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pos機服務(wù)器異常
作者：京東科技 張憲波、張靜、李東江
基于 NLP 技術(shù)對運維日志聚類，從日志角度快速發(fā)現(xiàn)線上業(yè)務(wù)問題
日志在 IT 行業(yè)中被廣泛使用，日志的異常檢測對于識別系統(tǒng)的運行狀態(tài)至關(guān)重要。解決這一問題的傳統(tǒng)方法需要復(fù)雜的基于規(guī)則的有監(jiān)督方法和大量的人工時間成本。我們提出了一種基于自然語言處理技術(shù)運維日志異常檢測模型。為了提高日志模板向量的質(zhì)量，我們改進特征提取，模型中使用了詞性（PoS）和命名實體識別（NER）技術(shù)，減少了規(guī)則的參與，利用 NER 的權(quán)重向量對模板矢量進行了修改，分析日志模板中每個詞的 PoS 屬性，從而減少了人工標注成本，有助于更好地進行權(quán)重分配。為了修改模板向量，引入了對日志模板標記權(quán)重的方法，并利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN) 實現(xiàn)了基于模板修正向量的最終檢測。我們的模型在三個數(shù)據(jù)集上進行了有效性測試，并與兩個最先進的模型進行了比較，評估結(jié)果表明，我們的模型具有更高的準確度。
日志是記錄操作系統(tǒng)等 IT 領(lǐng)域中的操作狀態(tài)的主要方法之一，是識別系統(tǒng)是否處于健康狀態(tài)的重要資源。因此，對日志做出準確的異常檢測非常重要。日志異常一般有三種類型，即異常個體日志、異常日志序列和異常日志定量關(guān)系。我們主要是識別異常個體日志，即包含異常信息的日志。
一般來說，日志的異常檢測包括三個步驟：日志解析、特征提取和異常檢測。
1）解析工具提取的模板是文本數(shù)據(jù)，應(yīng)將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字數(shù)據(jù)，以便于輸入到模型中。為此，特征提取對于獲得模板的數(shù)字表示是必要的。
2）在模板特征提取方面，業(yè)界提出了多種方法來完成這一任務(wù)。獨熱編碼是最早和最簡單的方法之一，可以輕松地將文本模板轉(zhuǎn)換為便于處理的數(shù)字表示，但是獨熱編碼是一種效率較低的編碼方法，它占用了太多的儲存空間來形成一個零矢量，而且在使用獨熱編碼時，忽略了日志模板的語義信息。除了這種方便的編碼方法外，越來越多的研究人員應(yīng)用自然語言處理 (NLP) 技術(shù)來實現(xiàn)文本的數(shù)字轉(zhuǎn)換，其中包括詞袋，word2vec 等方法。雖然上述方法可以實現(xiàn)從文本數(shù)據(jù)到數(shù)字數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，但在日志異常檢測方面仍然存在一些缺陷。詞袋和 word2vec 考慮到模板的語義信息，可以有效地獲得單詞向量，但是它們?nèi)狈紤]模板中出現(xiàn)的每個模版詞的重要性調(diào)節(jié)能力。此外，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN) 也被用于模板的特征提取。
我們的模型主要改進特征提取，同時考慮每個標記的模版詞語義信息和權(quán)重分配，因為標記結(jié)果對最終檢測的重要性不同。我們利用兩種自然語言處理技術(shù)即 PoS 和命名實體識別 (NER)，通過以下步驟實現(xiàn)了模板特征的提取。
具體來說，首先通過 FT-Tree 將原始日志消息解析為日志模板，然后通過 PoS 工具對模板進行處理，獲得模板中每個詞的 PoS 屬性，用于權(quán)重向量計算。同時，通過 word2vec 將模板中的標記向量化為初始模板向量，并利用權(quán)值向量對初始模板向量進行進一步修改，那些重要的模版詞的 PoS 屬性將有助于模型更好地理解日志含義。對于標記完 PoS 屬性的模版詞，詞對異常信息識別的重要性是不同的，我們使用 NER 在模版的 PoS 屬性中找出重要性高的模版詞，并且被 NER 識別為重要的模版詞將獲得更大的權(quán)重。然后，將初始模板向量乘以這個權(quán)重向量，生成一個復(fù)合模板向量，輸入到 DNN 模型中，得到最終的異常檢測結(jié)果。為了減少對日志解析的人力投入，并為權(quán)重計算做準備，我們采用了 PoS 分析方法，在不引入模板提取規(guī)則的情況下，對每個模板詞都標記一個 PoS 屬性。
解析模板的特征提取過程是異常檢測的一個重要步驟，特征提取的主要目的是將文本格式的模板轉(zhuǎn)換為數(shù)字向量，業(yè)界提出了各種模板特征提取方法：
One-hot 編碼：在 DeepLog 中，來自一組 k 模板 ti，i∈[0，k）的每個輸入日志模板都被編碼為一個 One-hot 編碼。在這種情況下，對于日志的重要信息 ti 構(gòu)造了一個稀疏的 k 維向量 V = [ v0，v1，... ，vk-1] ，并且滿足 j 不等于 i, j∈[0，k），使得對于所有 vi= 1 和 vj = 0。
** 自然語言處理 (NLP)：** 為了提取日志模板的語義信息并將其轉(zhuǎn)換為高維向量，LogRobust 利用現(xiàn)成的 Fast-Text 算法從英語詞匯中提取語義信息，能夠有效地捕捉自然語言中詞之間的內(nèi)在關(guān)系 (即語義相似性) ，并將每個詞映射到一個 k 維向量。使用 NLP 技術(shù)的各種模型也被業(yè)界大部分人使用，如 word2vec 和 bag-of-words 。
** 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）：** 與使用 word2vec 或 Fast-Text 等細粒度單元的自然語言處理 (NLP) 不同，LogCNN 生成基于 29x128codebook 的日志嵌入，該 codebook 是一個可訓練的層，在整個訓練過程中使用梯度下降進行優(yōu)化。
**Template2Vec：** 是一種新方法，基于同義詞和反義詞來有效地表示模板中的詞。在 LogClass 中，將經(jīng)典的加權(quán)方法 TF-IDF 改進為 TF-ILF，用逆定位頻率代替逆文檔頻率，實現(xiàn)了模板的特征構(gòu)造。
3）一段原始日志消息是一個半結(jié)構(gòu)化的文本，比如一個從在線支付應(yīng)用程序收集的錯誤日志讀取為： HttpUtil-request 連接失敗，Read timeout at jave.net。它通常由兩部分組成，變量和常量 (也稱為模板)。對于識別個體日志的異常檢測，目的是從原始日志解析的模板中識別是否存在異常信息。我們的模型使用 PoS 分析以及 NER 技術(shù)來進行更精確和省力的日志異常檢測。PoS 有助于過濾標記有不必要的 PoS 屬性的模版詞，NER 的目標是將重要性分配給所有標記為重要的 PoS 屬性的模版詞。然后通過模板向量和權(quán)向量的乘積得到復(fù)合模板向量。
我們的日志異常檢測模型包括六個步驟，即模板解析、 PoS 分析、初始向量構(gòu)造、基于 NER 的權(quán)重計算、復(fù)合向量和最終檢測。檢測的整個過程如圖 1 所示：
第一步：模板解析
初始日志是半結(jié)構(gòu)化的文本，它們包含一些不必要的信息，可能會造成混亂或阻礙日志檢測。因此，需要預(yù)處理來省略變量，比如一些數(shù)字或符號，并提取常量，即模板。以前面提到的日志消息為例，原始日志 HttpUtil-request 連接 [wx/v1/pay/prepay] 的模板失敗，Read timeout at jave.net?？梢蕴崛椋?HttpUtil 請求連接 * 失敗讀取時間為 * 。我們使用簡單而有效的方法 FT-Tree 來實現(xiàn)日志解析，我們沒有引入復(fù)雜的基于規(guī)則的規(guī)則來去除那些不太重要的標記，比如停止詞。
第二步：PoS 分析
上一步的模版解析結(jié)果只有英語單詞、短語和一些非母語單詞保留在解析好的模板中，這些模版詞具有各種 PoS 屬性，例如 VB 和 NN。根據(jù)我們對大量日志模板的觀察，一些 PoS 屬性對于模型理解模板所傳達的意義很重要，而其他屬性可以忽略。如圖 3 所示，解析模板中的單詞 “at” 在理論上是不必要的，相應(yīng)的 PoS 屬性 “ IN” 也是不必要的，即使去掉 IN 的標記，我們?nèi)匀豢梢耘袛嗄０迨欠裾?。因此，在我們得到?PoS 向量之后，我們可以通過去掉那些具有特定 PoS 屬性的模版詞來簡化模板。剩余的模版詞對于模型更好地理解模板內(nèi)容非常重要。
第三步：初始模板向量構(gòu)造
在獲得 PoS 矢量的同時，模板也被編碼成數(shù)字向量。為了考慮模板的語義信息，在模型中使用 word2vec 來構(gòu)造模板的初始向量。該初始向量將與下一步得到的權(quán)重向量相乘，得到模板的復(fù)合優(yōu)化表示。
第四步： 權(quán)重分析
首先對模板中的模版詞進行 PoS 分析處理，剔除無意義的模版詞。至于其余的模版詞，有些是關(guān)鍵的，用于傳達基本信息，如服務(wù)器操作、健康狀態(tài)等。其他的可能是不太重要的信息，比如動作的對象、警告級別等等。為了加大模型對這些重要模版詞的學習力度，我們構(gòu)造了一個權(quán)重向量來突出這些重要的模版詞。為此，我們采用了 NER 技術(shù)，通過輸入已定義的重要實體，學習挑選標記為重要實體的所有模版詞。該過程如圖所示：
CRF 是 NER 通常使用的工具，它也被用于我們的模型識別模版詞的重要性。也就是說，通過向模型提供標記為重要的模版詞，模型可以學習識別那些未標注的日志的重要的模版詞。一旦模板中的模版詞被 CRF 識別出來，相應(yīng)的位置就會賦予一個權(quán)重值 (2.0)。因此，我們得到一個權(quán)向量 W。
第五步：復(fù)合向量
在獲得權(quán)重向量 W 之后，通過將初始向量 V’乘以權(quán)重向量 W，可以得到一個表示模板的復(fù)合優(yōu)化向量 V。重要的模版詞分配更大權(quán)重，而其他的模版詞分配更小的。
第六步：異常檢測
將第五步得到的復(fù)合矢量 v 輸入到最終全連接層中，以便進行異常檢測。完全連通層的輸出分別為 0 或 1，表示正?；虍惓！?/p>
? 模型評估
我們通過實驗驗證了該模型對日志異常檢測的改進效果。采用了兩個公共數(shù)據(jù)集，以及一套我們內(nèi)部數(shù)據(jù)集，來驗證我們模型的實用性。我們將自己的結(jié)果與業(yè)界針對日志異常檢測提出的兩個 Deeplog 和 LogClass 模型進行了比較。
CANet 的框架是用 PyTorch 構(gòu)建的，我們在 35 個訓練周期中選擇新加坡隨機梯度下降 (SGD) 作為優(yōu)化器。學習速度設(shè)定為 2e4。所有的超參數(shù)都是從頭開始訓練的。
**（1）數(shù)據(jù)集：** 我們選取了兩套公共集和一套公司內(nèi)部數(shù)據(jù)集進行模型評估，BGL 和 HDFS 都是用于日志分析的兩個常用公共數(shù)據(jù)集：**HDFS：是從運行基于 Hadoop 的作業(yè)的 200 多個 Amazon EC2 節(jié)點收集的。它由 11,175,629 條原始日志消息組成，16,838 條被標記為 “異?！?/strong>。BGL：** 收集自 BlueGene/L 超級計算機系統(tǒng) ，包含 4,747,963 條原始日志消息，其中 348,469 條是異常日志。每條日志消息都被手動標記為異?；蛘哒！?* 數(shù)據(jù)集 A：** 是從我們公司內(nèi)部收集來進行實際驗證的數(shù)據(jù)集。它包含 915,577 條原始日志消息和 210,172 條手動標記的異常日志。
**（2）base 模型：** 我們將自己的模型在三個數(shù)據(jù)集上，與兩個業(yè)界最先進的模型 (DeepLog 和 LogClass) 進行比較：DeepLog: 是一個基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，利用長短期記憶 (LSTM) 來實現(xiàn)檢測。DeepLog 采用一次性編碼作為模板向量化方法。LogClass: LogClass 提出了一種新的方法 —— 逆定位頻率 (ILF) ，在特征構(gòu)造中對日志文字進行加權(quán)。這種新的加權(quán)方法不同于現(xiàn)有的反文檔頻率 (IDF) 加權(quán)方法。
**（3）模型評估結(jié)果：** 我們從 Precision、Recall 和 F1-score 三個方面評估兩個 base 模型和我們的模型的異常檢測效果，在 HDFS 數(shù)據(jù)集上，我們的模型獲得了最高的 F1 得分 0.981，此外，我們的模型在召回方面也表現(xiàn)最好。LogClass 在 Precision 上取得了最好的成績，比我們的稍微高一點。在第二套數(shù)據(jù)集 BGL 上，我們的模型在召回率 Recall (0.991) 和 F1-score (0.986) 方面表現(xiàn)最好，但在 Precision 上略低于 LogClass。在第三套數(shù)據(jù)集 A 上三個模型的性能，我們的模型實現(xiàn)了最佳性能，其次是 LogClass。
在所有的數(shù)據(jù)集中，我們的模型具有最好的 F1 得分和最高的召回率，這意味著我們的模型造成的不確定性更小。
?Natural Language Processing-based Model for Log Anomaly Detection. SEAI.
?**ieeexplore 檢索：**https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9680175
?Themis 智能運維平臺智能文本分析功能視圖：（http://jdtops.jd.com/）
以上就是關(guān)于pos機服務(wù)器異常,基于運維日志異常檢測 AIOps 落地實踐的知識，后面我們會繼續(xù)為大家整理關(guān)于pos機服務(wù)器異常的知識，希望能夠幫助到大家！
