首次！阿里云可觀測技術論文登上兩大國際頂會

近日，阿里云可觀測技術兩篇論文分別入選軟件工程領域兩大頂級國際會議ASPLOS、ICSE，論文創造性地提出一套全新鏈路追蹤框架Mint和一項故障診斷方法FAMOS，這是阿里云可觀測技術論文首次被國際頂級會議錄入，標志著阿里云可觀測追蹤框架設計及故障診斷方法的研究獲得學術界的認可。

可觀測鏈路追蹤領域論文首次入選頂會
在入選頂會ASPLOS的論文《Mint: Cost-Efficient Tracing with All Requests Collection via Commonality and Variability Analysis》中，阿里云提出了一套全新鏈路追蹤框架Mint，該框架通過“共性+差異”的新采樣范式，既能保留重要信息，又能減少數據體量，實現了優化存儲與網絡開銷的同時，捕獲所有請求的調用鏈信息，讓開發者可以借助豐富的數據更好的理解與管理復雜的應用系統。該論文是阿里云在可觀測鏈路追蹤（Tracing）領域入選的首篇頂會文章。

在傳統的鏈路追蹤框架中，分布式調用鏈作為追蹤和觀測分布式系統中請求的調用路徑的主要手段，盡管提供了豐富的信息，但通常伴有龐大的數據體量。這種追蹤方式采用“非黑即白”的采樣策略：要么完整記錄下所有信息（就像全程開著燈），要么幾乎不記錄任何信息（完全關著燈），沒有中間狀態，這就造成要么數據太多處理不過來而丟失關鍵信息，要么因為數據太少而無法準確地理解整個情況。就像100個不同的舞臺劇劇本，保留其中60個，刪除另外40個。

而Mint框架如同給調用鏈進行了一次聰明的整理，它首先找出所有操作中的“共性”，單獨標記出每次操作特有“差異”，接著再把所有的共性聚合起來處理，同時對所有的差異進行過濾，這樣可以讓系統更加高效地記錄和分析每一次的操作流程，同時也能更好地理解整個系統的運行情況。就像100個舞臺劇劇本都有相同的開場白和結束語，但中間的舞蹈與對話都不同，通過識別并保留這些劇本中的共性（開場和結束）和差異（舞蹈和對話），更容易高效地區分與組織這些內容。

 
實驗結果表明，鏈路追蹤框架Mint能夠捕獲所有調用鏈，在優化存儲（平均減少至2.7%）和網絡開銷（平均減少至4.2%）的同時，保留更多調用鏈信息，且該框架足夠輕量化，適合在生產環境中使用。

FAMOS故障診斷方法入選頂會ICSE
阿里云入選頂會ICSE的論文《FAMOS: Fault diagnosis for Microservice Systems through Effective Multi-modal Data Fusion》則是提出了一項名為FAMOS的故障診斷方法。

FAMOS故障診斷針對IT系統中由于軟硬件環境及依賴關系復雜導致的單一數據源難以定位問題的情況，為每種類型的數據（如日志、指標、追蹤等）設計最佳特征提取方式來減少信息丟失，并采用多種手段捕捉不同數據源之間的關聯性，增強了故障識別的準確性和效率。

就像偵探在偵破案件時，將目擊者的描述（聲音）、現場的照片（圖像）以及案發時的監控錄像（視頻）按不同類型進行提取，并將這些信息進行關聯分析，從而揭示案件背后的真相。

兩篇論文涉及的科研成果目前已部分在阿里云可觀測產品家族日志服務SLS、應用實時監控服務ARMS等產品模塊深度集成與整合。在未來，阿里云可觀測產品將為眾多云上企業持續提供業界領先的大模型算法與可觀測應用能力。

阿里云已為全球近百個可用區的百萬企業級用戶提供高效便捷、安全穩定的可觀測服務。如疊紙通過使用日志服務SLS實時監控新游《無限暖暖》全球同步上線運行狀況，對關鍵云資源用量進行監控和告警；茶百道基于應用實時監控服務ARMS快速建立運維觀測與響應能力，故障恢復效率提升50%以上；極氪基于日志服務SLS與應用實時監控服務ARMS構建應急響應與ChatOps協同機制，告警平均恢復耗時縮短50%。

ASPLOS（International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems） 作為ACM編程語言和操作系統架構支持的國際會議，是跨學科計算機系統研究的頂級學術會議，會議聚焦計算機架構、網絡、存儲、剖析與測試、安全性與可靠性等相關領域，論文接收率12.7%。

ICSE（International Conference on Software Engineering）是軟件工程領域的頂級國際會議，每年由ACM主辦。自1975年首次召開以來，ICSE會議已經發展成為軟件工程學術界和工業界最重要的會議之一，每年論文錄取率大約在15%～20%之間。