Die PetShop-Datensatz - Ursachenanalyse von Leistungsproblemen in Microservice-Architekturen

Temel Kavramlar

Dieser Datensatz ermöglicht die Evaluierung von Methoden zur Ursachenanalyse von Leistungsproblemen in komplexen Microservice-Anwendungen.

Özet

Der Datensatz umfasst Metriken wie Latenz, Anfragen und Verfügbarkeit, die in 5-Minuten-Intervallen von einer verteilten Anwendung mit 41 Komponenten erfasst wurden. Neben normalen Betriebsmetriken enthält der Datensatz 68 injizierte Leistungsprobleme wie Überlastung, Speicherlecks, CPU-Engpässe und Fehlkonfigurationen, die zu erhöhter Latenz und verringerter Verfügbarkeit im gesamten System führen. Die Metriken sind mit den entsprechenden Problemen annotiert, die als Grundwahrheit für die Analyse dienen. Der Datensatz ermöglicht die Evaluierung verschiedener Methoden zur Ursachenanalyse, die unterschiedliche kausale Charakterisierungen des Problems verwenden. Der Datensatz soll die Weiterentwicklung von Techniken in diesem wichtigen Bereich vorantreiben.

İstatistikler

Die durchschnittliche Anzahl der Anfragen pro 5-Minuten-Intervall beträgt 484 für das Szenario mit geringem Verkehr, 690 für das Szenario mit hohem Verkehr und 571 für das Szenario mit zeitlichem Verkehr.

Alıntılar

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Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

The PetShop Dataset -- Finding Causes of Performance Issues across Microservices

by Mich... : arxiv.org 04-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.04806.pdf

Daha Derin Sorular

Wie können Rückkopplungseffekte zwischen Microservices und Benutzerverhalten in die Ursachenanalyse einbezogen werden?

Um Rückkopplungseffekte zwischen Microservices und Benutzerverhalten in die Ursachenanalyse einzubeziehen, ist es wichtig, die Interaktionen zwischen den Microservices und dem Benutzerverhalten zu modellieren. Dies kann durch die Berücksichtigung von Metriken und Daten erfolgen, die das Verhalten der Benutzer widerspiegeln, wie z.B. Anfragen pro Zeiteinheit, Antwortzeiten und Verfügbarkeit der Services.
Eine Möglichkeit besteht darin, die Benutzerinteraktionen als zusätzliche Metriken in das Analysemodell einzubeziehen und zu untersuchen, wie sich Änderungen im Benutzerverhalten auf die Leistung der Microservices auswirken. Durch die Integration von Benutzerdaten in das Analysemodell können potenzielle Ursachen für Leistungsprobleme identifiziert werden, die auf Rückkopplungseffekten zwischen den Microservices und dem Benutzerverhalten beruhen.
Darüber hinaus können Techniken wie Kausalitätsanalyse und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um die komplexen Zusammenhänge zwischen Microservices und Benutzerverhalten zu modellieren und zu verstehen. Durch die Berücksichtigung von Rückkopplungseffekten in der Ursachenanalyse können präzisere und umfassendere Diagnosen von Leistungsproblemen in Microservices-Systemen ermöglicht werden.

Wie kann die Spezifität der Methoden zur Vermeidung von Fehlalarmen in normalen Betriebssituationen verbessert werden?

Um die Spezifität der Methoden zur Ursachenanalyse zu verbessern und Fehlalarme in normalen Betriebssituationen zu vermeiden, können verschiedene Ansätze verfolgt werden:

Berücksichtigung von Kontext: Die Methoden sollten den Kontext des Systems und der Anomalien berücksichtigen, um präzisere Diagnosen zu ermöglichen. Dies kann durch die Integration von domänenspezifischem Wissen und Erfahrung der Systembetreiber erfolgen.

Verfeinerung der Anomalieerkennung: Durch die Verbesserung der Algorithmen zur Anomalieerkennung können Fehlalarme reduziert werden. Dies kann durch die Verwendung fortschrittlicherer Techniken wie maschinelles Lernen und statistische Analysen erreicht werden.

Validierung der Ergebnisse: Es ist wichtig, die Ergebnisse der Ursachenanalyse zu validieren und sicherzustellen, dass sie konsistent und reproduzierbar sind. Dies kann durch den Einsatz von Testdaten und Vergleich mit bekannten Szenarien erfolgen.

Optimierung der Schwellenwerte: Die Festlegung angemessener Schwellenwerte für die Erkennung von Anomalien kann dazu beitragen, die Spezifität der Methoden zu verbessern und Fehlalarme zu reduzieren.

Durch die Implementierung dieser Maßnahmen können die Methoden zur Ursachenanalyse präziser und zuverlässiger werden, was zu einer effektiveren Identifizierung von Ursachen für Leistungsprobleme in Microservices-Systemen führt.

Wie lassen sich Methoden zur Ursachenanalyse weiterentwickeln, um auch mit schwächeren Anomalien umgehen zu können?

Um Methoden zur Ursachenanalyse weiterzuentwickeln, um auch mit schwächeren Anomalien umgehen zu können, können folgende Ansätze verfolgt werden:

Berücksichtigung von Unsicherheiten: Die Methoden sollten robust gegenüber Unsicherheiten und schwächeren Anomalien sein. Dies kann durch die Integration von probabilistischen Modellen und Bayesianischen Ansätzen erreicht werden, um mit unvollständigen oder ungenauen Daten umzugehen.

Adaptives Lernen: Die Methoden können so weiterentwickelt werden, dass sie sich an schwächere Anomalien anpassen und im Laufe der Zeit dazulernen. Durch kontinuierliches Training und Anpassung an neue Daten können die Methoden flexibler und effektiver bei der Identifizierung von Ursachen für Leistungsprobleme werden.

Multimodale Analyse: Die Integration verschiedener Datenquellen und Analysetechniken kann dazu beitragen, auch schwächere Anomalien zu erkennen. Durch die Kombination von Metriken, Benutzerdaten und Systemlogs können umfassendere Analysen durchgeführt werden, um auch subtilere Ursachen zu identifizieren.

Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit: Die Methoden sollten so gestaltet sein, dass sie die identifizierten Ursachen für schwächere Anomalien verständlich und nachvollziehbar erklären können. Dies kann durch die Bereitstellung von Erklärungen und Visualisierungen unterstützt werden, um das Vertrauen in die Analyseergebnisse zu stärken.

Durch die Integration dieser Ansätze können Methoden zur Ursachenanalyse weiterentwickelt werden, um auch mit schwächeren Anomalien umgehen zu können und präzisere Diagnosen von Leistungsproblemen in Microservices-Systemen zu ermöglichen.