Graphical Causal Reasoning for Root Cause Analysis in Cloud Networks
作者: Fabien Chraim, Dominik Janzing, John Evans
分类: cs.NI, cs.LG
发布日期: 2026-06-11
备注: 6 pages, 4 figures
💡 一句话要点
提出图形因果推理方法以解决云网络根本原因分析问题
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 根本原因分析 因果推理 云计算 图模型 时空分组 自动化本体 网络故障检测
📋 核心要点
- 现有的根本原因分析方法多依赖于规则，难以适应复杂的云网络环境，导致分析效率低下。
- 本文提出了一种基于图的因果推理方法，通过时空分组和自动化本体来降低问题维度，提高分析准确性。
- 在对35个生产事件的评估中，模型成功回忆出85.7%的根本原因，并在800多个实际事件中获得了积极反馈。
📝 摘要（中文）
云计算依赖于复杂的大规模网络。本文提出了一种新颖的根本原因分析（RCA）方法，利用基于图的因果发现技术。该方法通过引入时空分组策略和自动化本体，克服了基于规则的自动化的局限性，从而降低了问题的维度。我们使用双变量Granger因果关系和条件独立性测试，从二元时间序列数据构建因果图。推理过程中，我们引入了一种概率方法，根据时间滞后为边分配特定的条件概率，实现了可解释的、时间感知的根本原因评分。通过对35个生产事件的标记数据集进行评估，模型在85.7%的事件中成功回忆出正确的根本原因，并在74.3%的事件中实现了精确匹配。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决云网络事件的根本原因分析（RCA）问题。现有方法多依赖于规则，难以处理复杂的因果关系，导致分析效率低下和准确性不足。
核心思路：论文提出了一种基于图的因果推理方法，通过构建因果图和引入时空分组策略，提升了根本原因分析的准确性和可解释性。
技术框架：整体架构包括数据收集、因果图构建和推理三个主要模块。首先，从二元时间序列数据中提取信息，然后利用Granger因果关系和条件独立性测试构建因果图，最后通过概率方法进行推理。
关键创新：最重要的技术创新在于引入了时空分组策略和自动化本体，这使得模型能够有效降低问题的维度，并实现时间感知的根本原因评分。与现有方法相比，该方法在处理复杂因果关系时具有更高的灵活性和准确性。
关键设计：在模型设计中，使用了边特定的条件概率作为时间滞后的函数，确保了推理过程的可解释性。同时，采用了双变量Granger因果关系和条件独立性测试来构建因果图，确保了因果关系的准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在对35个生产事件的评估中，模型成功回忆出85.7%的根本原因，并在74.3%的事件中实现了精确匹配。此外，该系统在实际生产中已应用于超过800个事件，获得了网络工程师的积极反馈，显示出其在动态大规模环境中的实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括云计算环境中的故障检测与恢复、网络性能监控以及IT运维自动化。通过提供高效的根本原因分析工具，能够显著提升网络工程师的工作效率，降低故障恢复时间，进而提高服务的可靠性和用户满意度。未来，该方法有望扩展到其他复杂系统的故障分析与决策支持中。
📄 摘要（原文）
Cloud-computing relies on large-scale networks which are inherently complex systems. In this paper, we present a novel approach to root cause analysis (RCA) of cloud network incidents, leveraging graph-based causal discovery techniques. Our method addresses the limitations of rule-based automation by introducing a spatiotemporal grouping strategy and an automation ontology to reduce the dimensionality of the problem. We construct a causal graph from binary time series data using bivariate Granger causality and conditional independence tests. For inference, we introduce a probabilistic method that assigns edge-specific conditional probabilities as a function of time lag, allowing for interpretable, time-aware root cause scoring via causal graph traversal. We evaluated the system using a labeled dataset of 35 production incidents from a major cloud provider. The model successfully recalled the correct root cause in 85.7% of incidents and produced an exact match in 74.3%. In production, the deployed system has been used in over 800 real-world incidents, with positive qualitative feedback from network engineers. These results highlight the practicality of a data-driven, causal approach to RCA in dynamic and large-scale operational environments.