Service-level objective (SLO)-as-code tools make per-service reliability declarative, but users experience journeys: end-to-end executions whose availability and tail latency emerge from topology, routing, redundancy, timeouts/fallbacks, shared failure domains, and tail amplification. Journey objectives are therefore often maintained outside code and drift away from the effective runtime graph. We propose Emergence-as-Code (EmaC), a declarative contract that compiles journey-level SLI bounds and governance artifacts for declared SLOs from intent and evidence. An EmaC specification defines a typed journey expression, leaf bindings to atomic SLOs and telemetry, failure-domain assumptions, and guarded actions. Model Discovery proposes evidence-backed deltas for edges, branch probabilities, redundancy groups, and failure-domain hypotheses; each delta carries provenance and confidence. The compiler derives optimistic and pessimistic journey bounds and emits reviewable governance artifacts. An executable checkout replay shows that local SLOs can remain green while evidence-backed discovery changes the failure-domain model, collapses the pessimistic payment-race bound, and changes the rollout decision from pass to fail or review.


翻译:服务级别目标(SLO)即代码工具使每项服务的可靠性声明式化,但用户体验的是完整旅程:端到端执行过程,其可用性和尾延迟由拓扑结构、路由、冗余、超时/回退机制、共享故障域以及尾延迟放大效应共同决定。因此,旅程目标通常被维护在代码之外,并与有效运行时图谱产生偏差。我们提出"涌现即代码"(EmaC)这一声明式契约,它能根据意图和证据,将声明式SLO的旅程级SLI边界与治理产物编译输出。一个EmaC规范定义了类型化旅程表达式、原子化SLO与遥测信号的叶子绑定、故障域假设以及防护动作。模型发现模块提出带有证据支持的增量变更,涵盖边关系、分支概率、冗余组和故障域假设;每个增量变更都携带溯源信息和置信度。编译器推导出乐观和悲观的旅程边界,并输出可审查的治理产物。可执行检查点回放显示:当证据驱动的发现模块改变故障域模型时,本地SLO仍可保持绿色状态,但悲观付款竞争边界被压缩,部署决策从"通过"转变为"失败"或"需审查"。

0
下载
关闭预览

相关内容

代码(Code)是专知网的一个重要知识资料文档板块,旨在整理收录论文源代码、复现代码,经典工程代码等,便于用户查阅下载使用。
可解释人工智能的基础
专知会员服务
32+阅读 · 2025年10月26日
【ETHZ博士论文】机器学习代码: 安全性与可靠性
专知会员服务
19+阅读 · 2024年10月25日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年10月16日
【资源】领域自适应相关论文、代码分享
专知
32+阅读 · 2019年10月12日
变分自编码器VAE:一步到位的聚类方案
PaperWeekly
25+阅读 · 2018年9月18日
【干货】深入理解自编码器(附代码实现)
视觉里程计:起源、优势、对比、应用
计算机视觉life
18+阅读 · 2017年7月17日
今日头条推荐系统架构演进之路
QCon
32+阅读 · 2017年6月21日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 5月18日
VIP会员
最新内容
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
4+阅读 · 6月23日
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
7+阅读 · 6月23日
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
4+阅读 · 6月23日
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
8+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员