分散型AI推論システムにおける時間・因果関係・観測可能性（オブザーバビリティ）失敗

要旨: 分散AI推論パイプラインは、システムの挙動を理解するためにタイムスタンプベースの可観測性に強く依存している。本研究は、ノード間でのわずかな時計のずれ（クロックスキュー）であっても、システム自体は機能的に正しく高い性能を保ったまま、可観測性が因果的に不正確になることがあることを示す。単一の段階においてクロックスキューを導入する、多ノードAI推論パイプラインに関する制御実験を提示する。結果は、同期した条件下および最大3msのずれでは違反が観測されない一方、5msで明確な因果関係の違反が現れることを示している。にもかかわらず、システムのスループットと出力の正確性は概ね影響を受けない。さらに、違反挙動は厳密に静的ではないことも観察された。より長い実行では、負のスパン率が時間とともに安定化または低下し得ることが示され、ノード間の相対的なクロックドリフトにより、有効なずれが時間とともに変化することを示唆する。実験はKafkaおよびZeroMQのトランスポートを用いて実施され、両者で一貫した結果が得られた。Aeronは現在も調査が進められているが、完了した検証セットにはまだ含まれていない。これらの知見は、可観測性の正確さがシステムの機能だけでなく、正確な時間合わせにも依存すること、そして時間（タイミング）を分散AIシステムにおける第一級の関心事として扱う必要があることを示している。