• The proposed system is the first

• The proposed system is the first RCA approach for cloud-native applications to combinea knowledge graph and a causality search algorithm.• We have implemented a prototype for generating a causality graph and sorting possible rootcauses.• We have proved experimentally that the proposed approach can rank the root causes in the toptwo with over 80% precision and recall for most scenarios.The rest of this paper is structured as follows: Related work is discussed in Section 2. The problemand the proposed solution are described in Section 3. An empirical study is demonstrated in Section 4,and Section 5 summarizes the conclusions and describes planned work.

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•拟议的系统是云原生应用程序将 知识图和因果搜索算法相结合的第一种RCA方法。 •我们已经实现了一个原型，用于生成因果图并对可能的根本 原因进行排序。 •我们已通过实验证明，所提出的方法可以在 大多数情况下以超过80％的准确度和召回率将根本原因排在前两位。 本文的其余部分结构如下：在第2节中讨论了相关工作。 在第3节中介绍了问题和建议的解决方案。在第4 节中说明了实证研究，第5节总结了结论并描述了计划中的工作。

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• The proposed system is the first RCA approach for cloud-native applications to combine a knowledge graph and a causality search algorithm. • We have implemented a prototype for generating a causality graph and sorting possible root causes. • We have proved experimentally that the proposed approach can rank the root causes in the top two with over 80% precision and recall for most scenarios. The rest of this paper is structured as follows: Related work is discussed in Section 2. The problem and the proposed solution are described in Section 3. An empirical study is demonstrated in Section 4, and Section 5 summarizes the conclusions and describes planned work.

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•提议的系统是云本地应用程序组合的第一个RCA方法 知识图和因果搜索算法。 •我们实现了一个原型，用于生成因果关系图并对可能的根进行排序 原因。 •我们通过实验证明，提出的方法可以将根本原因排在最前面 在大多数情况下，两个具有超过80%的精确度和召回率。 本文的其余部分结构如下：相关工作将在第2节中讨论。问题 第3节描述了提出的解决方案。第四节是实证研究， 第五节总结了研究结论，并对计划工作进行了描述。

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