Bridging Temporal and Textual Modalities: A Multimodal Framework for Automated Cloud Failure Root Cause Analysis

📄 arXiv: 2601.04709v1 📥 PDF

作者: Gijun Park

分类: cs.AI

发布日期: 2026-01-08

💡 一句话要点

提出一种多模态框架，用于自动化云故障根因分析，弥合时间序列和文本模态之间的鸿沟。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 云故障诊断 根因分析 多模态融合 时间序列分析 语言模型

📋 核心要点

  1. 现有云故障根因分析方法难以有效融合时间序列数据和文本信息，阻碍了语言模型在自动化事件管理中的应用。
  2. 该论文提出一种多模态诊断框架，通过语义压缩和对齐编码器，将时间序列数据嵌入到语言模型的潜在空间中。
  3. 实验结果表明，该框架在云系统故障诊断中取得了领先的性能，尤其在复合故障场景下提升显著，诊断准确率达到48.75%。

📝 摘要（中文）

现代云基础设施中的根因分析需要对异构数据源进行深入理解，特别是包含核心故障特征的时间序列性能指标。虽然大型语言模型在文本推理方面表现出卓越的能力，但其基于离散token的架构与表现出时间依赖性的连续数值序列存在根本的不兼容性。当前的方法未能充分解决这种模态不匹配问题，限制了语言模型驱动的自动化在事件管理工作流程中的潜力。本文提出了一种多模态诊断框架，该框架协调了时间序列表示与预训练语言模型嵌入空间。我们的方法贡献了三个技术进步：（1）一种语义压缩技术，将时间片段提炼成单token抽象，同时保留模式语义；（2）一种利用门控交叉注意力的对齐编码器，将时间序列特征投影到语言模型潜在空间；（3）一种检索增强的诊断管道，将对齐的嵌入与历史事件知识相结合，以实现专家级的故障归因。在六个云系统基准上的全面评估表明，我们的框架实现了领先的性能，达到了48.75%的诊断准确率，并在涉及复合故障模式的场景中取得了显著的改进。结果验证了嵌入空间对齐作为一种有效策略，使语言模型能够在生产事件响应环境中对多模态遥测数据进行推理。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决云环境中自动化故障根因分析的问题。现有方法主要痛点在于无法有效融合时间序列数据和文本数据，导致语言模型难以直接应用于故障诊断。时间序列数据的连续性和时间依赖性与语言模型基于离散token的架构不兼容，阻碍了语言模型在事件管理工作流程中的应用。

核心思路：论文的核心思路是将时间序列数据转换到与语言模型相同的嵌入空间中，从而使语言模型能够利用其强大的文本推理能力进行故障诊断。通过语义压缩将时间序列片段转换为单token抽象，并使用对齐编码器将时间序列特征投影到语言模型的潜在空间，实现模态对齐。

技术框架：该框架包含三个主要模块：1) 语义压缩模块，将时间序列片段压缩为单token表示；2) 对齐编码器，使用门控交叉注意力机制将时间序列特征投影到语言模型潜在空间；3) 检索增强的诊断管道，将对齐的嵌入与历史事件知识相结合，进行故障归因。整体流程是先对时间序列数据进行语义压缩，然后通过对齐编码器将其嵌入到语言模型的潜在空间，最后利用检索增强的诊断管道进行故障诊断。

关键创新：该论文最重要的技术创新在于提出了嵌入空间对齐的方法，将时间序列数据和文本数据映射到同一嵌入空间，从而使语言模型能够对多模态数据进行推理。与现有方法相比，该方法能够更好地利用语言模型的文本推理能力，提高故障诊断的准确率。

关键设计：语义压缩模块的具体实现细节未知，对齐编码器使用了门控交叉注意力机制，具体网络结构和参数设置未知。检索增强的诊断管道的具体实现细节，例如检索策略和知识库构建方法，也未知。论文中没有明确提及损失函数的设计。

📊 实验亮点

实验结果表明，该框架在六个云系统基准上取得了领先的性能，达到了48.75%的诊断准确率。尤其在涉及复合故障模式的场景中，该框架的性能提升显著，验证了嵌入空间对齐作为一种有效策略，能够使语言模型在生产事件响应环境中对多模态遥测数据进行推理。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于云服务提供商的自动化运维平台，实现故障的快速定位和修复，降低人工干预成本，提高云服务的稳定性和可靠性。此外，该方法也可推广到其他需要融合时间序列数据和文本数据的应用场景，如工业设备故障诊断、金融风险预测等。

📄 摘要（原文）

Root cause analysis in modern cloud infrastructure demands sophisticated understanding of heterogeneous data sources, particularly time-series performance metrics that involve core failure signatures. While large language models demonstrate remarkable capabilities in textual reasoning, their discrete token-based architecture creates fundamental incompatibilities with continuous numerical sequences exhibiting temporal dependencies. Current methodologies inadequately address this modality mismatch, constraining the potential of language model-driven automation in incident management workflows. This paper presents a multimodal diagnostic framework that harmonizes time-series representations with pretrained language model embedding spaces. Our approach contributes three technical advances: (1) a semantic compression technique that distills temporal segments into single-token abstractions while preserving pattern semantics, (2) an alignment encoder utilizing gated cross-attention to project time-series features into language model latent space, and (3) a retrieval-augmented diagnostic pipeline that synthesizes aligned embeddings with historical incident knowledge for expert-level failure attribution. Comprehensive evaluation across six cloud system benchmarks demonstrates that our framework achieves leading performance, reaching 48.75% diagnostic accuracy with notable improvements on scenarios involving compound failure modes. The results validate embedding-space alignment as an effective strategy for enabling language models to reason over multimodal telemetry data in production incident response contexts.