論文の概要: LogLead -- Fast and Integrated Log Loader, Enhancer, and Anomaly Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11809v1
• Date: Mon, 20 Nov 2023 14:42:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-21 18:41:32.562704
• Title: LogLead -- Fast and Integrated Log Loader, Enhancer, and Anomaly Detector
• Title（参考訳）: LogLead -- 高速で統合されたログローダ、エンハンサー、異常検出器
• Authors: Mika M\"antyl\"a, Yuqing Wang, Jesse Nyyss\"ol\"a
• Abstract要約: LogLeadは効率的なログ分析用に設計されたツールである。 ログ処理には,ロード,拡張,異常検出という,3つの重要なステップが組み合わさっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.598890329797529
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces LogLead, a tool designed for efficient log analysis. LogLead combines three essential steps in log processing: loading, enhancing, and anomaly detection. The tool leverages Polars, a high-speed DataFrame library. We currently have 7 Loaders out of which 4 is for public data sets (HDFS, Hadoop, BGL, and Thunderbird). We have multiple enhancers with three parsers (Drain, Spell, LenMa), Bert embedding creation and other log representation techniques like bag-of-words. LogLead integrates to 5 supervised and 4 unsupervised machine learning algorithms for anomaly detection from SKLearn. By integrating diverse datasets, log representation methods and anomaly detectors, LogLead facilitates comprehensive benchmarking in log analysis research. We demonstrate that log loading from raw file to dataframe is over 10x faster with LogLead is compared to past solutions. We demonstrate roughly 2x improvement in Drain parsing speed by off-loading log message normalization to LogLead. We demonstrate a brief benchmarking on HDFS suggesting that log representations beyond bag-of-words provide limited benefits. Screencast demonstrating the tool: https://youtu.be/8stdbtTfJVo
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ログ解析の効率化を目的としたlogleadを提案する。 logleadはログ処理において、ロード、強化、異常検出という3つの重要なステップを組み合わせる。 このツールは、高速なDataFrameライブラリであるPolarsを活用する。 現在7つのローダがあり、そのうち4つは公開データセット(HDFS、Hadoop、BGL、Thunderbird)用です。 3つのパーサ(Drain、Spell、LenMa)を備えた複数のエンハンサー、Bert組み込み生成、およびbaba-of-wordsのようなログ表現技術があります。 LogLeadはSKLearnから異常検出を行う5つの教師付き機械学習アルゴリズムと4つの教師なし機械学習アルゴリズムを統合している。 多様なデータセット、ログ表現方法、異常検出機能を統合することで、ログ分析研究における包括的なベンチマークを容易にする。 生ファイルからデータフレームへのログローディングは、LogLeadが過去のソリューションと比較して10倍以上高速であることを示す。 我々はlogleadへのログメッセージ正規化のオフロードによるドレイン解析速度の約2倍の改善を示す。 HDFSの簡単なベンチマークでは、bag-of-words以外のログ表現が限られた利点をもたらすことを示唆している。 ツールのスクリーンキャスト: https://youtu.be/8stdbttfjvo

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