An Adaptive Logging System (ALS): Enhancing Software Logging with Reinforcement Learning Techniques
Notice bibliographique
Résumé
The efficient management of software logs is crucial in software performance evaluation, enabling detailed examination of runtime information for postmortem analysis. Recognizing the importance of logs and the challenges developers face in making informed log-placement decisions, there is a clear need for a robust log-placement framework that supports developers. Existing frameworks, however, are limited by their inability to adapt to customized logging objectives, a concern highlighted by our industrial partner, Ciena, who required a system for their specific logging goals in resource-limited environments like routers. Moreover, these frameworks often show poor cross-project consistency. This study introduces a novel performance logging objective designed to uncover potential performance-bugs, categorized into three classes-Loops, Synchronization, and API Misuses-and defines 12 source code features for their detection. We present an Adaptive Logging System (ALS), based on reinforcement learning, which adjusts to specified logging objectives, particularly for identifying performance-bugs. This framework, not restricted to specific projects, demonstrates stable cross-project performance. We trained and evaluated ALS on Python source code from 17 diverse open-source projects within the Apache and Django ecosystems. Our findings suggest that ALS has the potential to significantly enhance current logging practices by providing a more targeted, efficient, and context-aware logging approach, particularly beneficial for our industry partner who requires a flexible system that adapts to varied performance objectives and logging needs in their unique operational environments.
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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».