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φ Accrual障害検出器可視化
固定タイムアウトは「疑う／疑わない」の2値しか出せず、一点の閾値がネットワークの変化に追従できません。φ Accrual障害検出器は、ハートビート到着間隔の履歴から平均μ・標準偏差σを実際に算出し、φ(t) = -log10(P_later(t))という式で疑念度を連続値として出します。 安定/不安定な経路を切り替えながら、同じ経過時間でも判定がどう変わるかを実計算で確認できます。
ネットワークの経路直近12回の到着間隔から算出: μ=1007ms, σ=58ms
最後のハートビートから経過した時間tを動かすと、固定タイムアウト（しきい値Tを超えたら即座に「疑う」）とφ Accrual（連続値φで疑念度を出す）がどう違う判定をするかを比較できます。
固定タイムアウト（2値）
疑わない
t(1300ms) ≤ T(1300ms)
φ Accrual（連続値）
φ = 6.55
誤検知率換算 約0.000028%
同じTでも、経路を「安定」から「不安定」に切り替えると固定タイムアウトの判定は無反応（Tは経路の性質を知らない）ですが、φは大きく変わります——不安定な経路ではσが大きいぶん同じ遅れでもφが上がりにくく（慎重になり）、安定した経路では小さな遅れでもφが敏感に反応します。分布の形そのものが閾値の基準を運んでいるからです。
μ・σはシード固定の疑似乱数で生成した12回分の到着間隔履歴から実際に算出しています。P_later・φは正規分布の近似計算（誤差関数の数値近似）で求めた実数値です。
ここが分かる
- 固定タイムアウトTは経路の性質を一切知らない一点の閾値——安定した経路向けに調整したTを不安定な経路にそのまま使うと、φで見れば全く疑わしくない遅れ（φが1未満）まで機械的に「疑う」と判定してしまう様子を実測できる。
- φ Accrualは同じ経過時間でも経路のσ次第でφが大きく変わる——不安定な経路（σ大）では同じ遅れでもφが上がりにくく、安定した経路（σ小）では小さな遅れでも敏感に反応する。分布の形そのものが閾値の基準を運んでいる。
- φ=1で誤検知率約10%、φ=2で約1%、φ=3で約0.1%——常用対数なのでφが1増えるごとに誤検知率が1桁下がることを、正規分布の裾確率から実際に計算して確認できる。
- 「φの計算式」タブではP_later(t)（分布の裾の面積）とφの対応を実際の分布曲線で追える——経過時間tのスライダーを動かすと、裾が細るほどφが跳ね上がる様子が視覚的につながる。