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TraStrainer: Adaptive Sampling for Distributed Traces with System Runtime State
In this study, we introduce TraStrainer, an online sampler that takes into account both system runtime state and trace diversity. TraStrainer employs an interpretable and automated encoding method to represent traces as vectors. Simultaneously, it adaptively determines sampling preferences by analyzing system runtime metrics. When sampling, it combines the results of system-bias and diversity-bias through a dynamic voting mechanism.
Haiyu Huang
,
Xiaoyu Zhang
,
Pengfei Chen
,
Zilong He
,
Zhiming Chen
,
Guangba Yu
,
Hongyang Chen
,
Chen Sun
ICSE 2023 最新成果:颠覆传统云故障处理方法,GPT 大型语言模型引领未来
Microsoft 在国际顶级软件工程学术会议 ICSE 2023 最新成果:颠覆传统云故障处理方法,使用 GPT-3.x 大型语言模型对 incdent 进行分析,自动化生成根因定位结果和故障修复措施。
Guangba Yu
Apr 5, 2023
2 min read
Weekly Paper
最新出炉!WWW 2023 云计算领域论文盘点(一)
国际互联网技术的研究与发展领域的顶级学术盛会 WWW 2023 即将开始,一起跟随本文追踪 WWW 2023 中云计算领域的最新研究吧~
Guangba Yu
Mar 21, 2023
2 min read
Weekly Paper
基于 Trace 的根因定位(四):Trace 频繁模式挖掘
Metrics, Traces, Logs 被誉为可观测性的三大支柱。Trace 记录了请求在分布式应用程序中运行的轨迹,能够完整的串联起请求的上下文关系,在大规模分布式系统根因定位中的作用举足轻重。阅读本文可快速了解当前学术界热门的基于 Trace 的根因定位算法类型 —— Trace 频繁模式挖掘 。
Guangba Yu
Mar 6, 2023
2 min read
Weekly Paper
基于 Trace 的根因定位(三):Trace 路径抽象
Metrics, Traces, Logs 被誉为可观测性的三大支柱。Trace 记录了请求在分布式应用程序中运行的轨迹,能够完整的串联起请求的上下文关系,在大规模分布式系统根因定位中的作用举足轻重。阅读本文可快速了解当前学术界热门的基于 Trace 的根因定位算法类型 —— Trace 路径抽象。
Guangba Yu
Feb 18, 2023
2 min read
Weekly Paper
基于 Trace 的根因定位(二): Spectrum-Based Fault Localization 算法
Metrics, Traces, Logs 被誉为可观测性的三大支柱。Trace 记录了请求在分布式应用程序中运行的轨迹,能够完整的串联起请求的上下文关系,在大规模分布式系统根因定位中的作用举足轻重 。阅读本文可快速了解当前学术界热门的基于 Trace 的根因定位算法类型——Spectrum-Based Fault Localization 算法。
Guangba Yu
Feb 4, 2023
1 min read
Weekly Paper
基于 Trace 的根因定位(一): Trace 的演进之路
Metrics, Traces, Logs 被誉为可观测性的三大支柱。Trace 追踪了请求在应用程序中运行的轨迹,能够完整的串联起请求的上下文关系,在大规模分布式系统根因定位中的作用举足轻重 。在讨论 Trace 的根因定位之前,本文先介绍 Trace 的出现及其演进的过程。
Guangba Yu
Nov 6, 2022
2 min read
Weekly Paper
MicroSketch: Lightweight and Adaptive Sketch based Performance Issue Detection and Localization in Microservice Systems
In this study, we propose a lightweight and adaptive trace-based anomaly detection and RCA approach, named MicroSketch, which leverages Sketch based features and Robust Random Cut Forest (RRCForest) to rendertrace analysis more effective and efficient.
Yufeng Li
,
Guangba Yu
,
Pengfei Chen
,
Chuanfu Zhang
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