Bridging Temporal and Textual Modalities: A Multimodal Framework for Automated Cloud Failure Root Cause Analysis

📄 arXiv: 2601.04709v1 📥 PDF

作者: Gijun Park

分类: cs.AI

发布日期: 2026-01-08

💡 一句话要点

提出一种多模态框架，用于自动化云故障根因分析，弥合时间序列和文本模态之间的鸿沟。

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

关键词: 多模态融合 根因分析 时间序列 语言模型 云故障诊断

📋 核心要点

  1. 现有云故障根因分析方法难以有效融合时间序列和文本数据，语言模型在处理连续时间序列数据时存在局限性。
  2. 该论文提出一种多模态诊断框架，通过语义压缩和对齐编码器，将时间序列数据嵌入到语言模型的潜在空间中。
  3. 实验结果表明，该框架在云系统故障诊断中取得了领先的性能，尤其在复合故障模式下有显著提升，诊断准确率达到48.75%。

📝 摘要（中文）

现代云基础设施中的根因分析需要对异构数据源进行深入理解，特别是包含核心故障特征的时间序列性能指标。虽然大型语言模型在文本推理方面表现出卓越的能力，但其基于离散token的架构与表现出时间依赖性的连续数值序列存在根本的不兼容性。目前的方法未能充分解决这种模态不匹配问题，限制了语言模型驱动的自动化在事件管理工作流程中的潜力。本文提出了一种多模态诊断框架，该框架协调了时间序列表示与预训练语言模型嵌入空间。我们的方法贡献了三项技术进步：（1）一种语义压缩技术，将时间片段提炼成单token抽象，同时保留模式语义；（2）一种利用门控交叉注意力的对齐编码器，将时间序列特征投影到语言模型潜在空间；（3）一种检索增强的诊断管道，将对齐的嵌入与历史事件知识相结合，以实现专家级的故障归因。在六个云系统基准上的全面评估表明，我们的框架实现了领先的性能，达到了48.75%的诊断准确率，并在涉及复合故障模式的场景中取得了显著改进。结果验证了嵌入空间对齐作为一种有效策略，使语言模型能够在生产事件响应环境中对多模态遥测数据进行推理。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决云环境中自动化根因分析的问题，特别是如何有效地利用时间序列性能指标和文本日志等异构数据源。现有方法在处理时间序列数据时，通常无法充分利用大型语言模型的推理能力，因为语言模型是为离散的文本数据设计的，而时间序列数据是连续的数值序列，存在模态不匹配的问题。

核心思路：论文的核心思路是将时间序列数据转换到与语言模型兼容的嵌入空间中，从而使语言模型能够对时间序列数据进行推理和分析。通过语义压缩技术，将时间序列片段抽象成单token表示，保留时间模式的语义信息。然后，使用对齐编码器将时间序列特征投影到语言模型的潜在空间，实现模态对齐。

技术框架：该框架包含三个主要模块：1) 语义压缩模块，用于将时间序列片段压缩成单token表示；2) 对齐编码器模块，利用门控交叉注意力机制，将时间序列特征投影到语言模型的潜在空间；3) 检索增强的诊断管道，将对齐的嵌入与历史事件知识相结合，进行故障归因。整体流程是先对时间序列数据进行语义压缩，然后通过对齐编码器将其嵌入到语言模型的潜在空间，最后利用检索增强的诊断管道进行故障诊断。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种有效的模态对齐方法，能够将时间序列数据和文本数据融合到同一个嵌入空间中，从而使语言模型能够对多模态数据进行推理。语义压缩技术和门控交叉注意力机制是实现模态对齐的关键技术。

关键设计：语义压缩技术的设计目标是在保留时间模式语义信息的前提下，将时间序列片段压缩成单token表示。对齐编码器使用门控交叉注意力机制，允许模型学习时间序列特征和文本特征之间的相关性。检索增强的诊断管道利用历史事件知识，提高故障诊断的准确性。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中进行了详细描述（未知）。

📊 实验亮点

该框架在六个云系统基准上进行了全面评估，结果表明其诊断准确率达到了48.75%，在涉及复合故障模式的场景中取得了显著改进。与现有方法相比，该框架能够更有效地利用时间序列数据和文本数据，从而实现更准确的故障诊断。这些实验结果验证了嵌入空间对齐作为一种有效策略，使语言模型能够在生产事件响应环境中对多模态遥测数据进行推理。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化云事件管理、智能运维等领域，能够显著提升故障诊断效率，降低人工干预成本。通过将时间序列数据与文本数据相结合，可以更全面地了解系统状态，从而实现更准确的故障预测和根因分析。未来，该技术有望应用于更复杂的工业场景，例如智能制造、智慧城市等。

📄 摘要（原文）

Root cause analysis in modern cloud infrastructure demands sophisticated understanding of heterogeneous data sources, particularly time-series performance metrics that involve core failure signatures. While large language models demonstrate remarkable capabilities in textual reasoning, their discrete token-based architecture creates fundamental incompatibilities with continuous numerical sequences exhibiting temporal dependencies. Current methodologies inadequately address this modality mismatch, constraining the potential of language model-driven automation in incident management workflows. This paper presents a multimodal diagnostic framework that harmonizes time-series representations with pretrained language model embedding spaces. Our approach contributes three technical advances: (1) a semantic compression technique that distills temporal segments into single-token abstractions while preserving pattern semantics, (2) an alignment encoder utilizing gated cross-attention to project time-series features into language model latent space, and (3) a retrieval-augmented diagnostic pipeline that synthesizes aligned embeddings with historical incident knowledge for expert-level failure attribution. Comprehensive evaluation across six cloud system benchmarks demonstrates that our framework achieves leading performance, reaching 48.75% diagnostic accuracy with notable improvements on scenarios involving compound failure modes. The results validate embedding-space alignment as an effective strategy for enabling language models to reason over multimodal telemetry data in production incident response contexts.