# Train-Ticket 鉄道チケット予約を題材にした大規模 microservice benchmark システム(Zhou et al., 2018, IEEE TSE)。現実的な本番環境の模擬に広く使われる。 - [[MicroRemed]] は Train-Ticket を統合し、3 評価システムの中で**最も依存グラフと故障シナリオが複雑**で、最も難しい環境(最高 RA が低く最高 ARL)と報告する。([[2025__arXiv__MicroRemed - Benchmarking LLMs in Microservices Remediation]]) - [[2024__IEEE Access__MetricSifter - Feature Reduction of Multivariate Time Series Data for Efficient Fault Localization in Cloud Applications]] の empirical study で 41 microservices として使用。[[Sock Shop]] より通信パスが長く露出メトリクスが多い大規模環境。[[Meltria]] で fault 注入データセットを作成。([[2024__IEEE Access__MetricSifter - Feature Reduction of Multivariate Time Series Data for Efficient Fault Localization in Cloud Applications]]) ## 関連 - 本ソース: [[2025__arXiv__MicroRemed - Benchmarking LLMs in Microservices Remediation]] / [[2024__IEEE Access__MetricSifter - Feature Reduction of Multivariate Time Series Data for Efficient Fault Localization in Cloud Applications]] - 利用するベンチマーク: [[MicroRemed]] / [[MetricSifter]] - データセット基盤: [[Meltria]] - 関連概念: [[SRE Benchmark]] / [[障害緩和]] / [[Fault Localization]] - 類似システム: [[Sock Shop]] / [[Online-Boutique]] / [[DeathStarBench]] - 関連 MOC: [[SRE - MOC]]