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👤 Author: Li Wu, Johan Tordsson, Erik Elmroth, Odej Kao
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Summary

Researchers evaluated six causal inference (CI) methods for microservice performance diagnosis, assessing their ability to locate root causes amidst large-scale observable data, heterogeneous anomaly symptoms, and a wide range of root causes. The results showed that CI techniques must be integrated with anomaly detection to differentiate causality in normal and abnormal data, and are more robust to false positives than non-CI methods. The study provides recommendations for efficiently applying CI methods, including identifying faulty services first and then inferring detailed explanations of service abnormalities.

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Description

Researchers evaluated six causal inference (CI) methods for microservice performance diagnosis, assessing their ability to locate root causes amidst...

Technical Information

  • File Format: PDF
  • File Size: 662 KB
  • Pages: 11
  • Language: EN
  • Author: Li Wu, Johan Tordsson, Erik Elmroth, Odej Kao
  • Total Downloads: 322
  • Last Updated: 2 months ago

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