Många programvarutekniska aktiviteter behandlar de händelser som finns i loggfiler. Innan du utför någon bearbetning aktivitet, är det dock nödvändigt att tolka posterna i en loggfil, för att hämta de faktiska händelserna som registrerats i loggen. Varje händelse betecknas med ett loggmeddelande, som består av en fast del-kallad (händelse) mall-som är densamma för alla händelser av samma händelsetyp, och en variabel del, som kan variera med varje händelse händelse. Formaten för loggmeddelanden, i komplexa och föränderliga system, har många variationer, är vanligtvis inte helt kända, och ändras ofta; därför måste de identifieras automatiskt. Problem med identifiering av loggmeddelandeformatet handlar om identifiering av de olika mallar som används i meddelanden i en logg. Alla lösningar på detta problem måste generera mallar som uppfyller två huvudmål: generera mallar som inte är alltför allmänna, så att skilja olika händelser, men inte heller alltför specifika, för att inte överväga olika förekomster av samma händelse som följande olika mallar; dessa mål är dock motstridiga. I detta dokument presenterar vi Molfi-metoden, som omarbetar problemet med identifiering av loggmeddelanden som ett multiobjektivt problem. Molfi använder en evolutionär strategi för att lösa detta problem, genom att skräddarsy NSGA-II algoritm för att söka i utrymmet för lösningar för en Pareto optimal uppsättning meddelandemallar. Vi har implementerat Molfi i ett verktyg, som vi har utvärderat på sex verkliga dataset, som innehåller loggfiler med ett antal poster från 2K till 300K. Experimenten resultat visar att Molfi extraherar det överlägset högsta antalet korrekta loggmeddelanden mallar, avsevärt överträffar två state-of-the-art metoder på alla datauppsättningar. • Programvara och dess ingenjörskonst → Sökbaserad programvaruteknik;
Dess medlem Molfi Ref använder en evolutionär strategi för att hitta Pareto optimal uppsättning meddelanden mallar.
A search-based approach for accurate identification of log message formats
{'venue': "ICPC '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}