Abstract-This paper presenterar en uppsättning innovativa algoritmer och ett system, som heter LogMaster, för gruv korrelationer av händelser som har flera attribut, dvs. node-ID, applikations-ID, händelsetyp, och händelse svårighetsgrad, i loggar av storskaliga moln och HPC-system. Olika från traditionella transaktionsdata, t.ex. köp av snabbköp, systemloggar har sina unika egenskaper, och därför föreslår vi flera innovativa metoder för att bryta sina korrelationer. Vi tolkar loggar in i en n-ary sekvens där varje händelse identifieras av en informativ nio-tuple. Vi föreslår en uppsättning förbättrade apriori-liknande algoritmer för att förbättra sekvensbrytning effektivitet; vi föreslår en innovativ abstraktion-event korrelation diagram (EKG) för att representera händelser korrelationer, och presentera en EKG-baserad algoritm för snabba förutsägelser händelser. De experimentella resultaten på tre stockar av produktionsmoln och HPC-system, som varierar från 433490 poster till 4747963 poster, visar att vår metod kan förutsäga fel med hög precision och en acceptabel återkallningsfrekvens.
I REF föreslås ett mått som mäter korrelationer mellan händelser och en algoritm som kallas händelsekorrelationsdiagram.
LogMaster: Mining Event Correlations in Logs of Large-Scale Cluster Systems
{'venue': '2012 IEEE 31st Symposium on Reliable Distributed Systems', 'journal': '2012 IEEE 31st Symposium on Reliable Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}