COMPARATIVE ANALYSIS OF SEQUENCE-BASED AND GRAPH-BASED DEEP LEARNING FOR ANOMALY DETECTION IN MICROSERVICE TRACES (Journal of Problems in Computer Science and Information Technologies, 2026)
Монолиттіден микросервистік архитектураға көшу жүйенің бақылау мүмкіндігінің күрделілігін айтарлықтай арттырды. Таратылған бақылау қызметаралық өзара әрекеттесуді бақылаудың маңызды құралы ретінде пайда болды, бірақ дәстүрлі аномалияны анықтау әдістері көбінесе осы жүйелерге тән күрделі құрылымдық қатынастарды анықтай алмайды. Бұл мақалада микросервистік іздердегі аномалияны анықтау үшін Графтық Нейрондық Желілер (GNN) сияқты графикалық терең оқыту әдістерімен тізбекке негізделген машиналық оқыту тәсілдерінің, атап айтқанда, ұзақ қысқа мерзімді жад (LSTM) желілерінің кешенді салыстырмалы талдауы ұсынылған. Біз бұл парадигмаларды үш маңызды өлшем бойынша бағалаймыз: құрылымдық хабардарлық, анықтау дәлдігі және есептеу тиімділігі. DeepTraLog және TraceVAE сияқты соңғы құрылымдардан алынған талдауымыз графтық модельдердің жоғары құрылымдық дәлдікті қамтамасыз ететінін және жоғары өлшемді телеметрия деректері үшін масштабталуды сақтай отырып, жоғары дәлдіктегі еске түсіру көрсеткіштеріне қол жеткізетінін көрсетеді. Зерттеу нәтижелері GNN негізіндегі тәсілдердің F1 ұпайларын 0,954-ке дейін жеткізетінін, әдетте F1 ұпайларын 0,741 шамасында алатын тізбекке негізделген баламалардан айтарлықтай асып түсетінін көрсетеді. Бұл нәтижелер бұлтқа негізделген қосымшаларға арналған келесі буын бақылау платформаларын жобалау үшін маңызды салдарға әкеледі.