Jitendra Solanki, Anand Todkar, Ziran Min · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.28611 · open-access PDF
आधुनिक वितरित माइक्रोसेस डिप्लोमेंट्स भौतिक रूप से और तार्किक रूप से विभाजित बुनियादी ढांचे के माध्यम से भौतिक रूप से और तार्किक रूप से विभाजित अंतर्दृष्टि पर विभेदक, मल्टी-फ़ॉर्मेट अवलोकन लॉग का एक विशाल मात्रा उत्पन्न करते हैं। कैस्केडिंग विफलताओं के दौरान जड़ों के कारणों को अलग करना साइट विश्वसनीयता इंजीनियरों (एसआरई) के लिए एक कठिन कार्य है, मैन्युअल कुंजी शब्द फ़िल्टरिंग और निगरानी डैशबोर्डों के माध्यम से अलग-अलग समय संबंधों द्वारा बोतल में।
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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