ABSTRACT Förvånansvärt nog hjälper konsolloggar sällan operatörerna att upptäcka problem i storskaliga datacentertjänster, eftersom de ofta består av en omfattande blandning av meddelanden från många programvarukomponenter skrivna av oberoende utvecklare. Vi föreslår en allmän metod för att minera denna rika informationskälla för att automatiskt upptäcka problem med systemets drifttid. Först tolkar vi konsolloggar genom att kombinera källkodsanalys med informationssökning för att skapa sammansatta funktioner. Vi analyserar sedan dessa funktioner med hjälp av maskininlärning för att upptäcka operativa problem. Vi visar att vår metod möjliggör analyser som är omöjliga med tidigare metoder på grund av dess överlägsna förmåga att skapa sofistikerade funktioner. Vi visar också hur vi kan destillera resultaten av vår analys till ett operatörsvänligt beslutsträd på en sida som visar de kritiska budskapen i samband med de upptäckta problemen. Vi validerar vår strategi med hjälp av Darkstar online spelserver och Hadoop File System, där vi upptäcker många verkliga problem med hög noggrannhet och få falska positiva. I Hadoop-fallet kan vi analysera 24 miljoner rader konsolloggar på 3 minuter. Vår metodik fungerar på textkonsolloggar av alla storlekar och kräver inga ändringar i serviceprogramvaran, ingen mänsklig inmatning, och ingen kunskap om programvarans interna.
Ett annat tillvägagångssätt beskrivs i REF ) att skördekonsol loggar för att automatiskt upptäcka systemproblem.
Detecting large-scale system problems by mining console logs
{'venue': "SOSP '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}