Semantic Observability for Autonomous Systems Diagnostics
作者: Jitendra Solanki, Anand Todkar, Ziran Min
分类: cs.AI
发布日期: 2026-10-20
备注: 8 pages, 3 figures. Foundational architecture paper; companion evaluation paper forthcoming
💡 一句话要点
提出语义可观测性框架以解决故障诊断问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语义可观测性 故障诊断 多代理系统 属性图数据库 云计算 微服务架构 根本原因分析
📋 核心要点
- 现有方法在级联故障中依赖手动关键词过滤和监控仪表板的时间关联，效率低下且容易出错。
- 提出的语义可观测性框架通过统一日志流和建模基础设施，提供了动态查询的属性图数据库，提升了故障诊断能力。
- 该框架在减少平均修复时间（MTTR）和压缩LLM令牌消耗方面表现出色，且通过开源验证框架为后续研究奠定基础。
📝 摘要（中文）
现代分布式微服务部署生成大量异构、多格式的可观测日志，导致在级联故障中定位根本原因变得困难。本文提出语义可观测性，一个自主多代理框架，将不同的日志流统一为动态可查询的属性图数据库。通过建模物理基础设施拓扑、逻辑软件依赖和时间事件序列，消除了平面、非结构化日志库中的语义差距。该框架通过有向循环图（DCG）调度的状态多代理系统，自动导航拓扑，应用因果图算法和时间回溯，精确隔离异常的影响范围。最后，利用大型语言模型（LLM）推理引擎生成上下文化的根本原因分析（RCA）和可操作的修复方案。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在分布式微服务环境中，因级联故障导致的根本原因定位困难的问题。现有方法依赖手动处理和分散的监控工具，效率低且容易产生误判。
核心思路：提出的语义可观测性框架通过将异构日志流整合为一个动态的属性图数据库，利用图数据库的结构化特性，提升了故障诊断的准确性和效率。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：1) 属性图数据库，用于存储和查询日志数据；2) 状态多代理系统，通过有向循环图（DCG）进行调度；3) 大型语言模型（LLM）推理引擎，负责生成根本原因分析和修复建议。
关键创新：最重要的创新在于通过图数据库消除了传统日志库的语义差距，并通过多代理系统实现了自动化故障诊断，显著提高了效率。
关键设计：在设计中，采用了因果图算法和时间回溯技术来精确定位异常影响范围，并通过优化的LLM调用减少了令牌消耗，避免了结构性幻觉。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，语义可观测性框架显著降低了平均修复时间（MTTR），并在标准基准测试（LogHub和Train-Ticket）中表现优异，减少了LLM令牌消耗，提升了故障诊断的准确性和效率。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括云计算、微服务架构和大型分布式系统的故障诊断与监控。通过提高故障定位的效率和准确性，能够显著降低系统停机时间，提升服务可用性，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Modern distributed microservice deployments generate massive volumes of heterogeneous, multi-format observability logs across physically and logically partitioned infrastructure. Isolating root causes during cascading failures remains an arduous task for Site Reliability Engineers (SREs), bottlenecked by manual keyword filtering and disjointed temporal correlation across monitoring dashboards. We introduce Semantic Observability, an autonomous multi-agent framework that unifies disparate log streams into a dynamic, queryable Property Graph Database. By modeling physical infrastructure topologies, logical software dependencies, and chronological event sequences as attributed nodes and directed relations, it bridges the semantic gap inherent in flat, unstructured log repositories. Building on this unified substrate, we deploy a stateful multi-agent system orchestrated through Directed Cyclic Graphs (DCGs). The system autonomously navigates the topology, applying causal graph algorithms and temporal back-traversal to isolate the precise blast radius of anomalies. The pruned subgraph is then interpreted by a Large Language Model (LLM) reasoning engine to generate contextualized, code-level Root Cause Analyses (RCA) and actionable remediations. This paper establishes the foundational system architecture, formal relational ontology, and multi-agent control loops of Semantic Observability. We show conceptually how the framework eliminates ambient telemetry noise, reduces Mean Time to Resolution (MTTR), compresses LLM token consumption, and prevents structural hallucinations. We also specify an open-source validation framework on standard benchmarks (LogHub and Train-Ticket), laying the groundwork for a forthcoming companion paper on exhaustive quantitative evaluation and production benchmarking.