发挥数据价值！数据驱动的日志解析与异常检测方法介绍_数字利用 日志数据

日志数据是一种广泛可用的数据资源，用于记录各种软件系统中运行时的系统状态和关键事件。开发人员通常利用日志数据来获取系统状态、检测异常和定位根本原因。隐藏的丰富信息为分析系统问题提供了一个很好的视角。因此，通过在大量日志数据中挖掘日志信息，结合数据驱动的方法，可以帮助增强系统的健康、稳定性和可用性。

一、日志解析介绍

随着现代计算机系统规模和复杂性的增加，日志数据呈爆炸式增长。衍生出了大量数据驱动的方法，以满足日志自动检测异常的需求。

1、日志异常检测流程

在异常检测之前，需要对日志数据进行收集、解析、特征提取等处理。

▲  日志异常检测流程

日志收集与预处理

首先需要获取原始日志数据并进行预处理。日志收集主要指从设备中获取相关日志记录，包括系统的运行状态、时间信息等，这些信息用来记录系统运行过程中的重要信息，是日志分析的前提。预处理主要是根据具体需求，将日志数据中的无效信息进行剔除，包括重复信息、无用信息等。日志信息中的事件序列如图：

▲  Hadoop日志样例

日志解析

第二步是日志的解析，对处理后的数据进行解析，分析日志结构与信息，获取日志针对每个事件的模板。日志解析是从无结构的日志中提取相应的事件模板，每个模板由多个指定参数构成，作为后续特征提取的基础。

特征提取

通过设定固定的时间范围作为窗口，对窗口内日志内容进行解析，提炼其中的事件模板，将日志切分成一组日志事件序列 Log，进而从提取信息中选择合适的变量和分组来表示相关内容，并进行数字化向量表示，构建成特征向量，方便后续进行机器学习。

实际解析中，可以将不同服务器的操作进行关联分析，获得更多的异常信息。例如，针对服务器 "ZooKeeperServer" 构建特征向量<2,1,1, …>，表示事件1 "server environment" 发生2次，事件 "client attempting to establish new session&#