LEMUR: Log Parsing Framework with Entropy Sampling and Chain-of-Thought Merging

Centrala begrepp

LEMUR introduces a cutting-edge log parsing framework with Entropy sampling and Chain-of-Thought Merging to enhance log analysis efficiency and accuracy.

Sammanfattning

Logs are crucial for monitoring system behaviors.
Log parsing transforms raw logs into structured templates.
Existing log parsers face challenges in identifying correct templates.
LEMUR utilizes Entropy sampling and Chain-of-Thought Merging for efficient log clustering and template merging.
Extensive evaluation shows LEMUR's state-of-the-art performance and efficiency.
LEMUR combines information entropy and large language models for online log parsing.
LEMUR outperforms other baselines in grouping accuracy and template accuracy.
LEMUR demonstrates robust performance in log parsing across various datasets.
Execution time analysis shows LEMUR's efficiency compared to other parsers.
LEMUR's performance scalability is evaluated across datasets of varying sizes.

Statistik

로그는 시스템 행동을 모니터링하는 데 중요하다.
로그 파싱은 원시 로그를 구조화된 템플릿으로 변환한다.
기존 로그 파서는 올바른 템플릿을 식별하는 데 어려움을 겪는다.
LEMUR은 정보 엔트로피 샘플링과 Chain-of-Thought Merging을 활용하여 효율적인 로그 클러스터링과 템플릿 병합을 실현한다.
광범위한 평가에서 LEMUR은 최신 기술의 성능과 효율성을 입증한다.

Citat

"Logs serve as a critical information source for system monitoring."
"LEMUR achieves the state-of-the-art performance and impressive efficiency."

Viktiga insikter från

Lemur

by Hongcheng Gu... på arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18205.pdf

Djupare frågor

시스템 로그 분석을 통해 어떤 중요한 결과를 얻을 수 있을까요?

시스템 로그 분석을 통해 중요한 결과를 얻을 수 있습니다. 먼저, 로그 분석은 시스템의 행동에 대한 통찰력을 제공하여 시스템의 상태를 모니터링하고 문제를 식별하는 데 도움을 줍니다. 또한 로그 분석을 통해 이상 감지, 장애 진단, 원인 분석 등의 중요한 작업을 효과적으로 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 로그 메시지를 구조화된 템플릿으로 변환하여 시스템의 동작을 이해하고 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.

기존 로그 파서와 LEMUR의 관점 차이는 무엇일까요?

기존 로그 파서는 인간이 만든 규칙에 의존하여 올바른 템플릿을 식별하는 데 어려움을 겪는 반면, LEMUR은 정보 엔트로피 기반의 샘플링 방법과 대규모 언어 모델을 활용하여 로그 분석을 자동화하는 혁신적인 프레임워크입니다. LEMUR은 템플릿 식별에 있어서 통계적 특징 뿐만 아니라 의미 정보에도 주목하여 기존 방법들과 차별화됩니다. 또한 LEMUR은 정보 엔트로피 기반의 클러스터링과 대규모 언어 모델을 활용한 템플릿 병합을 통해 성능과 효율성을 향상시키는 차별화된 관점을 제시합니다.

로그 분석을 통해 어떻게 시스템의 문제를 진단하고 해결할 수 있을까요?

로그 분석을 통해 시스템의 문제를 진단하고 해결하는 데 있어서 중요한 단계들이 있습니다. 먼저, 로그 분석을 통해 로그 메시지를 구조화된 템플릿으로 변환하여 시스템의 동작을 이해하고 이상을 감지할 수 있습니다. 다음으로, 로그 템플릿을 클러스터링하여 유사한 로그를 그룹화하고 시스템의 상태를 파악할 수 있습니다. 또한, 대규모 언어 모델을 활용하여 템플릿을 병합하고 의미 정보를 분석하여 문제의 원인을 식별할 수 있습니다. 이러한 과정을 통해 로그 분석은 시스템의 문제를 신속하게 진단하고 효과적으로 해결하는 데 도움을 줍니다.