Umfassende Bewertung von Log-Parsing-Techniken: Wie weit sind wir gekommen?

Conceptos Básicos

Diese Studie bietet eine umfassende Neubewertung von 15 state-of-the-art-Log-Parsern auf der Grundlage eines neuen, großen und vielfältigen Datensatzes, um deren Leistung in realistischen Produktionsumgebungen besser zu verstehen.

Resumen

Die Studie präsentiert einen neuen Benchmark-Datensatz namens Loghub-2.0, der 14 Datensätze mit durchschnittlich 3,6 Millionen Logzeilen umfasst. Im Vergleich zum bisher verwendeten Loghub-2k-Datensatz zeigt Loghub-2.0 eine deutlich ausgeprägtere Ungleichverteilung der Häufigkeiten von Log-Templates und eine höhere Anzahl an Parametern in den Templates.
Die Autoren evaluieren 15 führende Log-Parser, darunter 13 statistikbasierte und 2 semantikbasierte Ansätze, auf Loghub-2.0 und vergleichen die Ergebnisse mit denen auf Loghub-2k. Sie stellen fest, dass die Leistung der Parser auf Loghub-2.0 deutlich schlechter ist und eine höhere Varianz aufweist als auf Loghub-2k. Insbesondere zeigt sich, dass eine hohe Gesamtleistung auf dem gesamten Datensatz nicht unbedingt eine effektive Verarbeitung von seltenen und parameterintensiven Logs garantiert, die in der Praxis oft von großer Bedeutung sind. Darüber hinaus scheitern 9 von 15 Parsern daran, alle Datensätze in Loghub-2.0 innerhalb eines angemessenen Zeitrahmens zu verarbeiten, was die Notwendigkeit einer Verbesserung der Parsing-Effizienz für den Produktionseinsatz unterstreicht.

Estadísticas

Die Häufigkeit der Log-Templates in Loghub-2.0 reicht von 1 bis über 10^6, während in Loghub-2k der Bereich von 1 bis etwa 10^3 liegt.
Die maximale Anzahl der Parameter in den Log-Templates beträgt in Loghub-2.0 bis zu 24, während in Loghub-2k nur bis zu 3 Parameter vorkommen.

Citas

"Loghub-2.0 umfasst 14 Datensätze mit durchschnittlich 3,6 Millionen Logzeilen, was eine deutliche Erweiterung gegenüber den 2.000 Zeilen in Loghub-2k darstellt."
"Alle Log-Parser zeigen einen signifikanten Leistungsrückgang auf Loghub-2.0 im Vergleich zu Loghub-2k, mit einer größeren Varianz."

Ideas clave extraídas de

A Large-Scale Evaluation for Log Parsing Techniques

by Zhihan Jiang... a las arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2308.10828.pdf

Consultas más profundas

Wie können die Parsing-Algorithmen weiterentwickelt werden, um die Verarbeitung seltener und parameterintensiver Logs zu verbessern?

Um die Verarbeitung seltener und parameterintensiver Logs zu verbessern, können die Parsing-Algorithmen durch folgende Maßnahmen weiterentwickelt werden:

Berücksichtigung von Kontext: Die Algorithmen können durch die Einbeziehung von Kontextinformationen verbessert werden. Dies könnte bedeuten, dass nicht nur der aktuelle Log-Eintrag betrachtet wird, sondern auch vorherige und nachfolgende Einträge, um den Zusammenhang zu verstehen und seltene Ereignisse besser zu identifizieren.
Anpassung der Parametererkennung: Eine genauere Erkennung und Handhabung von Parametern in den Lognachrichten kann die Genauigkeit verbessern. Dies könnte durch die Verwendung von fortgeschrittenen Techniken wie Named Entity Recognition (NER) oder speziellen Regulären Ausdrücken erfolgen.
Machine Learning Modelle: Die Integration von Machine Learning Modellen, insbesondere semantischen Modellen, kann dazu beitragen, seltene und parameterintensive Logs präziser zu verarbeiten. Diese Modelle können Muster und Zusammenhänge in den Logdaten erkennen, die von traditionellen Algorithmen möglicherweise übersehen werden.

Wie lassen sich die Parsing-Algorithmen so optimieren, dass sie auch bei sehr großen Logdatenmengen in Produktionsumgebungen effizient arbeiten können?

Um die Parsing-Algorithmen für die effiziente Verarbeitung großer Logdatenmengen in Produktionsumgebungen zu optimieren, können folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Parallelverarbeitung: Die Algorithmen können für die Verarbeitung großer Datenmengen parallelisiert werden, um die Geschwindigkeit zu erhöhen. Dies kann durch die Nutzung von Multi-Threading oder verteilten Systemen erreicht werden.
Optimierung der Datenstrukturen: Durch die Verwendung effizienter Datenstrukturen wie Hash-Maps oder Baumstrukturen können die Algorithmen schneller auf die Logdaten zugreifen und diese verarbeiten.
Caching-Mechanismen: Die Implementierung von Caching-Mechanismen kann die Verarbeitungsgeschwindigkeit verbessern, indem häufig verwendete Daten zwischengespeichert werden, um den Zugriff zu beschleunigen.
Effiziente Algorithmen: Die Auswahl und Implementierung effizienter Parsing-Algorithmen, die speziell für große Datenmengen optimiert sind, kann die Verarbeitungszeit reduzieren. Dies könnte bedeuten, dass komplexere Algorithmen durch schnellere, aber dennoch präzise Algorithmen ersetzt werden.

Welche zusätzlichen Informationsquellen, neben den Logdaten selbst, könnten genutzt werden, um die Parsing-Genauigkeit zu erhöhen?

Zusätzlich zu den Logdaten selbst könnten folgende Informationsquellen genutzt werden, um die Parsing-Genauigkeit zu erhöhen:

Metadaten: Die Verwendung von Metadaten, die mit den Logdaten verbunden sind, kann zusätzliche Kontextinformationen liefern, die bei der Identifizierung von Logmustern und Parametern hilfreich sind.
Systemereignisse: Die Integration von Systemereignissen oder Überwachungsdaten kann dazu beitragen, die Logdaten in einen größeren Kontext zu setzen und die Bedeutung bestimmter Logeinträge besser zu verstehen.
Historische Daten: Die Analyse historischer Logdaten kann dazu beitragen, Muster und Trends zu identifizieren, die bei der Entwicklung von Parsing-Algorithmen berücksichtigt werden können, um die Genauigkeit zu verbessern.
Externe Wissensquellen: Die Einbindung externer Wissensquellen wie Wissensdatenbanken, Branchenstandards oder Fachliteratur kann dazu beitragen, spezifische Begriffe oder Ereignisse in den Logdaten besser zu verstehen und korrekt zu interpretieren.