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关于日志分析:新鲜出炉｜基于深度学习的运维日志领域新进展

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作者：云智慧算法工程师 Hugo Guo

运维日志畛域钻研方向次要蕴含异样日志检测、日志模式解析、日志内容分类、日志告警等。本篇文章介绍了热门异样检测模型 DeepLog、A2Log 等模型，以及云智慧自研模型 Translog 等。与此同时，在文章最初介绍了将来基于深度学习的运维日志畛域次要钻研方向。

日志钻研概述

日志工作与数据

日志是运维畛域中的必不可少的一种半结构化数据类型，基于此发展的钻研工作也多种多样。

日志数据实时处理次要蕴含以下几方面：

  • Log Compression：在运行时压缩软件日志。
  • Log Parsing：从软件日志中主动提取事件模板和要害参数。
  • Log Mining：进步零碎的可靠性，次要关注异样检测。

日志模式解析

海量日志数据之间语义相似性较高，理论需要须要将日志示意化。因而学者冀望对日志提取出固定的模版以求代表整个日志数据库。

下方为四个经典的日志模式解析算法：

  • Drain（基于树结构类似度）
  • Spell（最长公共子序列）
  • AEL（常数和变量的产生频率）
  • IPLoM（迭代分区策略，依据音讯长度、令牌地位和映射关系等）

下图为日志模版提取过程，从上到下顺次是原始日志，解析后的日志模版。

学术前沿工作分享

  • DeepLog

DeepLog 是日志深度学习开山之作，采纳 LSTM 编码提取好模板的日志并为给定序列中的下一个模板提供了一个具备概率的排序输入，以此进行异样检测。

  • A2Log

A2Log 采纳无监督的形式去寻找失常和异样之间的 boundary，基于 Attention 机制和最新的 Transformer 框架，对失常的日志输入得分依据阈值去判断 boundry。

  • LogRobust

LogRobust 双向 LSTM+Attention 进行编码分类，对原始日志的模版进行 word vector 的向量化送入模型进行分类。

  • HitAnomaly

HitAnomaly 是对于日志模版和参数别离采纳 Transformer 进行编码。

  • Logsy

Logsy 测试数据来源于新的零碎，同时最初将异样分数退出思考。

自研模型分享

  • Translog

Translog 首次思考多起源、资源不对齐的日志源异样检测。是基于 Transfer learning 和 Transformer 的全新框架 Pretraining 和 Tuning 的学习范式，通过 Translog 耗费可升高为原来的 5%，然而成果达到 SOTA。

  • Adapter

Adapter 的构造非常简略，像一个适配器为大模型的常识流动进行贯通。

下图右所示的是不同的日志源有着雷同的异样问题，为迁徙学习提供可能性。

云智慧将 Adapter 在三个公开数据集上进行测试，最终 Adapter 算法都取得了 SOTA。同时 Adapter 的参数量减少了将近百分之 95%

下图左方的试验阐明预训练的形式会比间接从头开始训练更快收敛，同时会在较少的 step 下失去更高的 F1 分数。下图右方试验阐明不同数据源的预训练的模型会产生不同的成果，发现 BGL 的预训练模型成果更好。

下图试验阐明 Translog 在 low-resource 会体现出比失常的更好的后果。阐明对于其余散布不平衡的日志源咱们的模型也会有肯定较好的成果。

  • Log L G

LogLG 是日志 parsing 和 detection 一体的 end-to-end 框架，以弱监督的形式提取日志 raw 语料中的关键词。与此同时，LogLG 是一种全新的日志模版数据结构，提出了模幅员的概念。

  • Motivation

日志中有些关键词之间的分割模型往往疏忽，例如 warning 这个关键词，既存在失常日志中，也存在异样日志。须要建设细粒度的关键词分割。日志的标签获取较难，弱监督或者无监督的形式会更易于用在理论中。以往的日志异样检测对于解析和检测离开，或者没有解析，这都会造成日志信息的冗余或者隐没。

  • Multimodality for AIOps

Multimodality for AIOps 是日志 (logs)、调用链 (traces)、指标（metres）三者相辅相成形成运维畛域的多模态问题。工作设计方面输出为多种模态数据，预测下一个 template（Next Template Prediction）。模型采纳 Transformer 架构，embedding 形式采纳 bert，最大水平的保留原始多模态信息。

将来钻研方向

因日志和运维数据自身的构造特点，预测接下来该畛域深度学习钻研的痛点和可能倒退方向次要为以下三方面：

  • 日志自身的标签获取较难，无监督或者弱监督的深度办法将大量涌现，帮忙该畛域人员在无标签的数据状况下更好的从事理论钻研和落地倒退。
  • 日志畛域多模态畛域的倒退，裁减日志自身的原始信息，因而会呈现很多的基于自监督的办法和多种模态数据相结合的方向，朝着运维一体化更好的倒退。
  • 大规模预训练日志模型被需要，一个学习各种运维常识和日志模式的大模型将在将来充当 AIOps 的钻研榜样。更好服务上游各种工作。

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