Understanding Log Lines Using Development Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
Logs are generated by output statements that developers insert into the code. By recording the system behaviour during runtime, logs play an important role in the maintenance of large software systems. The rich nature of logs has introduced a new market of log management applications (e.g., Splunk, XpoLog and log stash) that assist in storing, querying and analyzing logs. Moreover, recent research has demonstrated the importance of logs in operating, understanding and improving software systems. Thus log maintenance is an important task for the developers. However, all too often practitioners (i.e., operators and administrators) are left without any support to help them unravel the meaning and impact of specific log lines. By spending over 100 human hours and manually examining all the email threads in the mailing list for three open source systems (Hadoop, Cassandra and Zookeeper) and performing web search on sampled logging statements, we found 15 email inquiries and 73 inquiries from web search about different log lines. We identified that five types of development knowledge that are often sought from the logs by practitioners: meaning, cause, context, impact and solution. Due to the frequency and nature of log lines about which real customers inquire, documenting all the log lines or identifying which ones to document is not efficient. Hence in this paper we propose an on-demand approach, which associates the development knowledge present in various development repositories (e.g., code commits and issues reports) with the log lines. Our case studies show that the derived development knowledge can be used to resolve real-life inquiries about logs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».