마이크로서비스 가용성 (Microservice availability)은 일반적으로 결함 주입 (fault injection) 및 카오스 실험 (chaos experiments)을 통해 평가되지만, 이러한 실험은 비용이 많이 들고 운영상의 위험이 따르며, 모든 아키텍처 변경 사항에 대해 반복하기 어렵습니다. 분산 트레이싱 (Distributed tracing) 및 배포 메타데이터 (deployment metadata)는 더 저렴한 증거를 제공하지만, 대개 기술적 (descriptive) 수준에 머물러 있습니다. 즉, 어떤 서비스들이 상호작용했는지는 보여주지만, 어떤 엔드포인트 수준의 가용성 속성 (endpoint-level availability property)이 뒤따르는지는 보여주지 않습니다. 본 논문은 마이크로서비스 엔드포인트의 회복탄력성 지향적 분석 (resilience-oriented analysis)을 위해 확률적 연결성 (stochastic connectivity)에 기반한 공식적인 런타임 가용성 모델을 제안합니다. 이 모델은 명시적인 결함 시나리오 하에서의 엔드포인트 가용성을 마이크로서비스 회복탄력성의 측정 가능한 측면으로 취급하며, 타입화된 서비스 의존성 그래프 (typed service-dependency graph), 복제 맵 (replication map), 노드 및 에지 상태에 대한 확률 측정 (probability measure), 그리고 요청별 성공 술어 (request-specific success predicates)를 결합합니다. 이 모델의 의미론 (semantics)은 서비스 복제본 (service replicas)의 계산적 실패 (computational failures)와 논리적 의존성 (logical dependencies)의 통신 실패 (communication failures)를 분리하여, 복제 (replication)가 병목 의존성 (bottleneck dependencies)을 보완할 수 없음을 보여줍니다. 이 모델은 트레이스 (traces) 및 배포 아티팩트 (deployment artifacts)로부터 재구성될 수 있으며, 아키텍처의 'what-if' 분석을 위해 매개변수화될 수 있고, 결함 주입 전이나 동시에 몬테카를로 시뮬레이션 (Monte Carlo simulation)을 통해 분석될 수 있습니다. 우리는 모델, 트레이스-투-모델 (trace-to-model) 구축 방식, 기초적인 의미론적 속성, 그리고 합성 적절성 연구 (synthetic adequacy study)를 정의합니다. 해당 연구는 샘플링 오차 범위 내에서 폐쇄형 오라클 케이스 (closed-form oracle cases)와 일치함을 확인하였으며, 에지 병목 (edge bottlenecks), 상관된 결함 (correlated failures), 누락된 트레이스 (missing traces), 그리고 시간 의존적 결함 (time-dependent failures)으로 인해 발생하는 한계점들을 밝혀냅니다.