論文の概要: Stronger, Cheaper and Demonstration-Free Log Parsing with LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06156v2
• Date: Wed, 12 Jun 2024 05:17:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 11:18:52.610810
• Title: Stronger, Cheaper and Demonstration-Free Log Parsing with LLMs
• Title（参考訳）: LLMを用いたより強固, チーパー, デモ不要なログ解析
• Authors: Yi Xiao, Van-Hoang Le, Hongyu Zhang,
• Abstract要約: トレーニングプロセスやラベル付きデータを必要としない,費用対効果の高いLCMベースのログであるLogBatcherを提案する。 我々は16の公開ログデータセットの実験を行い、ログ解析にLogBatcherが有効であることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.240096266464544
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Log parsing, the process of converting raw log messages into structured formats, is an important initial step for automated analysis of logs of large-scale software systems. Traditional log parsers often rely on heuristics or handcrafted features, which may not generalize well across diverse log sources or require extensive model tuning. Recently, some log parsers have utilized powerful generative capabilities of large language models (LLMs). However, they heavily rely on demonstration examples, resulting in substantial overhead in LLM invocations. To address these issues, we propose LogBatcher, a cost-effective LLM-based log parser that requires no training process or labeled data. To leverage latent characteristics of log data and reduce the overhead, we divide logs into several partitions through clustering. Then we perform a cache matching process to match logs with previously parsed log templates. Finally, we provide LLMs with better prompt context specialized for log parsing by batching a group of logs from each partition. We have conducted experiments on 16 public log datasets and the results show that LogBatcher is effective and efficient for log parsing.
• Abstract（参考訳）: ログ解析は、生ログメッセージを構造化フォーマットに変換するプロセスであり、大規模ソフトウェアシステムのログを自動的に解析するための重要な初期ステップである。 伝統的なログパーサーは、しばしばヒューリスティックや手作りの機能に依存しており、多様なログソースをうまく一般化したり、広範囲なモデルチューニングを必要としたりしない。 近年,一部のログパーザは,大規模言語モデル(LLM)の強力な生成機能を活用している。 しかし、それらはデモの例に大きく依存しており、LCMの呼び出しにかなりのオーバーヘッドをもたらした。 これらの問題に対処するために、トレーニングプロセスやラベル付きデータを必要としないコスト効率のよいLCMベースのログパーサであるLogBatcherを提案する。 ログデータの潜時特性を活用し、オーバーヘッドを低減するために、ログをクラスタリングを通じて複数のパーティションに分割する。 次に、以前解析したログテンプレートとログを一致させるキャッシュマッチングプロセスを実行する。 最後に、各パーティションからログのグループをバッチ化することで、ログ解析に特化したプロンプトコンテキストをLLMに提供します。 我々は16の公開ログデータセットの実験を行い、ログ解析にはLogBatcherが効果的で効率的であることを示した。

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