CSUR22 - Anomaly Detection and Failure Root Cause Analysis in (Micro)Service-based Cloud Applications A Survey
故障检测和根因定位的综述，做微服务智能运维怎么能少了这篇！看完就知道当前业内方法及现状
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FSE20-Intelligent REST API Data Fuzzing
通过对swagger、REST API响应的分析，智能地生成嵌入在REST API请求中的数据负载，从而发现error；微软的研究，有工具可用
阅读更多ICSE19-RESTler Stateful REST API Fuzzing
分析swagger文档推断生产者消费者关系，动态分析响应确认请求可行性，从而削减测试空间，发现error
阅读更多ITSE21-Fault Analysis and Debugging of Microservice Systems: Industrial Survey, Benchmark System,and Empirical Study
针对微服务系统故障的实证研究，统计当前典型故障，并做了一个benchamark, 成为当今微服务智能运维常用的测试对象
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一种基于增量调试方法的故障定位方案
阅读更多FSE19-MEPFL-Latent Error Prediction and Fault Localization for Microservice
一种基于增量调试方法的故障定位方案，使用故障+日志的组合作为训练数据，以此训练模型，从而定位根因
阅读更多软件学报17-一种基于执行轨迹监测的微服务故障诊断方法
基于调用链数据，使用树相似度评估异常，使用轨迹对比+主成分分析定位根因
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比较两次执行（系统修改前后）的请求流（时间、结构体）发现问题，进而对比系统修改并定位导致问题的改动(配置等)；Google验证过的工具，有效性应该可以
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基于日志的智能运维；通过日志构图，以异常日志为触发点，进行分析；基本还是基于图的方法
阅读更多ESECFSE20-GMTA-Graph-based trace analysis for microservice architecture understanding and problem diagnosis
针对ebay业务的一套实际落地系统，更偏向于软件设计开发，有效性未知
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