STAR：面向统一微服务事件管理的自适应时空归一化框架

STAR 是一个时空自适应表示学习框架，通过时间自适应归一化（TAN）和空间自适应归一化（SAN）分别处理多变量时间序列的非平稳动态与服务依赖图的结构异构性，并以可学习的上下文条件化归一化替代静态、任务无关的归一化。该框架统一支持异常检测（AD）、故障分诊（FT）和根因定位（RCL）三项任务，在两个真实微服务基准上稳定优于所有 SOTA 基线。