EvoCause: новый метод ИИ находит первопричины сбоев в телеком-сетях

В телекоммуникационных и облачных системах сбои часто вызывают каскады связанных аварийных сигналов. Определить, с какого именно события всё началось, — задача анализа первопричин (Root Cause Analysis, RCA). Обычно для этого строят граф связей между авариями и ищут в нём сигналы с нулевой входящей степенью. Но такой граф остаётся статичным и не использует опыт предыдущих инцидентов.

Авторы новой работы, опубликованной на arXiv, предложили метод EvoCause. Он замыкает цикл: экспертные метки о том, какие аварии являются источниками, не указывают напрямую, как изменить рёбра графа. EvoCause использует большую языковую модель (LLM), чтобы предлагать правдоподобные изменения структуры графа. При этом детерминированный код проверяет корректность узлов и отсутствие циклов, а лучший граф сохраняется на размеченном наборе данных.

Важная особенность EvoCause — на этапе применения доработанный граф даёт прозрачные предсказания без вызова LLM. Это снижает вычислительные затраты и позволяет использовать метод в реальных системах мониторинга.

Для обучения и оценки авторы выпустили датасет TeleRCA, собранный на реальной телекоммуникационной сети. В нём более 485 тысяч событий аварий, 194 типа сигналов и 5621 ресурс. Все данные размечены экспертами, что делает бенчмарк пригодным для сравнения алгоритмов RCA.

В экспериментах на синтетических данных EvoCause, инициализированный алгоритмом PC, показал улучшение по сравнению с базовой версией. Node F1 вырос на 11,59 процентного пункта, Case EM — на 9,40, Graph F1 — на 4,59. Метрика nSHD снизилась на 0,2379, что указывает на более точное восстановление структуры графа.

На реальном датасете TeleRCA исследователи проверили, как влияет понятность названий аварий. При замене человекочитаемых названий анонимными идентификаторами Node F1 снизился на 6,12 процентного пункта, а Case EM — на 8,04. Это подтверждает, что семантическая информация о названиях аварий играет существенную роль в доработке графа.

Разработка полезна для операторов связи, разработчиков облачных платформ и микросервисов. Возможность автоматически учитывать экспертный опыт без ручного редактирования графов делает EvoCause шагом к более надёжной диагностике инфраструктурных сбоев.