Automated Root Cause Analysis System for Complex Data Products

📄 arXiv: 2412.15374v1 📥 PDF

作者: Mathieu Demarne, Miso Cilimdzic, Tom Falkowski, Timothy Johnson, Jim Gramling, Wei Kuang, Hoobie Hou, Amjad Aryan, Gayatri Subramaniam, Kenny Lee, Manuel Mejia, Lisa Liu, Divya Vermareddy

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2024-12-19

备注: 13 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出ARCAS自动化根因分析系统，加速复杂数据产品问题诊断与修复。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动化根因分析 领域特定语言 大型语言模型 数据产品诊断 故障排除

📋 核心要点

  1. 现有监控平台如Datadog和New Relic主要侧重于监控，缓解问题通常需要人工干预，效率较低。
  2. ARCAS通过领域特定语言（DSL）和自动故障排除指南（Auto-TSG）实现自动化诊断和修复，降低人工干预需求。
  3. ARCAS利用大型语言模型（LLM）对Auto-TSG的输出进行优先级排序和决策，简化系统行为理解的复杂性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为ARCAS（自动化根因分析系统）的诊断平台。该平台基于领域特定语言（DSL）构建，旨在实现快速诊断部署和低学习曲线。ARCAS由一系列自动故障排除指南（Auto-TSG）组成，这些指南可以并行执行，利用产品遥测数据检测问题并近乎实时地应用缓解措施。DSL经过专门设计，确保领域专家能够在短时间内交付高度精选且相关的Auto-TSG，而无需了解它们将如何与诊断平台的其余部分交互，从而缩短缓解时间，并在关键时刻节省宝贵的工程周期。这与主要关注监控并需要手动干预才能进行缓解的Datadog和New Relic等平台形成对比。ARCAS使用大型语言模型（LLM）来确定Auto-TSG输出的优先级并采取适当的措施，从而消除了理解系统一般行为的高昂成本。我们解释了ARCAS背后的关键概念，并展示了它如何在Azure Synapse Analytics和Microsoft Fabric Synapse Data Warehouse的多个产品中成功使用。

🔬 方法详解

问题定义：复杂数据产品的问题诊断和根因分析通常耗时且需要大量人工干预。现有监控平台虽然可以检测到异常，但缺乏自动化的故障排除和修复能力，导致平均修复时间（MTTR）较长。领域专家需要花费大量时间理解系统行为，并手动制定缓解措施。

核心思路：ARCAS的核心思路是构建一个基于领域特定语言（DSL）的自动化诊断平台，允许领域专家快速创建和部署自动故障排除指南（Auto-TSG）。通过并行执行这些Auto-TSG，并利用产品遥测数据，系统可以近乎实时地检测问题并应用缓解措施。利用大型语言模型（LLM）对Auto-TSG的输出进行优先级排序，从而降低了对系统全局行为理解的需求。

技术框架：ARCAS平台包含以下主要模块：1) 领域特定语言（DSL）：用于快速定义Auto-TSG。2) 自动故障排除指南（Auto-TSG）：包含诊断逻辑和缓解措施。3) 并行执行引擎：用于并行执行多个Auto-TSG。4) 大型语言模型（LLM）：用于对Auto-TSG的输出进行优先级排序和决策。5) 产品遥测数据：作为Auto-TSG的输入，用于检测问题。整体流程是，领域专家使用DSL创建Auto-TSG，系统并行执行这些Auto-TSG，利用产品遥测数据检测问题，LLM对Auto-TSG的输出进行优先级排序，并采取相应的缓解措施。

关键创新：ARCAS的关键创新在于其领域特定语言（DSL）和大型语言模型（LLM）的结合。DSL降低了领域专家创建自动化诊断逻辑的门槛，而LLM则简化了对系统全局行为的理解，并实现了自动化的决策和缓解。与传统的监控平台相比，ARCAS实现了端到端的自动化，显著缩短了MTTR。

关键设计：DSL的设计需要考虑领域专家的使用习惯，提供简洁易懂的语法和丰富的诊断函数。Auto-TSG的设计需要考虑各种可能的故障场景，并提供相应的缓解措施。LLM的选择和训练需要针对特定的数据产品和故障类型进行优化。LLM的输入包括Auto-TSG的输出、产品遥测数据和历史故障信息。LLM的输出是缓解措施的优先级排序和执行决策。

📊 实验亮点

论文展示了ARCAS在Azure Synapse Analytics和Microsoft Fabric Synapse Data Warehouse中的成功应用。具体性能数据未知，但强调了ARCAS能够显著缩短缓解时间，并节省工程资源。通过自动化根因分析，减少了人工干预的需求，提高了问题解决的效率。

🎯 应用场景

ARCAS可应用于各种复杂数据产品的自动化诊断和修复，例如云数据库、大数据分析平台和分布式存储系统。通过缩短MTTR、降低人工干预需求，可以显著提高系统的可用性和可靠性，并节省宝贵的工程资源。未来，ARCAS可以扩展到支持更多的产品和故障类型，并集成更先进的AI技术，例如强化学习，以实现更智能的故障排除和修复。

📄 摘要（原文）

We present ARCAS (Automated Root Cause Analysis System), a diagnostic platform based on a Domain Specific Language (DSL) built for fast diagnostic implementation and low learning curve. Arcas is composed of a constellation of automated troubleshooting guides (Auto-TSGs) that can execute in parallel to detect issues using product telemetry and apply mitigation in near-real-time. The DSL is tailored specifically to ensure that subject matter experts can deliver highly curated and relevant Auto-TSGs in a short time without having to understand how they will interact with the rest of the diagnostic platform, thus reducing time-to-mitigate and saving crucial engineering cycles when they matter most. This contrasts with platforms like Datadog and New Relic, which primarily focus on monitoring and require manual intervention for mitigation. ARCAS uses a Large Language Model (LLM) to prioritize Auto-TSGs outputs and take appropriate actions, thus suppressing the costly requirement of understanding the general behavior of the system. We explain the key concepts behind ARCAS and demonstrate how it has been successfully used for multiple products across Azure Synapse Analytics and Microsoft Fabric Synapse Data Warehouse.