論文の概要: HELP: Hierarchical Embeddings-based Log Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08300v1
• Date: Thu, 15 Aug 2024 17:54:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-16 13:05:43.275681
• Title: HELP: Hierarchical Embeddings-based Log Parsing
• Title（参考訳）: HELP:階層的な埋め込みベースのログ解析
• Authors: Andy Xu, Arno Gau,
• Abstract要約: ログは、ソフトウェアのメンテナンスと障害診断のための、第一級の情報ソースである。 ログ解析は、異常検出、トラブルシューティング、根本原因分析などの自動ログ解析タスクの前提条件である。 既存のオンライン解析アルゴリズムは、ログドリフトの影響を受けやすい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.25112747242081457
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Logs are a first-hand source of information for software maintenance and failure diagnosis. Log parsing, which converts semi-structured log messages into structured templates, is a prerequisite for automated log analysis tasks such as anomaly detection, troubleshooting, and root cause analysis. However, existing log parsers fail in real-world systems for three main reasons. First, traditional heuristics-based parsers require handcrafted features and domain knowledge, which are difficult to generalize at scale. Second, existing large language model-based parsers rely on periodic offline processing, limiting their effectiveness in real-time use cases. Third, existing online parsing algorithms are susceptible to log drift, where slight log changes create false positives that drown out real anomalies. To address these challenges, we propose HELP, a Hierarchical Embeddings-based Log Parser. HELP is the first online semantic-based parser to leverage LLMs for performant and cost-effective log parsing. We achieve this through a novel hierarchical embeddings module, which fine-tunes a text embedding model to cluster logs before parsing, reducing querying costs by multiple orders of magnitude. To combat log drift, we also develop an iterative rebalancing module, which periodically updates existing log groupings. We evaluate HELP extensively on 14 public large-scale datasets, showing that HELP achieves significantly higher F1-weighted grouping and parsing accuracy than current state-of-the-art online log parsers. We also implement HELP into Iudex's production observability platform, confirming HELP's practicality in a production environment. Our results show that HELP is effective and efficient for high-throughput real-world log parsing.
• Abstract（参考訳）: ログは、ソフトウェアのメンテナンスと障害診断のための、第一級の情報ソースである。 ログ解析は、半構造化ログメッセージを構造化テンプレートに変換するもので、異常検出、トラブルシューティング、根本原因分析などの自動ログ解析タスクの前提条件である。 しかし、既存のログパーサは3つの主な理由から、現実世界のシステムでは失敗する。 第一に、従来のヒューリスティックスベースのパーサーは手作りの特徴とドメイン知識を必要としており、大規模に一般化することは困難である。 第二に、既存の大規模言語モデルベースのパーサは周期的なオフライン処理に依存しており、リアルタイムのユースケースでの有効性を制限している。 第三に、既存のオンライン解析アルゴリズムは、ログドリフトの影響を受けやすい。 これらの課題に対処するため,階層型埋め込み型ログパーサHELPを提案する。 HELPは、LCMをパフォーマンスとコスト効率のよいログ解析に利用した初めてのオンラインセマンティックベースのパーサーである。 これは、解析の前にクラスタログにテキスト埋め込みモデルを微調整し、クエリコストを桁違いに削減する。 ログドリフトに対処するため,既存のロググループを定期的に更新する反復リバランスモジュールも開発した。 HELPはF1重み付きグループ化と解析精度を,現在最先端のオンラインログパーサよりも大幅に向上することを示す。 また,実運用環境におけるHELPの実用性を確認するため,Iudexの生産可観測プラットフォームにHELPを実装した。 この結果から,HELPは実世界の高スループットログ解析に有効で効率的であることが示唆された。

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