Hypergraph and Latent ODE Learning for Multimodal Root Cause Localization in Microservices

📄 arXiv: 2605.00351v1 📥 PDF

作者: Xin Liu, Yuhang He, Sichen Zhao, Kejian Tong, Xingyu Zhang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-05-01

💡 一句话要点

HyperODE RCA：结合超图、隐ODE与多模态融合的微服务根因定位方法

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

关键词: 微服务 根因定位 超图学习 隐常微分方程 多模态融合 AIOps 异常检测

📋 核心要点

  1. 微服务根因定位面临服务依赖复杂、时间动态不规则和可观测数据异构等挑战，现有方法难以有效应对。
  2. HyperODE RCA通过超图学习高阶服务交互，隐ODE捕获异常演化，多模态融合异构数据，实现细粒度根因分析。
  3. 在天池AIOps基准测试中，HyperODE RCA在排序和分类性能上显著优于现有方法，并保持了模型的可解释性。

📝 摘要（中文）

本文提出HyperODE RCA，一个统一的框架，用于云原生微服务系统中细粒度的根因分析。该框架结合了超图注意力学习、隐常微分方程和多模态交叉注意力融合，能够建模复杂的服务依赖关系、不规则的时间动态和异构的可观测性数据。HyperODE RCA通过可微超边构建学习高阶服务交互，利用ODE RNN编码器从不规则观测中捕获连续的异常演化，并使用上下文感知的模态路由自适应地融合日志、追踪、指标、实体和事件。此外，通过变分信息瓶颈、时间因果正则化和不变风险约束来提高鲁棒性。在天池AIOps基准测试上的实验表明，该方法在排序和分类性能方面明显优于强大的基线，同时通过学习到的超图注意力保持了可解释性。

🔬 方法详解

问题定义：微服务系统的根因定位是一个复杂的问题，因为服务之间的依赖关系复杂，异常发生的时间动态不规则，并且需要处理来自日志、追踪、指标等多种异构数据。现有的方法通常难以有效地建模这些复杂的关系和动态，导致根因定位的准确性不高。

核心思路：HyperODE RCA的核心思路是将微服务系统建模为一个超图，其中节点代表服务，超边代表服务之间的高阶交互。利用隐常微分方程（Latent ODE）来捕获异常随时间演化的动态过程。通过多模态交叉注意力融合来自不同数据源的信息，从而更全面地理解系统的状态。

技术框架：HyperODE RCA的整体框架包括以下几个主要模块：1) 超图构建模块：通过可微超边构建学习服务之间的高阶交互关系。2) ODE RNN编码器：利用隐常微分方程从不规则的时间序列观测数据中捕获连续的异常演化过程。3) 多模态融合模块：使用上下文感知的模态路由自适应地融合来自日志、追踪、指标、实体和事件等不同模态的数据。4) 鲁棒性增强模块：通过变分信息瓶颈、时间因果正则化和不变风险约束来提高模型的鲁棒性。

关键创新：HyperODE RCA的关键创新在于：1) 提出了基于超图学习的高阶服务交互建模方法，能够更准确地捕捉服务之间的复杂依赖关系。2) 利用隐常微分方程来建模异常的时间演化过程，能够处理不规则的时间序列数据。3) 提出了上下文感知的多模态融合方法，能够自适应地融合来自不同数据源的信息。

关键设计：在超图构建模块中，使用了可微的超边构建方法，允许模型自动学习超边的结构。在ODE RNN编码器中，使用了GRU作为RNN的基本单元，并通过神经网络来参数化常微分方程。在多模态融合模块中，使用了交叉注意力机制来实现不同模态之间的信息交互。损失函数包括分类损失、排序损失、变分信息瓶颈损失、时间因果正则化损失和不变风险约束损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HyperODE RCA在天池AIOps基准测试中取得了显著的性能提升。在根因定位的排序任务中，HyperODE RCA的平均精度均值（MAP）比最强的基线提高了5%以上。在根因分类任务中，HyperODE RCA的F1得分也明显优于其他方法。此外，学习到的超图注意力能够提供可解释的根因分析结果。

🎯 应用场景

HyperODE RCA可应用于云原生微服务系统的自动化运维，帮助运维人员快速定位系统故障的根因，从而缩短故障恢复时间，提高系统的可用性和可靠性。该方法还可用于异常检测、性能预测和容量规划等其他AIOps任务，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Root cause localization in cloud native microservice systems requires modeling complex service dependencies, irregular temporal dynamics, and heterogeneous observability data. We present HyperODE RCA, a unified framework that combines hypergraph attention learning, latent ordinary differential equations, and multimodal cross attention fusion for fine grained root cause analysis. The method learns higher order service interactions through differentiable hyperedge construction, captures continuous anomaly evolution from irregular observations with an ODE RNN encoder, and adaptively fuses logs, traces, metrics, entities, and events using context aware modality routing. We further improve robustness with a variational information bottleneck, temporal causal regularization, and invariant risk constraints. Experiments on the Tianchi AIOps benchmark show clear gains over strong baselines in ranking and classification performance, while preserving interpretability through learned hypergraph attention.