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摘要
日志异常检测是当前数据中心智能运维管理的典型核心应用场景.随着机器学习技术的快速发展和逐步成熟,将机器学习技术应用于日志异常检测任务已经形成热点.首先,文章介绍了日志异常检测任务的一般流程,并指出了相关过程中的技术分类和典型方法.其次,论述了日志分析任务中机器学习技术应用的分类及特点,并从日志不稳定性、噪声干扰、计算存储要求、算法可移植性等方面分析了日志分析任务的技术难点.再次,对领域内相关研究成果进行了梳理总结和技术特点的比较分析.最后,文章从日志语义表征、模型在线更新、算法并行度和通用性3个方面讨论了日志异常检测今后的研究重点及思考.
