Bridging Temporal and Textual Modalities: A Multimodal Framework for Automated Cloud Failure Root Cause Analysis
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，用于自动化的云故障根因分析，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: 云故障诊断 根因分析 多模态融合 时间序列分析 语言模型 嵌入空间对齐 自动化运维
📋 核心要点
- 现有云故障根因分析方法难以有效融合时间序列数据和文本信息，阻碍了语言模型在自动化事件管理中的应用。
- 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，将时间序列特征嵌入到语言模型的潜在空间中。
- 实验结果表明，该框架在云系统基准测试中达到了领先的诊断准确率，尤其在复合故障场景下提升显著。
📝 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。当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个技术进步：（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故障根因分析的问题，现有方法难以有效融合时间序列数据和文本信息，导致诊断准确率不高，尤其是在复杂故障场景下。语言模型虽然在文本处理方面强大，但其离散token架构与连续的时间序列数据存在天然的模态差异。
核心思路：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利用时间序列的特征进行推理和诊断。通过语义压缩技术提取时间序列的关键模式，并使用对齐编码器将这些模式映射到语言模型的潜在空间，实现模态之间的对齐。
技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 语义压缩模块：将时间序列片段压缩成单token抽象，保留时间模式的语义信息。2) 对齐编码器模块：使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) 检索增强诊断管道：结合对齐的嵌入和历史事件知识，进行故障归因。整个流程首先对时间序列数据进行预处理和语义压缩，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：最重要的创新点在于提出了时间序列数据和语言模型嵌入空间的对齐方法。通过语义压缩和门控交叉注意力机制，有效地弥合了时间序列数据和文本数据之间的模态差异，使得语言模型能够更好地理解和利用时间序列数据进行故障诊断。
关键设计：语义压缩技术采用了一种未知的算法来提取时间序列的关键模式并将其压缩成单token表示。对齐编码器使用了门控交叉注意力机制，允许时间序列特征和语言模型嵌入之间进行交互，从而实现更好的对齐效果。检索增强诊断管道利用历史事件知识来提高诊断的准确性，具体实现细节未知。
📊 实验亮点
该框架在六个云系统基准测试中取得了领先的性能，达到了48.75%的诊断准确率。尤其是在涉及复合故障模式的场景中，该框架的性能提升显著，表明其能够有效处理复杂的故障情况。与现有方法相比，该框架在诊断准确率方面有明显提升，验证了嵌入空间对齐策略的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于云服务提供商的自动化运维平台，实现故障的自动诊断和根因分析，降低人工干预成本，提高故障处理效率。此外，该方法还可以扩展到其他领域，例如工业物联网、智能制造等，用于监测设备状态、预测故障，并进行根因分析，提升系统的可靠性和稳定性。
📄 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.