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AI 综述
Netflix 构建了可观测性本体(Observability Ontology)与 RDF 知识图谱 QuipuDB,用于支撑 AutoRCA 排障。该图谱通过类型约束,把 LLM、模糊匹配等非确定性输出整理为可 SPARQL 查询的确定性三元组,再提供给 AutoRCA 使用。图谱覆盖约 12 个命名空间,其中 Application 对照约 4.9 万软件目录进行校验;Correlation Engine 读取 13 类信号,在约 10 分钟窗口内按时间邻近与严重度寻找路径,置信度低于 0.6 的相关链会被丢弃。相关报道还整理了自建时的八条原则,并提到下一步计划与 Netflix UDA 的领域建模语言 Upper 对接。
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Netflix 用本体和 RDF 知识图谱构建可观测性体系，支撑 AutoRCA 排障事件进展
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10月24日
邵猛
Netflix 用本体和 RDF 知识图谱构建可观测性体系，支撑 AutoRCA 排障
Netflix 构建 Observability Ontology 与 RDF 知识图谱 QuipuDB，用类型约束把 LLM、模糊匹配等非确定性输出收成可 SPARQL 查询的确定性三元组，再喂给 AutoRCA。图谱覆盖约 12 个命名空间，Application 对照约 4.9 万软件目录校验；Correlation Engine 读取 13 类信号，在约 10 分钟窗内按时间邻近与严重度找路径，置信度低于 0.6 的相关链被丢弃。作者还整理了自建时的八条原则，并提到下一步计划与 Netflix UDA 的领域建模语言 Upper 对接。