摘要

基于日志分析的故障诊断是智能运维的关键技术之一,然而该技术存在关键瓶颈——日志的质量.当今,由于程序开发人员缺乏日志打印规范和指导等问题,日志质量欠佳,因此实现日志的自动化打印决策以提升日志质量的需求日益迫切.关注自动化日志打印决策问题,与现有研究工作不同,提出一种基于程序层次树和逆序组合的特征向量生成方法,能够适用于不同编程语言编写的软件系统.此外,还利用迁移学习算法实现跨组件和跨软件系统的日志打印位置决策.在3个典型的应用场景——版本升级、组件开发和系统开发及5个流行的开源软件系统——OpenStack,Tensorflow,SaltCloud,Hadoop和Angel上的实验表明:所述方法在Java系统中的日志打印决策准确率约为95%,在Python系统中的日志打印决策准确率约为70%.

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