LEMMA-RCA

LEMMA-RCA是一个包含多种真实系统故障的多模态多领域数据集，旨在促进未来在根因分析（RCA）领域的研究。该数据集涵盖IT运营（产品评论和云计算）和OT运营（水处理/分配）两个领域，每个领域包含两个数据集。数据集中的每个数据集都包含从真实世界场景模拟的各种系统故障。LEMMA-RCA数据集通过八种因果学习基线在四种设置（在线/离线，单模态/多模态数据）中进行评估。

LEMMA-RCA is a multimodal and multidisciplinary dataset encompassing a variety of real-world system failures, designed to facilitate future research in the field of Root Cause Analysis (RCA). This dataset spans two domains: IT operations (product reviews and cloud computing) and OT operations (water treatment/distribution), with each domain containing two datasets. Each dataset within LEMMA-RCA includes various system failures simulated from real-world scenarios. The LEMMA-RCA dataset is evaluated through eight causal learning baselines across four settings (online/offline, unimodal/multimodal data).

原始信息汇总

数据集概述

名称: LEMMA-RCA

描述: LEMMA-RCA是一个多模态、多领域的数据集，用于支持根因分析（RCA）的研究。该数据集包含多种真实系统故障，覆盖微服务和水利处理/分配系统等实际应用场景。

数据集内容:

• 系统故障: 每个数据集包含从真实世界场景模拟的各种系统故障。
• 数据版本: 提供原始数据和预处理数据两种版本。
  • 原始数据: 包含所有json文件，用户需自行提取指标数据、日志数据和跟踪数据。
  • 预处理数据: 已提取每个pod的指标数据和非结构化日志数据，用户可使用提供的代码进一步处理日志数据。

数据集域:

• IT Operations: 包括产品评论和云计算。
• OT Operations: 包括水利处理/分配。

数据集版本:

• 产品评论: 提供原始数据和预处理数据。
• 云计算: 提供原始数据和预处理数据。

数据集评估:

• 使用八种因果学习基准在四种设置（在线/离线，单模态/多模态数据）下评估。

数据集下载:

• 数据集托管在Huggingface，详细数据统计可在Lemma-RCA网页查看。

数据集使用指南:

• 提供详细的评估指南，包括数据下载、预处理步骤和性能评估方法。

许可证:

• 数据集和代码发布在CC BY-NC 4.0国际许可证下，不可用于商业目的。

数据集使用步骤

1. 下载数据: 根据需求选择下载原始数据或预处理数据。
2. 数据预处理: 使用提供的代码进行日志数据的预处理。
3. 数据解析: 使用Drain解析节点和pod级别的日志信息。
4. 特征提取: 提取日志频率等特征。
5. 性能评估: 使用FastPC等方法评估特定案例的性能。
6. 结果检查: 结果存储在csv文件中，根因分析结果可在下载的预处理数据文件夹中找到。

引用信息

若在研究中使用LEMMA-RCA数据集，请引用相关论文。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

LEMMA-RCA数据集的构建基于对真实系统故障的模拟，涵盖了微服务和供水/分配系统等多个领域。数据集包括原始数据和预处理数据两种版本。原始数据版本提供了包括度量数据、日志数据和跟踪数据在内的完整信息，用户可根据需求自行提取和预处理。预处理数据版本则已经提取了度量数据和非结构化日志数据，并提供了相应的预处理代码，方便用户直接使用或进一步处理。

使用方法

使用LEMMA-RCA数据集时，用户可以选择下载原始数据或预处理数据。对于原始数据，用户需要自行进行数据提取和预处理；而对于预处理数据，用户可以直接使用或根据提供的代码进一步处理。数据集还提供了详细的评估指南，用户可以按照步骤下载特定案例的数据，使用FastPC等基线方法进行性能评估，并查看结果。

背景与挑战

背景概述

LEMMA-RCA数据集是由Lecheng Zheng等研究人员于2024年创建，旨在通过多模态数据集促进根因分析（RCA）领域的研究。该数据集涵盖了微服务和供水系统等多个真实应用场景，提供了丰富的系统故障模拟数据。LEMMA-RCA不仅为研究人员提供了原始数据和预处理数据，还通过统一评估框架支持多种因果学习基线的测试，极大地推动了RCA技术的发展。

当前挑战

LEMMA-RCA数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，多模态数据的整合与处理需要高度专业化的技术，以确保数据的一致性和可用性。其次，不同领域（如IT和OT）的数据特征差异显著，如何设计通用的预处理和分析方法是一大难题。此外，数据集的评估需要跨领域的基线方法，这对算法的选择和优化提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

LEMMA-RCA数据集的经典使用场景主要集中在根因分析（RCA）领域，通过分析系统监控数据来识别系统故障的根本原因。该数据集包含了多模态数据，涵盖了微服务系统和供水/分配系统等多个实际应用场景。研究者可以利用这些数据进行因果学习，评估不同基线方法在单模态和多模态数据上的表现，从而推动RCA技术的进步。

解决学术问题

LEMMA-RCA数据集解决了根因分析领域中常见的学术研究问题，如多模态数据融合、因果关系识别和系统故障预测。通过提供真实系统故障的模拟数据，该数据集为研究者提供了一个标准化的评估平台，有助于推动因果学习和故障诊断技术的发展。其意义在于促进了跨学科研究，提升了系统可靠性和故障响应效率。

实际应用

在实际应用中，LEMMA-RCA数据集被广泛用于IT和OT（操作技术）领域的根因分析。例如，在微服务架构中，该数据集可以帮助识别导致服务中断的根本原因，从而优化系统性能。在供水/分配系统中，通过分析监控数据，可以快速定位设备故障，提高系统的稳定性和效率。这些应用显著提升了复杂系统的运维水平和故障处理能力。

数据集最近研究

最新研究方向

在根因分析（RCA）领域，LEMMA-RCA数据集的最新研究方向主要集中在多模态数据融合与跨领域应用。研究者们致力于通过整合微服务系统中的度量数据、日志数据和追踪数据，提升故障检测的准确性和效率。此外，LEMMA-RCA数据集的跨领域特性，如应用于水处理和分配系统，为跨行业故障分析提供了新的视角和方法。这些研究不仅推动了RCA技术的前沿发展，也为实际系统故障的快速定位和解决提供了有力支持。