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基于Q-learning算法的SaaS软件日志异常检测方法--讲座顺利开展

发布者:xinxi发布时间:2022-06-16作者:浏览次数:10

2022613日下午,澳门太阳集团城网址3开头邀请了原武汉大学软件工程国家重点实验室常务副主任,原武汉大学计算机学院副院长,博士生导师应时教授开展了“基于Q-learning算法的SaaS软件日志异常检测方法”学术讲座,信息工程学院全体教师和校内相关教师在线参与了活动

 

      



日志是关于系统和软件运行状况、用户操作和软件使用情况等的信息记录。随着日志工具,特别是日志增强工具产生的日志数据的规模和价值越来越大,基于日志分析检测与预测软件运维故障的可行性越来越高。

应教授首先介绍了日志的特点和重要性,以及日志分析面临的挑战和国内外研究现状。如采用高效压缩方法完成海量日志数据的压缩;采用智能语言处理技术完成日志数据的解析;采用数据挖掘方法,完成基于日志分析的系统故障诊断;采用机器学习方法,完成基于日志分析的系统故障预测等。

应教授详细介绍了其研究团队自主研发的QLLog:一种基于Q-learning算法的SaaS软件日志异常检测方法。以一个原始日志为例,剖析了日志结构和QLLog的重要组成部分(日志模板、日志标识符、日志序列、日志序列集、日志解析、日志模板序列、日志状态机、Agent),并详细介绍了日记分析流程和日志异常检测方法。对于难以识别新的故障类型问题,QLLog具有新日志模板扩充Q表的机制;对于缺乏在线更新一场检测模型的问题,QLLog提供了通过人机交互的方式来更新异常等级表的途径。

最后应教授介绍了基于稀有类探索和利用的日志故障检测方法,异常日志类通常都是稀有类,但稀有类并一定都是异常日志类,采用稀有类探索,人工判断和标注以及稀有类利用等方式解决异常类判定问题。与会老师也与应教授日志分析技术进行了进一步探讨和交流。