關於日誌異常監控和分析,大家覺得有必要用機器學習 人工智慧等演算法嗎?

時間 2021-05-07 04:54:38

1樓:zxuan224

關於日誌處理,還有乙個難點是:目前的系統都是多執行緒、多程序執行的,即時間上緊挨著的兩條日誌,事實上確是毫無關係、分屬於兩個不同的工作流(或者會話)。而日誌中的程序(執行緒)id欄位是不足以區分這種工作流的。

這個有什麼好的解決辦法嗎?

2樓:ManageEngine

除此之外,還有卓豪ManageEngine 的EventLog Analyzer,它可以進行各種日誌採集,分析,取證,純web頁面管理,十分方便

3樓:饒琛琳

從幾個方面來說吧。

第一、日誌確實是軟體開發過程中定義的,所以關鍵字監控是非常有效的手段。但是這並不代表足夠了。我在專欄裡提到過一篇日誌分析領域的綜述文獻 https://

zhuanlan /p/66

586315

第二、IT環境中所收到的日誌,可能大多數不是你所在團隊開發的軟體輸出的。這也就意味著:雖然它們有規則,但是這個規則你不知道啊……你肯定不可能看得完linux原始碼,更不可能看得到cisco、oracle、vmware的原始碼,對吧~

第三、人工智慧很多時候目的不是為了比人做得更好,而是比人來做成本更低就行。就像高速巡航自動駕駛。同理,工程師自己花好久慢慢梳理分析得到一套規則,可能比演算法四個小時訓練的模型效果好一些,但是工程師工錢高啊。

另外還有軟硬體更新導致你的分析規則失效,這是乙個長期工作,成本對比就更明顯了。

至於通用的LogAI具體能做好哪些工作,那是另乙個話題。目前來說,通過模式聚類做異常檢測是相對比較主流和接近實用化的。其次是行為序列檢測,因為偏安全領域也投入比較多有成果。

至於你提到的用AI來做解析,目前確實沒看到比較成功的例子。

4樓:P小二

AIOps 中的AI 其實不是Artificial Intelligence,而是Algorithmic。

規則也是演算法的一部分,機器學習還是比較難落地的。

013.智慧型運維AIOps

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