ChronoGraph es un conjunto de datos de pronóstico de series temporales multivariadas y estructurado en grafos, creado a partir de microservicios del mundo real. Cada nodo es un servicio que emite un flujo multivariado de métricas de rendimiento a nivel de sistema que capturan patrones de uso de CPU, memoria y red, mientras que los bordes dirigidos representan las dependencias entre servicios. El principal desafío es predecir los valores futuros de estas señales a nivel de servicio. Además, ChronoGraph proporciona ventanas de eventos anotadas por expertos con etiquetas de detección de anomalías, lo que permite evaluar los métodos de detección de anomalías y la robustez de las predicciones durante las interrupciones del servicio. En comparación con los puntos de referencia existentes en los dominios de sistemas de control industrial o transporte y calidad del aire, ChronoGraph combina de forma única (i) series temporales multivariadas, (ii) gráficos de dependencia explícitos y legibles por máquina, y (iii) etiquetas de anomalías que se alinean con eventos del mundo real. Reporta resultados de referencia que incluyen modelos de predicción, modelos preentrenados basados en series temporales y detectores de anomalías estándar. ChronoGraph proporciona un punto de referencia realista para estudiar la predicción consciente de la estructura y la evaluación consciente de los eventos en sistemas de microservicios.
