“`html
Проблемы и решения при анализе журналов с помощью искусственного интеллекта
Журналы предоставляют важные сведения, являясь часто первыми признаками проблем в системе. Это делает их неотъемлемым инструментом для обслуживания программ и диагностики сбоев. Они должны быть эффективно разобраны для автоматизированных задач анализа журналов, таких как идентификация аномалий, устранение неполадок и расследование причин сбоев.
Препятствия при разборе журналов и их решения
Однако в реальных системах технология разбора журналов сталкивается с несколькими препятствиями, которые часто приводят к проблемам с производительностью. Эти недостатки можно объяснить тремя основными факторами.
1. Зависимость от парсеров на основе эвристик: традиционные парсеры журналов, использующие методы на основе эвристик, часто терпят неудачу в успешном масштабировании на различных системах, хотя они могут отлично справляться в ограниченных контекстах.
2. Ограничения парсеров на основе больших языковых моделей (LLM): современные парсеры журналов, использующие LLM, обычно функционируют автономно, обрабатывая журналы пакетами с определенной частотой. Этот метод ограничивает их применимость в реальном времени.
3. Проблемы с алгоритмами онлайн-разбора: некоторые парсеры журналов предназначены для онлайн-работы и обработки журналов в реальном времени, но они также имеют свои трудности, такие как дрейф журналов, вызывающий увеличение ложноположительных срабатываний.
Решение на основе исследований: Логический парсер на основе иерархических вложений (HELP)
В последних исследованиях был представлен HELP как решение для этих проблем. HELP – это инновационный онлайн-семантический парсер журналов, использующий силу LLM для эффективного разбора журналов в реальном времени. Он уникален благодаря своему модулю иерархических вложений, который оптимизирует модель вложения текста для данных журналов.
Дополнительно был включен модуль итеративного балансирования для решения проблемы дрейфа журналов. HELP поддерживает высокую точность в распознавании аномалий, снижая частоту ложных срабатываний.
Эффективность HELP была проверена на 14 общедоступных наборах данных журналов, где он продемонстрировал более высокую точность по сравнению с современными онлайн-парсерами журналов. HELP также успешно интегрирован в производственную платформу Iudex, что подтверждает его применимость и надежность в реальном мире.
Выводы и приглашение к дальнейшему изучению
HELP представляет собой значительное развитие в технологии обработки журналов, предоставляя масштабное, надежное и эффективное решение для разбора журналов в реальном времени в современных программных системах.
Чтобы узнать больше о исследовании, посетите полную версию статьи здесь.
Авторы исследования: [имя авторов]
Следите за нашими новостями в Twitter и LinkedIn: Twitter, LinkedIn
Присоединяйтесь к нашей группе в Telegram: Telegram
Присоединяйтесь к более чем 48 тыс. подписчикам нашего Сабреддита по машинному обучению здесь
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь
“`
