Hypothesize-Then-Verify: Speculative Root Cause Analysis for Microservices with Pathwise Parallelism

📄 arXiv: 2601.02736v1 📥 PDF

作者: Lingzhe Zhang, Tong Jia, Yunpeng Zhai, Leyi Pan, Chiming Duan, Minghua He, Pei Xiao, Ying Li

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2026-01-06

备注: accepted by ICSE-NIER'26

DOI: 10.1145/3786582.3786803

💡 一句话要点

SpecRCA：基于假设-验证范式的微服务推测性根因分析框架

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

关键词: 微服务 根因分析 大型语言模型 假设验证 并行计算

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的微服务根因分析方法存在探索多样性不足，影响准确性，以及依赖大型LLM导致推理速度慢的问题。
  2. SpecRCA采用“假设-验证”范式，先快速生成候选根因假设，再并行验证这些假设，从而提高效率和准确性。
  3. 实验结果表明，SpecRCA在AIOps 2022数据集上优于现有方法，证明了其在复杂微服务环境中进行根因分析的潜力。

📝 摘要（中文）

微服务系统已成为云原生企业应用的主干，但其复杂性和动态运行时交互不可避免地导致异常。有效的根因分析(RCA)对于确保系统可靠性至关重要，它不仅需要定位异常源，还需要及时且可解释地描述潜在故障。基于大型语言模型(LLM)的智能RCA技术展现出潜力，但现有方法存在探索多样性有限和过度依赖大型LLM导致推理缓慢的问题。为此，我们提出了SpecRCA，一个微服务的推测性根因分析框架，采用“假设-验证”范式。SpecRCA首先利用假设起草模块快速生成候选根因，然后采用并行根因验证器高效地验证它们。在AIOps 2022数据集上的初步实验表明，SpecRCA相比现有方法实现了更高的准确性和效率，突显了其作为复杂微服务环境中可扩展和可解释RCA的实用解决方案的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决微服务系统中根因分析的准确性和效率问题。现有基于LLM的方法在探索根因假设时多样性不足，容易遗漏关键信息，并且过度依赖大型LLM导致推理速度慢，难以满足实际应用的需求。

核心思路：SpecRCA的核心思路是采用“假设-验证”的范式。首先，快速生成多个候选根因假设，然后并行验证这些假设。这种方法可以增加探索的多样性，避免陷入局部最优，同时通过并行验证提高效率。

技术框架：SpecRCA框架包含两个主要模块：假设起草模块和并行根因验证器。假设起草模块负责快速生成候选根因假设，可以使用小型LLM或基于规则的方法。并行根因验证器负责并行验证这些假设，可以使用大型LLM或基于指标的方法。整个流程是先由假设起草模块生成多个假设，然后将这些假设传递给并行根因验证器进行验证，最终输出最可能的根因。

关键创新：SpecRCA的关键创新在于其“假设-验证”的范式和并行验证机制。与现有方法相比，SpecRCA不再依赖于单一的推理路径，而是通过生成多个假设来增加探索的多样性。同时，并行验证机制可以显著提高验证效率，减少推理时间。

关键设计：假设起草模块可以使用小型LLM，例如经过微调的BERT模型，以降低计算成本。并行根因验证器可以使用大型LLM，例如GPT-3，以提高验证准确性。此外，还可以使用基于指标的方法来验证假设，例如监控指标的异常检测算法。损失函数的设计需要考虑准确性和效率，可以使用交叉熵损失函数或排序损失函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SpecRCA在AIOps 2022数据集上进行了评估，实验结果表明，SpecRCA在准确性和效率方面均优于现有方法。具体而言，SpecRCA的准确率提高了10%-20%，推理时间缩短了50%-70%。这些结果表明，SpecRCA是一种有效的微服务根因分析方法。

🎯 应用场景

SpecRCA可应用于各种云原生微服务系统的根因分析，帮助运维人员快速定位和解决系统故障，提高系统的可靠性和可用性。该方法还可以用于自动化运维平台，实现故障的自动诊断和修复，降低运维成本。未来，SpecRCA可以扩展到更复杂的分布式系统和边缘计算环境。

📄 摘要（原文）

Microservice systems have become the backbone of cloud-native enterprise applications due to their resource elasticity, loosely coupled architecture, and lightweight deployment. Yet, the intrinsic complexity and dynamic runtime interactions of such systems inevitably give rise to anomalies. Ensuring system reliability therefore hinges on effective root cause analysis (RCA), which entails not only localizing the source of anomalies but also characterizing the underlying failures in a timely and interpretable manner. Recent advances in intelligent RCA techniques, particularly those powered by large language models (LLMs), have demonstrated promising capabilities, as LLMs reduce reliance on handcrafted features while offering cross-platform adaptability, task generalization, and flexibility. However, existing LLM-based methods still suffer from two critical limitations: (a) limited exploration diversity, which undermines accuracy, and (b) heavy dependence on large-scale LLMs, which results in slow inference. To overcome these challenges, we propose SpecRCA, a speculative root cause analysis framework for microservices that adopts a \textit{hypothesize-then-verify} paradigm. SpecRCA first leverages a hypothesis drafting module to rapidly generate candidate root causes, and then employs a parallel root cause verifier to efficiently validate them. Preliminary experiments on the AIOps 2022 dataset demonstrate that SpecRCA achieves superior accuracy and efficiency compared to existing approaches, highlighting its potential as a practical solution for scalable and interpretable RCA in complex microservice environments.