Jitendra Solanki, Anand Todkar, Ziran Min · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.28611 · open-access PDF
Les déploiements de microservices distribués modernes génèrent des volumes massifs de journaux d'observation hétérogènes et multi-formats sur des infrastructures physiquement et logiquement partitionnées. L'isolation des causes d'échecs de cascade reste une tâche difficile pour les ingénieurs de fiabilité du site (SRE), bloqués par le filtrage manuel des mots clés et la corrélation temporelle disjointe entre les tableaux de bord de surveillance. Nous introduisons Semantic Observability, un cadre autonome multi-agent qui unifie les flux de journaux disparates en une base de données dynamique et interrogable Property Graph.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Modern distributed microservice deployments generate massive volumes of heterogeneous, multi-format observability logs across physically and logically partitioned infrastructure. Isolating root causes during cascading failures remains an arduous task for Site Reliability Engineers (SREs), bottlenecked by manual keyword filtering and disjointed temporal correlation across monitoring dashboards. We introduce Semantic Observability, an autonomous multi-agent framework that unifies disparate log streams into a dynamic, queryable Property Graph Database. By modeling physical infrastructure topologi
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