在最新的 Train Ticket 微服務系統根因分析測試中，Syncause 根因分析準確率（AC@3）達到 96.67% —— 在同類測試場景中，這一數字是目前能公開復現的最高水平。
AC@k (Accuracy@k) 是學術研究中衡量算法準確度的指標。 含義是：當系統推薦前 k 個最可能的根因時，真實根因出現在這前 k 個結果中的概率。
換句話説，當其他算法仍在“猜”，Syncause 已經能在前三個候選根因服務中準確命中真實故障原因。
根因分析難上加難
在微服務與雲原生體系中，根因分析（Root Cause Analysis, RCA）被稱為運維自動化的“聖盃”。
系統出現異常時，你需要在數十個微服務、數千個指標和海量日誌中找出真正的罪魁禍首。
過去幾年，學術界與業界都在嘗試利用機器學習、圖分析、時間序列建模等方法自動化這一過程，但現實問題依然突出：
- 模型需要在真實生產環境中長時間訓練與調優；
- 算法泛化能力差，新環境遷移困難；
- 機器學習算法的分析結果缺乏可解釋性；
- 離線算法無法適應實時運維場景。
因此，雖然已有不少論文成果，但“真正能在線落地的 RCA 系統”仍然鳳毛麟角。隨着大語言模型（LLM）推理能力的提升，這一問題出現了新的突破口。 Syncause 基於 LLM 構建了智能 RCA Agent，讓根因分析變得“即裝即用、實時可解釋、可驗證”。、
學術論文指標 vs Syncause 實測結果
我們研究了 RCA 領域中最具代表性的幾篇論文結果：
| 研究 / 方法 | 數據集 | 指標 | 最佳準確率 |
|---|---|---|---|
| ONLINE MULTI-MODAL ROOT CAUSE ANALYSIS[1] | Train Ticket | PR@5 (≈AC@5) | ~40% |
| RCAEval[2] | Train Ticket | AC@3 | 70~88% |
| OPENRCA[3] (LLM-based) | 獨有數據集 | AC@1 | ~15% |
| GALA[4] (Graph-Augmented LLM) | OnlineBoutique | AC@3 | 60~78% |
以上所有對比數據均來源於各論文公開結果或復現實驗。
Syncause 分別在 OnlineBoutique 和 Train Ticket 兩個測試場景上進行復現，在我們特有的 eBPF 數據的輔助下，AC@3 準確率均達到 96.67%。
| 模型 / 方法 | 案例數 | AC@1 準確度 | AC@3 準確度 |
|---|---|---|---|
| grok-4-fast-non-reasoning | 30 | 86.67% (20/30) | 96.67% (29/30) |
| qwen-plus | 30 | 90% (27/30) | 96.67% (29/30) |
同時，當我們關閉 eBPF 輔助數據，僅使用傳統指標與日誌時，AC@1 下降至 60%，AC@3 下降至 90%——這體現了 eBPF 數據在提升根因分析準確率中的關鍵作用。
在這些結果中可以看到一個明顯對比：Syncause RCA 在保持在線、無需訓練的前提下，準確率超越當前主流研究方法。
測試案例中主要包含高CPU使用率、高內存佔用、網絡延時、網絡丟包等故障，我們仍然在不斷擴充案例場景，後續將持續公開測試結果。
為什麼 Syncause 能做到？
eBPF 驅動的底層觀測能力
Syncause 基於 eBPF（Extended Berkeley Packet Filter） 技術實現實時捕獲內核級事件，如系統調用延遲、鎖等待、IO 阻塞等，形成比傳統指標更直接的因果線索。
當 LLM 接入這些“真實執行路徑”信息後，能更精準地判斷問題根因所在的服務與資源。
LLM + 可觀測數據的因果推理架構
Syncause 不依賴固定訓練模型，而是通過 LLM 的語義理解能力，對多模態數據（Metrics、Logs、Traces、eBPF）進行因果推理：
- LLM 生成可能的根因假設；
- Syncause 驗證這些假設與觀測數據是否一致；
- 將推理路徑可視化展示給用户。
即使分析結果不是百分百準確，Syncause 仍然展示推理鏈條，讓用户理解“系統為什麼這樣判斷”。
這種“解釋性推理”讓 RCA 不再是一個“黑盒模型”，而是一場透明的推理過程。
可復現、實時、無需模型訓練
與傳統機器學習方法需要長時間訓練不同，Syncause 在任何環境下即裝即用。
在基準測試中，Syncause RCA 能夠直接在線推理，單故障分析案例平均延遲 < 3 分鐘，成本低於0.06美元。
向更智能、更透明的 AI SRE 邁進
我們相信 RCA 領域下一步的發展方向，不是單純提升準確率，而是讓分析過程變得可驗證、可比較、可重現。
Syncause Benchmark 結果已在 GitHub 上開源，搜索syncause-benchmark即可找到。
我們的願景不僅是打造一款產品，而是推動整個行業走向透明、可驗證的 AI SRE Agent 生態。
歡迎關注！未來版本將持續加入更多內容：
- 更多 LLM 模型性能對比（Claude, GPT, Gemini 等）
- 新的數據集與更復雜的分佈式系統場景
- 因果驗證與信任度量化指標
結語：AI正讓根因分析重新發生
系統問題總會發生，但分析方式正在改變。AI 讓我們離“智能運維繫統”更近了一步。
Syncause 的核心不是取代工程師，而是讓每一次故障分析都有跡可循。
即使結論不完美，過程仍然可驗證、可學習、可改進。
如果你希望親自驗證這些結果、或在你的系統中體驗智能 RCA，歡迎聯繫我們或訪問官網進行試用：
👉 https://syn-cause.com
參考文獻:
[1] Lecheng Zheng, Zhengzhang Chen, Haifeng Chen, Jingrui He. 2024. Online Multi-modal Root Cause Analysis. arXiv preprint arXiv:2410.10021.
[2] Luan Pham, Hongyu Zhang, Huong Ha, Flora Salim, and Xiuzhen Zhang. 2025. RCAEval: A Benchmark for Root Cause Analysis of Microservice Systems with Telemetry Data. In The 2025 ACM Web Conference (WWW). 777–780.
[3] Junjielong Xu, Qinan Zhang, Zhiqing Zhong, Shilin He, Chaoyun Zhang, Qingwei Lin, Dan Pei, Pinjia He, Dongmei Zhang, and Qi Zhang. 2025. OpenRCA: Can Large Language Models Locate the Root Cause of Software Failures?. In The Thirteenth International Conference on Learning Representations.
[4] Yifang Tian, Yaming Liu, Zichun Chong, Zihang Huang, Hans-Arno Jacobsen. 2025. GALA: Can Graph-Augmented Large Language Model Agentic Workflows Elevate Root Cause Analysis?. arXiv preprint arXiv:2508.12472.
