論文の概要: On Automatic Parsing of Log Records

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06320v1
• Date: Fri, 12 Feb 2021 00:27:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-15 13:15:54.694793
• Title: On Automatic Parsing of Log Records
• Title（参考訳）: ログレコードの自動解析について
• Authors: Jared Rand and Andriy Miranskyy
• Abstract要約: 繰り返しニューラルネットワークベースのMTモデルをトレーニングするために使用した合成Apacheログレコードを生成するツールを作成します。 実世界のログに対するモデルの評価は、モデルがApacheログフォーマットを学び、個々のログレコードを解析できることを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Software log analysis helps to maintain the health of software solutions and ensure compliance and security. Existing software systems consist of heterogeneous components emitting logs in various formats. A typical solution is to unify the logs using manually built parsers, which is laborious. Instead, we explore the possibility of automating the parsing task by employing machine translation (MT). We create a tool that generates synthetic Apache log records which we used to train recurrent-neural-network-based MT models. Models' evaluation on real-world logs shows that the models can learn Apache log format and parse individual log records. The median relative edit distance between an actual real-world log record and the MT prediction is less than or equal to 28%. Thus, we show that log parsing using an MT approach is promising.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアログ分析は、ソフトウェアソリューションの健全性を維持し、コンプライアンスとセキュリティを確保するのに役立つ。 既存のソフトウェアシステムは、様々なフォーマットでログを出力する異種コンポーネントで構成されている。 典型的な解決策は、手動で構築したパーサを使ってログを統合することだ。 代わりに,機械翻訳(MT)を用いて解析作業を自動化する可能性を検討する。 繰り返しニューラルネットワークベースのMTモデルをトレーニングするために使用した合成Apacheログレコードを生成するツールを作成します。 実世界のログに対するモデルの評価は、モデルがApacheログフォーマットを学び、個々のログレコードを解析できることを示しています。 実際の実世界のログ記録とMT予測の間の平均的な編集距離は28%以下である。 したがって,MT手法によるログ解析は有望であることを示す。

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