Atlassian 於 CNCF 發布自動化根因分析新方法，整合遙測數據並探索 LLM 代理迭代排查

Atlassian 於雲原生計算基金會（CNCF）發布一項自動化根因分析（RCA）新方法，旨在解決大規模雲原生事故中跨工具排查耗時的問題。該系統利用基於 OpenTelemetry 的服務地圖，根據真實生產流量構建依賴圖以縮小搜尋空間，而非依賴靜態架構文件。 系統分別對指標（速率、錯誤、延遲）、追蹤（異常、結構變化）與日誌（錯誤模式）進行異常檢測，並將結果轉換為統一格式。透過時間線對齊與服務依賴關係向上游追蹤，系統會輸出包含故障起點、傳播路徑及支撐證據的排序假設，取代工程師手動跨儀表板重建依賴鏈的工作。 相較於 Grafana Cloud 基於知識圖譜的方法與 Dynatrace 的跨來源關聯，Atlassian 的方案著重於模組化的信號正規化流水線，允許單一異常檢測器獨立演進，再由同一關聯層分析所有證據。 Atlassian 表示，目前正探索利用基於 LLM 的代理（Agent）進行迭代排查。未來的代理將能主動請求額外遙測數據、檢驗相互競爭的假設並動態調整排查方向，但官方強調此類系統需配合速率限制、執行環境與證據來源等管控機制。