On the Effectiveness of Log Representation for Log-based Anomaly Detection
Notice bibliographique
Résumé
Logs are an essential source of information for people to understand the running status of a software system. Due to the evolving modern software architecture and maintenance methods, more research efforts have been devoted to automated log analysis. In particular, machine learning (ML) has been widely used in log analysis tasks. In ML-based log analysis tasks, converting textual log data into numerical feature vectors is a critical and indispensable step. However, the impact of using different log representation techniques on the performance of the downstream models is not clear, which limits researchers and practitioners' opportunities of choosing the optimal log representation techniques in their automated log analysis workflows. Therefore, this work investigates and compares the commonly adopted log representation techniques from previous log analysis research. Particularly, we select six log representation techniques and evaluate them with seven ML models and four public log datasets (i.e., HDFS, BGL, Spirit and Thunderbird) in the context of log-based anomaly detection. We also examine the impacts of the log parsing process and the different feature aggregation approaches when they are employed with log representation techniques. From the experiments, we provide some heuristic guidelines for future researchers and developers to follow when designing an automated log analysis workflow. We believe our comprehensive comparison of log representation techniques can help researchers and practitioners better understand the characteristics of different log representation techniques and provide them with guidance for selecting the most suitable ones for their ML-based log analysis workflow.
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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 | 0,017 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».