Section 4 describes the constructio

Section 4 describes the construction of the O&M knowledge graph for an MSA application in theKubernetes environment.3.2.2. Causality Graph ConstructionThe causal analysis method proposed in this paper constructs a causality graph with KPI data.The definition of causality is that given two performance indicators X and Y, if performance indicatorX affects another performance indicator Y, it is denoted as a directed edge X → Y, or we say X causedY; in other words, X is a parent of Y. If we can clarify the causality relation between two performanceindicators X and Y, but it is not clear whether X affects Y or Y affects X, then it could be denotedby X X Y with undirected edges. Note that, in the causality graph, there is no circuit between twoindicators, which means they cause each other. Thus, an ideal causality graph is actually a directedacyclic graph (DAG), as in Definition 1.

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第4节描述了 Kubernetes环境中MSA应用程序的O＆M知识图的构造。 3.2.2。因果图的构建 本文提出的因果分析方法使用KPI数据构造因果图。 因果关系的定义是给定两个性能指标X和Y，如果性能指标 X影响另一个性能指标Y，则表示为有向边X→Y，或者我们说X导致 Y；换句话说，X是Y的父级。如果我们可以弄清两个绩效 指标X和Y 之间的因果关系，但不清楚X是否影响Y或Y影响X，则可以表示为 由XXY具有无方向的边缘。请注意，在因果关系图中，两个 指标之间没有电路，这意味着它们彼此引起。因此，理想因果图实际上是有向 无环图（DAG），如定义1所示。

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第 4 节介绍 MSA 应用程序的 O&M 知识图的构建 库伯内斯环境。 3.2.2. 因果关系图结构 本文提出的因果分析方法用KPI数据构建了因果关系图。 因果关系的定义是，给定两个绩效指标 X 和 Y，如果性能指标 X 影响另一个性能指标 Y，它表示为定向边缘 X = Y，或者我们说 X 引起 Y;换句话说，X 是 Y 的父级。如果我们能澄清两种绩效之间的因果关系 指标 X 和 Y，但不清楚 X 是否影响 Y 或 Y 影响 X，则可以表示 x X Y，带无方向边。请注意，在因果关系图中，两者之间没有电路 指标，这意味着它们相互造成。因此，理想的因果关系图实际上是一个定向 环形图（DAG），如定义 1 所示。

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第4节描述了在 库伯内特斯环境。 3.2.2条。因果图构造 本文提出的因果分析方法利用KPI数据构建因果图。 因果关系的定义是给定两个绩效指标X和Y，如果绩效指标 X影响另一个性能指标Y，它被表示为有向边X→Y，或者我们说X导致 Y、换言之，X是Y的父，如果我们能澄清两个性能之间的因果关系 指标X和Y，但不清楚X是否影响Y或Y是否影响X，则可以表示 有无向边的X X Y。注意，在因果关系图中，两者之间没有回路 指标，这意味着它们相互影响。因此，理想的因果图实际上是有向的 非循环图（DAG），如定义1所示。

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