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新框架使用大语言模型和图数据库进行自主系统诊断
研究人员推出了一种名为语义可观测性(Semantic Observability)的新型多智能体框架,旨在简化复杂分布式微服务系统的诊断。该系统将海量的异构日志数据统一到一个动态属性图数据库中,对基础设施、软件依赖关系和事件序列进行建模。通过采用定向循环图(DCGs)和因果图算法,该框架能够自主识别异常范围,并利用大语言模型(LLM)生成精确的代码级根本原因分析和可操作的修复步骤。所提出的架构旨在缩短平均解决时间,减少LLM的toke…
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AI框架通过基于风险的决策增强IT修复安全性
研究人员开发了一个新的IT运维自动化修复框架,将其视为一个风险约束的干预决策问题。该方法利用约束马尔可夫决策过程(CMDPs)来最大化修复成功率,同时遵守有限的虚假修复率(FRR)。该系统包含一个三维风险分解(爆炸半径、可逆性、认知不确定性)以实现可解释的安全性,以及一个适应上下文的人机协作门控机制,该机制会根据值班负载和业务关键性进行调整。在微服务基准测试上的实验表明,FRR显著降低,修复成功率提高,同时值班升级负载也随之减少。