基本概念

因果システムのための、小さな語彙。

IngaDBはモデルを意図的にコンパクトに保ちます。構造が故障の伝播を表し、証拠が観測を供給し、計算済みビューが両者を追跡可能な回答へ変換します。

因果モデル

グラフ

すべてのトポロジー、証拠レコード、ビュー、リビジョン、差分がグラフに属します。

イベント

識別子、ラベル、コンポーネント、故障モードを持つ葉ノード。証拠はここに関連付けます。

ゲート

ANDとORゲートが、イベントや他のゲートを上位の結果へ結合します。

トポロジー

イベントとゲートの集合。段階的な書き込みとアトミックな全置換に対応します。

証拠レコードは、発生したインシデントのコンポーネント、故障モード、症状、原因、対策、時刻、重大度、信頼度、レコード種別を記録します。イベントへ関連付けると、観測値は経験ベイズ確率推定へ供給され、根拠のない点推定への依存を避けられます。

なぜ経験ベイズなのか

少数の観測を共有事前分布へ縮約するため、2件のインシデントを200件と同じ確実性では扱いません。

一回の計算で、リスクを捉える四つの補完的なビューを返します。

出力	答える問い
最小カットセット	結果を引き起こす最小のイベント組み合わせは何か。
確率量	各イベントとゲートの確率はいくつか。
重要度	どのイベントの寄与が最大で、どの介入がリスクを最も動かすか。
不確実性区間	イベント率の不確実性から、どのP5–P50–P95範囲が得られるか。

走査順序とサンプリングは固定され、同一入力から同一出力を再現します。

因果入力を変更するたびにグラフのリビジョンが増加し、同一トランザクションで差分を記録します。計算済みビューには入力リビジョンが刻印され、その値が現在のリビジョンと一致する間だけ最新として返されます。

REV 41計算

分析をリビジョン41で保存。

→

REV 42変更

イベント確率を更新。

→

読み取り説明

古い結果と正確な差分を返却。

ワークスペースには、故障モード、伝播、コンポーネント構成、冗長性に関する型付き事実を保存できます。コンパイルエンドポイントは、選択したハザードについて、それらの事実が示すフォールトツリーを導出します。コンパイルは読み取り専用で、応答にはブランチカットと各生成ゲートを正当化する事実が含まれます。

組織がテナンシーの単位です。データアクセスは組織単位に制限され、すべての変更ルートが権限チェックを通過します。複数チームが一つのIngaDBインスタンスを共有しても、グラフは分離されたままです。