Loggstockar är absolut nödvändiga för utveckling och underhåll av många mjukvarusystem. De registrerar detaljerad information om körtid som gör det möjligt för utvecklare och supporttekniker att övervaka sina system och dissekera avvikande beteenden och fel. Den ökande omfattningen och komplexiteten hos moderna mjukvarusystem gör dock att volymen av loggar exploderar. I många fall blir det traditionella sättet för manuell loggbesiktning opraktiskt. Många nya studier, såväl som industriella verktyg, tar till kraftfulla textsökning och maskininlärning-baserade analyslösningar. På grund av den ostrukturerade karaktären av loggar, är ett första avgörande steg att tolka loggar i strukturerade data för efterföljande analys. Under de senaste åren har automatiserad loggtolkning studerats i stor utsträckning inom både akademi och industri och producerat en serie loggtolkar med olika tekniker. För att bättre förstå egenskaperna hos dessa loggtolkar presenterar vi i detta dokument en omfattande utvärderingsstudie om automatiserad loggtolkning och släpper ytterligare verktyg och riktmärken för enkel återanvändning. Mer specifikt utvärderar vi 13 loggtolkar på totalt 16 logguppsättningar som spänner över distribuerade system, superdatorer, operativsystem, mobila system, serverapplikationer och fristående programvara. Vi rapporterar benchmarkingresultaten i form av noggrannhet, robusthet och effektivitet, vilket är av praktisk betydelse vid användning av automatiserad loggtolkning i produktionen. Vi delar också framgångssagor och lärdomar som dragits i en industriell applikation på Huawei. Vi anser att vårt arbete kan ligga till grund för och ge värdefull vägledning för framtida forskning och införande av automatiserad loggtolkning.
I REF har de gjort ytterligare forskning på log parser algoritmer utvärdering av 13 log parser algoritmer på totalt 16 log datauppsättningar.
Tools and Benchmarks for Automated Log Parsing
{'venue': '2019 IEEE/ACM 41st International Conference on Software Engineering: Software Engineering in Practice (ICSE-SEIP)', 'journal': '2019 IEEE/ACM 41st International Conference on Software Engineering: Software Engineering in Practice (ICSE-SEIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}