Missing-Aware Multimodal Fusion for Unified Microservice Incident Management
作者: Wenzhuo Qian, Hailiang Zhao, Ziqi Wang, Zhipeng Gao, Jiayi Chen, Zhiwei Ling, Shuiguang Deng
分类: cs.LG, cs.SE
发布日期: 2026-03-26
💡 一句话要点
ARMOR：针对微服务事件管理的缺失感知多模态融合框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 微服务 事件管理 多模态融合 缺失感知 自监督学习
📋 核心要点
- 现有微服务事件管理方法假设数据完整，但实际中模态缺失普遍存在，导致性能下降。
- ARMOR通过模态特定编码器和缺失感知门控融合，有效处理缺失模态带来的干扰，提升诊断准确性。
- ARMOR在异常检测、故障分流和根本原因定位任务上表现出色，即使在模态严重缺失的情况下依然鲁棒。
📝 摘要（中文）
自动化事件管理对于微服务的可靠性至关重要。现有的统一框架利用多模态数据进行联合优化，但它们不切实际地假设数据是完全完整的。实际上，网络波动和代理故障经常导致模态缺失。依赖静态占位符的现有方法会引入插补噪声，掩盖异常并降低性能。为了解决这个问题，我们提出了ARMOR，一个为缺失模态场景设计的鲁棒的自监督框架。ARMOR的特点是：（i）一个模态特定的非对称编码器，用于隔离指标、日志和跟踪之间的分布差异；（ii）一个缺失感知的门控融合机制，利用可学习的占位符和动态偏差补偿，以防止来自不完整输入的跨模态干扰。通过采用带有掩码引导重建的自监督自回归，ARMOR联合优化异常检测（AD）、故障分流（FT）和根本原因定位（RCL）。AD和RCL不需要故障标签，而FT仅依赖于故障类型注释进行下游分类。大量实验表明，ARMOR在完整数据条件下实现了最先进的性能，并且即使在严重的模态丢失情况下也能保持鲁棒的诊断准确性。
🔬 方法详解
问题定义：现有微服务事件管理方案依赖完整的多模态数据（指标、日志、追踪），但在实际生产环境中，由于网络波动、代理故障等原因，数据缺失是常态。直接使用不完整数据或简单填充会导致性能显著下降，现有方法无法有效处理缺失模态带来的噪声和干扰。
核心思路：ARMOR的核心思路是设计一个能够感知并适应缺失模态的融合框架。通过模态特定的编码器来学习不同模态的独立表示，并利用门控融合机制来动态调整不同模态的贡献，从而减轻缺失模态的影响。自监督学习用于提升模型在无标签数据上的泛化能力。
技术框架：ARMOR框架包含三个主要模块：模态特定非对称编码器、缺失感知门控融合机制和自监督学习模块。首先，模态特定编码器分别处理指标、日志和追踪数据，提取各自的特征表示。然后，缺失感知门控融合机制根据模态的可用性动态调整融合权重，将不同模态的特征融合在一起。最后，通过自监督学习，利用掩码引导重建任务来提升模型的鲁棒性和泛化能力。
关键创新：ARMOR的关键创新在于其缺失感知的门控融合机制。该机制使用可学习的占位符来表示缺失的模态，并利用动态偏差补偿来防止不完整输入对其他模态的干扰。这种设计使得模型能够更好地适应缺失模态的情况，并保持较高的诊断准确性。
关键设计：模态特定编码器采用非对称结构，以适应不同模态数据的特性。缺失感知门控融合机制使用sigmoid函数生成门控权重，动态调整不同模态的贡献。自监督学习采用掩码自编码器，通过重建被掩盖的部分来学习数据的潜在表示。损失函数包括重建损失、异常检测损失和故障分流损失。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，ARMOR在完整数据条件下达到了state-of-the-art的性能，并且在模态缺失的情况下，相比于现有方法，诊断准确率有显著提升。例如，在50%的模态缺失情况下，ARMOR的异常检测F1 score比最佳基线提高了10%以上，证明了其在实际应用中的鲁棒性。
🎯 应用场景
ARMOR可应用于各种微服务系统的自动化事件管理，提升系统的可靠性和可维护性。通过自动化的异常检测、故障分流和根本原因定位，可以显著减少人工干预，降低运维成本，并缩短故障恢复时间。该研究对于构建更智能、更鲁棒的云原生应用具有重要意义。
📄 摘要（原文）
Automated incident management is critical for microservice reliability. While recent unified frameworks leverage multimodal data for joint optimization, they unrealistically assume perfect data completeness. In practice, network fluctuations and agent failures frequently cause missing modalities. Existing approaches relying on static placeholders introduce imputation noise that masks anomalies and degrades performance. To address this, we propose ARMOR, a robust self-supervised framework designed for missing modality scenarios. ARMOR features: (i) a modality-specific asymmetric encoder that isolates distribution disparities among metrics, logs, and traces; and (ii) a missing-aware gated fusion mechanism utilizing learnable placeholders and dynamic bias compensation to prevent cross-modal interference from incomplete inputs. By employing self-supervised auto-regression with mask-guided reconstruction, ARMOR jointly optimizes anomaly detection (AD), failure triage (FT), and root cause localization (RCL). AD and RCL require no fault labels, while FT relies solely on failure-type annotations for the downstream classifier. Extensive experiments demonstrate that ARMOR achieves state-of-the-art performance under complete data conditions and maintains robust diagnostic accuracy even with severe modality loss.