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使用Python机器学习降低静态日志噪声

程序员文章站 2023-11-15 16:45:16
持续集成(ci)作业可以产生大量的数据。当作业失败时,找出了什么问题可能是一个繁琐的过程,需要对日志进行调查以发现根本原因-这通常是在作业总输出的一小部分中发现的。为了更容...

持续集成(ci)作业可以产生大量的数据。当作业失败时,找出了什么问题可能是一个繁琐的过程,需要对日志进行调查以发现根本原因-这通常是在作业总输出的一小部分中发现的。为了更容易地将最相关的数据从其他数据中分离出来,日志还原机器学习模型使用以前成功的作业运行来训练,以从失败的运行日志中提取异常。
此原则也可应用于其他用例,例如,从期刊或其他系统范围的常规日志文件。

利用机器学习降低噪声

一个典型的日志文件包含许多名义事件(“基线”)以及一些与开发人员相关的异常。基线可能包含难以检测和删除的随机元素,如时间戳或唯一标识符。要删除基线事件,我们可以使用k最近邻模式识别算法 (k-nn)。

使用Python机器学习降低静态日志噪声

的日志事件必须转换为数值。k-nn回归。使用通用特征提取工具hashingvectorizer允许将该进程应用于任何类型的日志。它对每个单词进行散列,并在稀疏矩阵中对每个事件进行编码。为了进一步减少搜索空间,令牌化将删除已知的随机单词,例如日期或ip地址。

使用Python机器学习降低静态日志噪声

一旦模型被训练,k-nn搜索告诉我们每个新事件与基线之间的距离。

使用Python机器学习降低静态日志噪声

jupyter notebook演示了稀疏矩阵向量的过程,并绘制了稀疏矩阵向量图。

使用Python机器学习降低静态日志噪声

介绍logprein

logreallypython软件透明地实现了这个过程。的最初目标是协助祖尔ci使用构建数据库进行作业失败分析,现在将其集成到软件厂发展锻造的工作日志过程。
最简单的是,logreduce比较文件或目录,并删除类似的行。log冷水为每个源文件构建一个模型,并使用以下语法输出距离超过定义阈值的任何目标行:距离文件名:行号:行内容.

$ logreduce varlogauditaudit.log.1 varlogauditaudit.log
info logreduce.classifier - training took 21.982s at 0.364mbs 1.314kls 8.000 mb - 28.884 kilo-lines
0.244 audit.log:19963:    =user_auth ="root" ="/usr/bin/su" hostname=managesf.sftests.com
info logreduce.classifier - testing took 18.297s at 0.306mbs 1.094kls 5.607 mb - 20.015 kilo-lines
99.99 reduction from 20015 lines to

更高级的logreduce使用可以将模型离线训练成可重用的模型。基线的许多变体可以用来适应k-nn搜索树

$ logreduce dir-train audit.clf varlogauditaudit.log.
info logreduce.classifier - training took 80.883s at 0.396mbs 1.397kls 32.001 mb - 112.977 kilo-lines
debug logreduce.classifier - audit.clf: written
$ logreduce dir-run audit.clf varlogauditaudit.log

logreduce还实现了接口,以发现日志时间范围(天/周/月)和zuul ci作业构建历史记录的基线。它还可以生成html报告,在一个简单的接口中发现多个文件中的组异常。

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管理基线

使用的关键k-神经网络回归异常检测是有一个已知的良好基线的数据库,该模型用于检测偏离过远的线。该方法依赖于包含所有标称事件的基线,因为基线中没有发现的任何事件都将被报告为异常。

ci工作是我们的主要目标。k-nn回归,因为作业输出通常是确定性的,以前的运行可以自动用作基线。log还原功能可以将zuul作业角色用作失败的作业发布任务的一部分,以便发布简明的报告(而不是完整的作业日志)。这一原则可适用于其他情况,只要可以事先建立基线。例如,一个标称系统的sos报告可用于查找有缺陷的部署中的问题。

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异常分类服务

下一个版本的logreduce引入了一种服务器模式,用于将日志处理卸载到外部服务,在该服务中可以进一步分析报表。它还支持导入现有的报告和请求来分析zuul构建。服务运行异步地进行分析,并提供一个web界面来调整分数和删除假阳性。

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评审报告可以作为独立的数据集存档,目标日志文件和记录在平面json文件中的异常行的分数。

项目路线图

logreduce已经被有效地使用了,但是有很多改进工具的机会。今后的计划包括:

  • 管理日志文件中发现的许多带注释的异常,并生成公共域数据集,以便进一步研究。日志文件中的异常检测是一个具有挑战性的主题,拥有一个通用的数据集来测试新的模型将有助于确定新的解决方案。
  • 使用模型重用带注释的异常,以细化所报告的距离。例如,当用户通过将其距离设置为零将行标记为假阳性时,该模型可以减少这些行在未来报告中的得分。
  • 指纹归档异常以检测新的报告何时包含已知的异常。因此,服务可以通知用户作业遇到了已知的问题,而不是报告异常的内容。解决问题后,服务可以自动重新启动作业。
  • 支持更多的目标基线发现接口,如sos报告、jenkins构建、travis ci等。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接