Are GNNs Effective for Multimodal Fault Diagnosis in Microservice Systems?
Fei Gao, Ruyue Xin, Yaqiang Zhang·January 06, 2025
Summary
本文评估了图神经网络(GNNs)在微服务系统多模态故障诊断中的应用,引入了一种简单的拓扑无关基线模型DiagMLP,其在五个数据集上的故障诊断任务中均优于GNN基方法。研究质疑了GNN的必要性,建议转向实用、可解释的解决方案和标准化预处理。GNN模型通过构建从跟踪数据和系统配置中获取依赖关系的图来诊断微SS故障,通过多模态融合提取节点特征,并利用图表示捕获复杂交互。常用GNN如GCN、GAT和GraphSAGE在故障检测、定位和分类方面有效,但与简单基线的性能比较未得到严格评估。预处理通常包括系统依赖拓扑,可能掩盖了GNN的贡献。DiagMLP作为拓扑无关的MLP,用作评估GNN基故障诊断模型的基准。它通过连接整合多模态数据,并使用融合MLP进行模态和节点融合。该模型旨在隔离并评估GNN在故障检测、定位和分类方面的真正贡献,考虑到多模态数据预处理已提取丰富信息。研究验证了DiagMLP作为GNN在故障诊断前沿框架中的替代方案的有效性。实验结果显示,DiagMLP在故障检测、定位和分类方面优于Eadro等GNN基方法,表明在没有GNN的情况下,该模型具有竞争力或优越性,突出了GNN模型可能存在的过拟合问题。研究比较了微服务系统中的故障定位方法,发现当前最先进的方法,包括使用GNN的方法,与更简单的方法相比并未显著优于。分析表明现有方法未能有效利用拓扑依赖或关键信息已嵌入节点特征中。研究呼吁使用更大、更复杂的数据集和标准化预处理协议,并对采用复杂模型持谨慎态度,除非有明确优势。
引言
背景
微服务系统的发展与挑战
多模态故障诊断的需求
图神经网络(GNNs)在故障诊断中的应用
目标
评估GNN在多模态故障诊断中的性能
探讨GNN的必要性与实用性
提出改进故障诊断方法的建议
方法
数据集与任务
数据集选择与描述
故障诊断任务概述
模型设计
DiagMLP模型介绍
GNN模型(如GCN、GAT、GraphSAGE)设计
数据预处理
拓扑依赖的处理
多模态数据整合
模型评估
性能指标与基准
结果分析与比较
结果与讨论
DiagMLP性能
故障检测、定位与分类效果
与GNN基方法的对比
GNN贡献评估
DiagMLP作为GNN替代方案的有效性
GNN模型的过拟合问题
故障定位方法比较
最先进方法与简单方法的性能对比
模型利用拓扑依赖与关键信息的能力
结论与建议
研究发现
DiagMLP在多模态故障诊断中的优势
GNN模型的局限性与改进方向
实践建议
使用更大、更复杂的数据集
标准化预处理协议的重要性
对复杂模型的谨慎态度
未来研究方向
更多复杂场景下的应用评估
多模态数据融合技术的优化
故障诊断模型的可解释性增强
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