检索结果-南通市图书馆

作者：朱柯广东技术师范大学

学位级别：硕士

系统日志实时记录了计算机系统的执行路径与关键状态,为管理员对系统进行调试和维护提供有效帮助。在系统安全领域,系统日志异常检测是保障系统可靠运行和实现快速诊断故障的重要技术。现有异常检测方法需要标记数据,且侧重于日志中的... 详细信息

系统日志实时记录了计算机系统的执行路径与关键状态,为管理员对系统进行调试和维护提供有效帮助。在系统安全领域,系统日志异常检测是保障系统可靠运行和实现快速诊断故障的重要技术。现有异常检测方法需要标记数据,且侧重于日志中的序列模式或语义信息,容易导致异常检测的漏报率和虚警率较高等等。因此,将高性能异常检测方法引入智能运维领域尤为重要。此外,大型分布式软件系统故障类型繁杂,调试过程难以获得用户文件,系统监控能力有限,容错机制的存在增加了故障排查难度,如何精确诊断故障根因成为保障系统高可用性和可靠性的关键。针对上述两点,论文提出基于日志语义分析的异常检测方法和故障根因诊断方法,从理论模型构建和实验论证两个方面对系统安全开展研究。论文主要研究内容如下:(1)提出了基于系统行为分析与全局语义感知的日志异常检测方法,即LogBASA。系统日志序列不仅包含大量语义信息,而且记录了系统任务的执行路径和时间戳,这些关键信息有助于提高异常检测的可靠性与有效性。首先,基于非结构化、多层次的系统日志构建一个系统日志知识图谱(SLKG)。其次,提出一种日志时空关联分析的Self-Attention Encoder-Decoder Transformer模型,融合日志序列的时空特征和语义映射,多维度分析系统行为与日志语义。在此基础上,提出一种结合自适应空间边界划分与序列重构目标函数的模型训练方法,采用特殊词表征日志语义状态,并通过无监督训练自动划分异常边界与日志序列重构来训练LogBASA。最后,本文在三个真实数据集上的开展了大量实验,其精确率分别达到了 99.3%、95.1%和97.2%,比DeepLog、LogAnomaly和LogCluster等相关模型提高了至少3%的准确率,证明了 LogBASA的有效性与优越性。(2)提出了基于知识图谱的系统故障根因诊断方法,该方法基于SLKG对异常日志之间的关系和依赖进行结构化表示,通过自然语言处技术对日志模板进行语义嵌入,结合t-SNE算法对语义特征向量进行降维和可视化,使用K-means算法进行故障类别划分,基于分类结果对日志文本进行分析并标注。在此基础上,本文设计了文本相似度匹配模块和实体识别匹配模块,实现高效的系统根因故障诊断。在真实数据集HDFS上进行实验,结果表明,与基于逻辑回归和基于多层感知机的相关模型相比,本文提出的系统故障根因诊断方法在准确率上分别提升了 7%和2%,其故障根因诊断准确率达到了 99.1%。本文通过知识图谱构建系统日志知识库实现了高性能系统异常检测,对未知异常系统日志设计了粗、细粒度相结合的系统故障根因诊断模型,实现了系统异常日志的准确识别与故障根因诊断。

关键词：系统日志异常检测行为分析故障根因诊断知识图谱

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基于日志数据的分布式软件系统故障诊断综述

引用

软件学报 2020年第7期31卷 1997-2018页

作者：贾统李影吴中海北京大学信息科学技术学院北京100871 北京大学软件工程国家工程研究中心北京100871

基于日志数据的故障诊断是指通过智能化手段分析系统运行时产生的日志数据以自动化地发现系统异常、诊断系统故障.随着智能运维(artificial intelligence for IT operations,简称AIOps)的快速发展,该技术正成为学术界和工业界的研究热点... 详细信息

基于日志数据的故障诊断是指通过智能化手段分析系统运行时产生的日志数据以自动化地发现系统异常、诊断系统故障.随着智能运维(artificial intelligence for IT operations,简称AIOps)的快速发展,该技术正成为学术界和工业界的研究热点.首先总结了基于日志数据的分布式软件系统故障诊断研究框架,然后就日志处理与特征提取、基于日志数据的异常检测、基于日志数据的故障预测和基于日志数据分析的故障根因诊断等关键技术对近年来国内外相关工作进行了深入分析,最后以所提出的研究框架为指导总结相关研究工作,并对未来研究可能面临的挑战进行了展望.

关键词：日志数据异常检测故障预测故障根因诊断

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