論文の概要: Linnaeus: A highly reusable and adaptable ML based log classification pipeline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06927v1
• Date: Thu, 11 Mar 2021 19:58:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-16 02:47:33.450423
• Title: Linnaeus: A highly reusable and adaptable ML based log classification pipeline
• Title（参考訳）: Linnaeus: 再利用可能で適応可能なMLベースのログ分類パイプライン
• Authors: Armin Catovic, Carolyn Cartwright, Yasmin Tesfaldet Gebreyesus and Simone Ferlin
• Abstract要約: 近年では、統計的および機械学習(ML)ベースのログ分析方法に重点が置かれている。 本稿では,エンドツーエンドのログ分類パイプラインLinnaeusを実演する。 また、適応性と再利用のためのソリューション、大規模ソフトウェア開発プロセスへの統合、ラベル付きデータの欠如への対応についても実証しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2099003320482393
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Logs are a common way to record detailed run-time information in software. As modern software systems evolve in scale and complexity, logs have become indispensable to understanding the internal states of the system. At the same time however, manually inspecting logs has become impractical. In recent times, there has been more emphasis on statistical and machine learning (ML) based methods for analyzing logs. While the results have shown promise, most of the literature focuses on algorithms and state-of-the-art (SOTA), while largely ignoring the practical aspects. In this paper we demonstrate our end-to-end log classification pipeline, Linnaeus. Besides showing the more traditional ML flow, we also demonstrate our solutions for adaptability and re-use, integration towards large scale software development processes, and how we cope with lack of labelled data. We hope Linnaeus can serve as a blueprint for, and inspire the integration of, various ML based solutions in other large scale industrial settings.
• Abstract（参考訳）: ログはソフトウェアに詳細な実行時情報を記録するための一般的な方法だ。 現代のソフトウェアシステムが規模と複雑さで進化するにつれて、ログはシステムの内部状態を理解するのに不可欠になっている。 しかし同時に、手動でログを検査するのも現実的ではない。 近年では、統計的および機械学習(ML)ベースのログ分析方法に重点が置かれている。 結果は有望だが、ほとんどの文献はアルゴリズムと最先端技術(SOTA)に焦点を当てているが、実際的な側面は無視している。 本稿では,エンドツーエンドのログ分類パイプラインLinnaeusを実演する。 従来のmlフローに加えて、適応性と再利用のためのソリューション、大規模ソフトウェア開発プロセスへの統合、ラベル付きデータの欠如に対する対処方法も示しています。 Linnaeusが、さまざまなMLベースのソリューションを、他の大規模産業環境に統合するための青写真として機能できることを願っています。

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