PyRCA: A Library for Metric-based Root Cause Analysis

要約

IT 運用のための人工知能 (AIOps) のための根本原因分析 (RCA) のオープンソース Python 機械学習ライブラリである PyRCA を紹介します。
複雑なメトリクスの因果関係を明らかにし、インシデントの根本原因を自動的に特定するための総合的なフレームワークを提供します。
グラフ構築とスコアリングタスクの両方を網羅する、一般的に使用される複数の RCA モデルに統合されたインターフェイスを提供します。
このライブラリは、IT 運用スタッフ、データ サイエンティスト、研究者に、迅速なモデル開発、モデル評価、オンライン アプリケーションへの展開のためのワンステップ ソリューションを提供することを目的としています。
特に、当社のライブラリには、因果グラフの構築をサポートするさまざまな因果発見手法と、ベイズ分析、グラフ分析、因果分析などからインスピレーションを得た複数種類の根本原因スコアリング手法が含まれています。当社の GUI ダッシュボードは、実践者に直感的なポイント アンド クリック インターフェイスを提供します。
、人間の対話を通じて専門知識を簡単に注入できるようにします。
因果関係グラフとインシデントの根本原因を視覚化する機能により、実務者は迅速に洞察を取得し、ワークフローの効率を向上させることができます。
この技術レポートでは、PyRCA のアーキテクチャと主要な機能を紹介するとともに、さまざまなベースライン モデルと比較したベンチマーク パフォーマンス数値も示します。
さらに、いくつかの使用例を通じて PyRCA の機能を示します。

要約(オリジナル)

We introduce PyRCA, an open-source Python machine learning library of Root Cause Analysis (RCA) for Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps). It provides a holistic framework to uncover the complicated metric causal dependencies and automatically locate root causes of incidents. It offers a unified interface for multiple commonly used RCA models, encompassing both graph construction and scoring tasks. This library aims to provide IT operations staff, data scientists, and researchers a one-step solution to rapid model development, model evaluation and deployment to online applications. In particular, our library includes various causal discovery methods to support causal graph construction, and multiple types of root cause scoring methods inspired by Bayesian analysis, graph analysis and causal analysis, etc. Our GUI dashboard offers practitioners an intuitive point-and-click interface, empowering them to easily inject expert knowledge through human interaction. With the ability to visualize causal graphs and the root cause of incidents, practitioners can quickly gain insights and improve their workflow efficiency. This technical report introduces PyRCA’s architecture and major functionalities, while also presenting benchmark performance numbers in comparison to various baseline models. Additionally, we demonstrate PyRCA’s capabilities through several example use cases.

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