論文の概要: LogBabylon: A Unified Framework for Cross-Log File Integration and Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12364v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 21:36:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 14:02:06.069989
• Title: LogBabylon: A Unified Framework for Cross-Log File Integration and Analysis
• Title（参考訳）: LogBabylon: クロスログファイルの統合と分析のための統一フレームワーク
• Authors: Rabimba Karanjai, Yang Lu, Dana Alsagheer, Keshav Kasichainula, Lei Xu, Weidong Shi, Shou-Hsuan Stephen Huang,
• Abstract要約: LogBabylonは、Large Language Models(LLM)とRetrieval-Augmented Generation(RAG)技術を統合した、中央ログデータ統合ソリューションである。 LogBabylonは多様なログソースを統合し、抽出された情報の正確性と関連性を高める。 その機能は、継続的監視、パフォーマンス最適化、セキュリティ保証のための貴重なツールを提供する、コンテキスト対応の洞察の生成にまで拡張されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.185113951720912
• License:
• Abstract: Logs are critical resources that record events, activities, or messages produced by software applications, operating systems, servers, and network devices. However, consolidating the heterogeneous logs and cross-referencing them is challenging and complicated. Manually analyzing the log data is time-consuming and prone to errors. LogBabylon is a centralized log data consolidating solution that leverages Large Language Models (LLMs) integrated with Retrieval-Augmented Generation (RAG) technology. LogBabylon interprets the log data in a human-readable way and adds insight analysis of the system performance and anomaly alerts. It provides a paramount view of the system landscape, enabling proactive management and rapid incident response. LogBabylon consolidates diverse log sources and enhances the extracted information's accuracy and relevancy. This facilitates a deeper understanding of log data, supporting more effective decision-making and operational efficiency. Furthermore, LogBabylon streamlines the log analysis process, significantly reducing the time and effort required to interpret complex datasets. Its capabilities extend to generating context-aware insights, offering an invaluable tool for continuous monitoring, performance optimization, and security assurance in dynamic computing environments.
• Abstract（参考訳）: ログは、ソフトウェアアプリケーション、オペレーティングシステム、サーバ、ネットワークデバイスによって生成されるイベント、アクティビティ、メッセージを記録する重要なリソースである。 しかし、異種ログの統合と相互参照は困難で複雑である。 手動でログデータを解析するのは時間がかかり、エラーを起こしやすい。 LogBabylonは、Large Language Models(LLM)とRetrieval-Augmented Generation(RAG)技術を統合した集中型ログデータ統合ソリューションである。 LogBabylonは、ログデータを可読性のある方法で解釈し、システムパフォーマンスと異常アラートに関する洞察分析を追加する。 システムの展望を最重要視し、積極的な管理と迅速なインシデント対応を可能にします。 LogBabylonは多様なログソースを統合し、抽出された情報の正確性と関連性を高める。 これによりログデータの理解が深まり、より効果的な意思決定と運用効率がサポートされる。 さらに、LogBabylonはログ分析プロセスを合理化し、複雑なデータセットの解釈に必要な時間と労力を大幅に削減する。 その能力は、動的コンピューティング環境における継続的監視、パフォーマンス最適化、セキュリティ保証のための貴重なツールを提供する、コンテキスト対応の洞察の生成にまで拡張されている。

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