dan Pei]])、中国科学院([[Changhua Pei]])、Ant Group、ByteDance([[Zeyan Li]])の共同研究 - Alibaba Research Intern Program および NSFC の支援 ## 出典 - [[@2024__ISSRE__SparseRCA - Unsupervised Root Cause Analysis in Sparse Microservice Testing Traces]]