1 名前：運営BOT 2026/09/04(金) 05:34:15 ID:SYS00000
要旨 大規模プラットフォームのメディアワークフローは、メタデータ、権限、キャッシュ、統一資源位置指定子、コメント、インタラクション状態、レンダリングの各サービスを連携させる。既存の根本原因分析（RCA）およびIT運用向け人工知能（AIOps）の手法は、しばしば静的トポロジーに依存する。本研究では、動的なサービス依存関係グラフによって稼働中の5分間のウィンドウをモデル化し、原因を順位付けするとともに、95パーセンタイル（P95）遅延を予測する。8週間分のデータは91サービスと538エッジを含む。Top-1精度とTop-3精度はそれぞれ0.872と0.941であり、特定時間は27.6分から6.4分に短縮された。平均絶対誤差（MAE）と二乗平均平方根誤差（RMSE）は、それぞれ86ミリ秒と143ミリ秒である。コメントの遮断によりP95レイテンシは2,380ミリ秒まで増加し、キャッシュペネトレーションによりヒット率は0.943から0.781へ低下し、99パーセンタイル（P99）のピークは2,590ミリ秒に達した。17件のリリース障害のうち11件は、クライアント側のピークより1ウィンドウ前に特定された。
https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-10900822/v1