【摘 要】
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智能运维已经成为IT运维领域的热点趋势。智能运维中的根因分析在发现系统故障方面扮演着重要的角色,针对运维数据的日志解析和安全事件关联分析在根因分析中一直是重点研究内容。现有解析器研究中,LenMa解析器因为具有在线实时运行、无需预处理、开源等优点,受到广泛应用,但其在HealthAPP.log数据集上的表现较差;同时,现有研究解决了突增式时序数据与事件序列的相关关系检测问题,但针对新型的缓增型和周
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智能运维已经成为IT运维领域的热点趋势。智能运维中的根因分析在发现系统故障方面扮演着重要的角色,针对运维数据的日志解析和安全事件关联分析在根因分析中一直是重点研究内容。现有解析器研究中,LenMa解析器因为具有在线实时运行、无需预处理、开源等优点,受到广泛应用,但其在HealthAPP.log数据集上的表现较差;同时,现有研究解决了突增式时序数据与事件序列的相关关系检测问题,但针对新型的缓增型和周期型时序数据与事件序列的相关关系检测问题,还没有解决方案。为了解决上述问题,本文首先从分析LenMa解析器性能表现的原因入手,给出了一种LenMa改进算法,接着在时序序列和事件序列关联分析方面,分别提出了两种新型时序序列与事件序列相关关系的检测算法。具体工作如下:1.通过单变量实验找出了LenMa在HealthAPP.log数据集上的较差表现的原因,并基于此原因提出了 LenMa的改进算法。改进后的LenMa算法通过预检算法防止LenMa运行时出现性能骤降问题,通过日志字段替换算法来解决相同类型日志无法聚类的问题。经过实验,LenMa改进算法在该特定类型数据集上的准确率从17.4%提升至98%,同时不影响在其他数据集上的表现。2.提出了缓增式时序序列与事件序列的相关关系检测算法。首先讨论了缓增式时序序列的广泛存在,然后针对这种缓增式时序序列的新场景提出了相关关系检测算法,算法通过基于斜率统计的算法检测时序序列的缓增性,通过以滑动窗口探测的方式来进行相关关系关联分析。最后通过实验观测算法中的滑动窗口大小K以及判断阈值Tr对算法产生的影响。根据实验结果,本文所提出的缓增式时间序列和事件序列相关关系检测算法,在真实的运维场景中,能有效检出周期性相关关系,算法的F1值为98%,为缓增式相关关系的检测问题提供了可靠的解决方案。3.提出了周期式时序序列与事件序列的相关关系检测算法。首先分析了针对周期性时间序列无法应用在传统的MTSKNN算法上的原因,然后针对这种周期性时序序列的新场景提出了相关关系检测算法,算法应用周期性时序序列检测算法进行关联分析,并通过离散傅里叶频域变换来计算周期,最后通过异常检测来输出可能性最高的周期值。根据实验结果,提出的周期性时间序列和事件序列相关关系检测算法,相比于传统的MTSKNN算法,能够有效检测出周期性时序序列和事件序列相关关系。算法能够有效检测出周期性相关关系,F1值为100%,算法输出的周期值的均方差仅为0.011。
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