論文の概要: Leveraging Log Instructions in Log-based Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03206v1
• Date: Thu, 7 Jul 2022 10:22:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-08 23:10:45.641005
• Title: Leveraging Log Instructions in Log-based Anomaly Detection
• Title（参考訳）: ログベース異常検出におけるログインストラクションの活用
• Authors: Jasmin Bogatinovski, Gjorgji Madjarov, Sasho Nedelkoski, Jorge Cardoso and Odej Kao
• Abstract要約: 本稿では,システムログからの信頼性と実用的な異常検出手法を提案する。 1000以上のGitHubプロジェクトのソースコードからログインストラクションを備えた異常検出モデルを構築することで、関連する作業の一般的な欠点を克服する。 提案手法はADLILogと呼ばれ,興味あるシステム(ターゲットシステム)からのログ命令とデータを組み合わせて,深層ニューラルネットワークモデルを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5949779668853554
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) describes the process of maintaining and operating large IT systems using diverse AI-enabled methods and tools for, e.g., anomaly detection and root cause analysis, to support the remediation, optimization, and automatic initiation of self-stabilizing IT activities. The core step of any AIOps workflow is anomaly detection, typically performed on high-volume heterogeneous data such as log messages (logs), metrics (e.g., CPU utilization), and distributed traces. In this paper, we propose a method for reliable and practical anomaly detection from system logs. It overcomes the common disadvantage of related works, i.e., the need for a large amount of manually labeled training data, by building an anomaly detection model with log instructions from the source code of 1000+ GitHub projects. The instructions from diverse systems contain rich and heterogenous information about many different normal and abnormal IT events and serve as a foundation for anomaly detection. The proposed method, named ADLILog, combines the log instructions and the data from the system of interest (target system) to learn a deep neural network model through a two-phase learning procedure. The experimental results show that ADLILog outperforms the related approaches by up to 60% on the F1 score while satisfying core non-functional requirements for industrial deployments such as unsupervised design, efficient model updates, and small model sizes.
• Abstract（参考訳）: ai(artificial intelligence for it operations)は、大規模なitシステムを、例えば異常検出や根本原因分析など、さまざまなai対応の手法やツールを使用して維持、運用し、自己安定化itアクティビティの修復、最適化、自動開始をサポートするプロセスを記述する。 AIOpsワークフローの中核的なステップは異常検出であり、ログメッセージ(ログ)やメトリクス(CPU利用など)、分散トレースといった、高ボリュームな異種データ上で実行されるのが一般的である。 本稿では,システムログから信頼性が高く実用的な異常検出手法を提案する。 1000以上のgithubプロジェクトのソースコードからログインストラクションを備えた異常検出モデルを構築することで、関連する作業、すなわち、大量の手動ラベル付きトレーニングデータの必要性を克服している。 多様なシステムからの指示には、多くの異なる正常および異常なITイベントに関するリッチで異種な情報が含まれており、異常検出の基礎となっている。 提案手法であるadlilogは,2相学習による深層ニューラルネットワークモデル学習のために,関心システム(ターゲットシステム)からのログ命令とデータを組み合わせたものである。 実験の結果,ADLILogはF1スコアで60%以上の性能向上を実現し,非教師なし設計,効率的なモデル更新,小型モデルサイズといった産業展開の非機能要件を満たした。

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