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ML-Parser:一种高效的在线日志解析方法

ML-PARSER:AN EFFICIENT AND ACCURATE ONLINE LOG PARSER

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各种Web服务器和大数据框架每天都会生成大量日志,在服务管理中,会将原始日志转换为结构化格式,然后应用数据挖掘模型来分析服务状态,其中最为关键的步骤之一是日志解析.细粒度的解析和LCS可以提供更好的日志解析质量,而粗粒度的解析和简单的相似性度量可以达到更好的解析性能.对此,提出一个基于两层框架的在线日志解析方法(ML-Parser),可以获得更好的解析质量而又不会过多牺牲性能.实验结果表明,该方法可以有效地提升日志的解析质量,其性能可以满足大数据量下日志的解析.

蒲嘉宸、王鹏、汪卫

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复旦大学计算机科学与技术学院 上海 200433

日志解析 结构提取 在线算法

国家自然科学基金国家自然科学基金

61672163U1509213

2022

10.3969/j.issn.1000-386x.2022.01.007

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.615
ISSN：1000-386X
年,卷(期)：2022.39(1)
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