가설-검증: 경로 기반 병렬 처리를 위한 마이크로 서비스의 추론 기반 근본 원인 분석

Hypothesize-Then-Verify: Speculative Root Cause Analysis for Microservices with Pathwise Parallelism

마이크로 서비스 시스템은 리소스 탄력성, 느슨한 결합 구조, 그리고 경량화된 배포 덕분에 클라우드 네이티브 엔터프라이즈 애플리케이션의 핵심 구성 요소가 되었습니다. 그러나 이러한 시스템의 내재적인 복잡성과 동적인 런타임 상호 작용은 불가피하게 이상 현상을 야기합니다. 따라서 시스템의 안정성을 보장하려면 효과적인 근본 원인 분석(RCA)이 필수적이며, 이는 이상 현상의 원인을 찾는 것뿐만 아니라, 잠재적인 오류를 적시에 이해하기 쉬운 방식으로 파악하는 것을 포함합니다. 최근의 지능형 RCA 기술, 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하는 기술은 상당한 잠재력을 보여주었습니다. LLM은 수동으로 설계된 특징에 대한 의존성을 줄이고, 다양한 플랫폼에 대한 적응성, 작업 일반화, 그리고 유연성을 제공합니다. 그러나 기존의 LLM 기반 방법은 여전히 두 가지 중요한 한계점을 가지고 있습니다. (a) 제한적인 탐색 다양성으로 인해 정확도가 떨어지고, (b) 대규모 LLM에 대한 높은 의존성으로 인해 추론 속도가 느립니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 우리는 마이크로 서비스에 대한 추론 기반 근본 원인 분석 프레임워크인 SpecRCA를 제안합니다. SpecRCA는 먼저 가설 생성 모듈을 사용하여 잠재적인 근본 원인을 빠르게 생성하고, 그 다음 병렬 근본 원인 검증기를 사용하여 이를 효율적으로 검증합니다. AIOps 2022 데이터 세트에 대한 초기 실험 결과는 SpecRCA가 기존 접근 방식보다 우수한 정확도와 효율성을 달성하며, 복잡한 마이크로 서비스 환경에서 확장 가능하고 해석 가능한 RCA를 위한 실용적인 솔루션으로서의 잠재력을 보여줍니다.

Microservice systems have become the backbone of cloud-native enterprise applications due to their resource elasticity, loosely coupled architecture, and lightweight deployment. Yet, the intrinsic complexity and dynamic runtime interactions of such systems inevitably give rise to anomalies. Ensuring system reliability therefore hinges on effective root cause analysis (RCA), which entails not only localizing the source of anomalies but also characterizing the underlying failures in a timely and interpretable manner. Recent advances in intelligent RCA techniques, particularly those powered by large language models (LLMs), have demonstrated promising capabilities, as LLMs reduce reliance on handcrafted features while offering cross-platform adaptability, task generalization, and flexibility. However, existing LLM-based methods still suffer from two critical limitations: (a) limited exploration diversity, which undermines accuracy, and (b) heavy dependence on large-scale LLMs, which results in slow inference. To overcome these challenges, we propose SpecRCA, a speculative root cause analysis framework for microservices that adopts a \textit{hypothesize-then-verify} paradigm. SpecRCA first leverages a hypothesis drafting module to rapidly generate candidate root causes, and then employs a parallel root cause verifier to efficiently validate them. Preliminary experiments on the AIOps 2022 dataset demonstrate that SpecRCA achieves superior accuracy and efficiency compared to existing approaches, highlighting its potential as a practical solution for scalable and interpretable RCA in complex microservice environments.