Vi presenterar Nodeinfo, en oövervakad algoritm för att upptäcka anomalier i systemloggar. Vi visar Nodeinfos effektivitet på data från fyra av världens mest kraftfulla superdatorer: med hjälp av loggar som representerar över 746 miljoner processortimmar, där onormala händelser som kallas varningar var manuellt taggade för poängsättning, strävar vi efter att automatiskt identifiera de regioner i loggen som innehåller dessa varningar. Vi formaliserar varningsdetektionen i dessa termer, beskriver hur Nodeinfo använder informationsentropi av meddelandetermer för att identifiera varningar, och presentera en online-version av denna algoritm, som nu är i produktion användning. Detta är det första arbetet för att undersöka varningsdetektion av (flera) allmänt tillgängliga superdatorsystemloggar, vilket ger en reproducerbar prestandabaslinje.
Oliner m.fl. REF, till exempel, använde informationsentropi meddelandetermer för att hitta felrelaterade händelser i HPC-loggar.
Alert Detection in System Logs
{'venue': '2008 Eighth IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2008 Eighth IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}