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【24h】

Log Parser with One-to-One Markup

机译：具有一对一标记的日志解析器

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System logs are often used as the primary resource in data-driven methods to ensure system health and stability. The typical process of system log analysis is to first parse unstructured logs into structured data, and then apply data mining and machine learning techniques to analyze the data and build a workflow model. Existing log parsing methods focus on similar matching of log messages and log templates. We believe that the accuracy of log message parsing is the primary task of log parsing, so we propose One-to-One, a log parser that is marked one-to-one according to the rules duringthe matching process according to the token type and part of speech. Way to parse log messages online. We evaluated Oneto-One on different log sets and compared them with the three most advanced log parsing methods. The results show that our method is similar to the results of the other three methods in parsing simple logs. However, when parsing complex OpenStack logs, the accuracy can reach 98%, which is 20% higher than the best. It can parse tens of thousands of log messages per second. This method shows high efficiency and precision for all three types of test logs, and is applicable to modern system logs.
机译：系统日志通常用作数据驱动方法中的主要资源，以确保系统运行状况和稳定性。系统日志分析的典型过程是首先将非结构化日志解析为结构化数据，然后应用数据挖掘和机器学习技术来分析数据并建立工作流模型。现有的日志解析方法着重于日志消息和日志模板的类似匹配。我们认为日志消息解析的准确性是日志解析的主要任务，因此我们建议使用一对一的日志解析器，该解析器在匹配过程中根据令牌类型和标记在规则中被一对一标记。言语的一部分。在线解析日志消息的方法。我们在不同的日志集上进行了一对一评估，并将它们与三种最先进的日志解析方法进行了比较。结果表明，在解析简单日志时，我们的方法与其他三种方法的结果相似。但是，当解析复杂的OpenStack日志时，准确度可以达到98％，比最好的准确率高20％。它每秒可以解析成千上万条日志消息。该方法对于所有三种类型的测试日志都显示出高效率和高精度，并且适用于现代系统日志。

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