PRAXIS: Integrating Program Analysis with Observability for Root-Cause Analysis

Thu, 30 Apr 2026 07:43:40 GMT

### 저자

Shengkun Cui, Rahul Krishna, Saurabh Jha, Ravishankar K. Iyer

### 💡 개요

클라우드 환경에서 발생하는 사고의 높은 비용을 해결하기 위해, PRAXIS는 코드 및 구성 문제로 인한 사고를 진단하는 에이전트 워크플로우를 관리하고 배포하는 오케스트레이터를 제안합니다. PRAXIS는 서비스 종속성 그래프(SDG)와 마이크로서비스별 코드 종속성을 나타내는 hammock-block 프로그램 종속성 그래프(PDG)를 활용하여 LLM 기반의 구조화된 탐색을 수행합니다. 이를 통해 최신 ReAct 기반 방법론 대비 사고 원인 분석(RCA) 정확도를 최대 6.3배 향상시키고 토큰 사용량을 5.3배 감소시키는 성과를 보입니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- 복잡한 클라우드 환경에서의 사고 원인 분석(RCA)에 대한 효과적인 자동화 가능성을 제시합니다.

- 서비스 및 코드 레벨의 다양한 종속성 정보를 통합하고 LLM 기반의 추론을 활용하는 새로운 접근 방식을 제시합니다.

- 실제 사고 데이터를 기반으로 한 벤치마크 구축을 통해 향후 RCA 연구 발전에 기여할 것으로 기대됩니다.

- 논문에서 다루지 않은 네트워크 구성 오류, 외부 서비스 종속성 등 더 넓은 범위의 잠재적 사고 원인에 대한 확장 가능성 탐색이 필요합니다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2512.22113)