基于知识库和HSMM模型的云日志分析方法
为了分析云基础环境下各个组件产生的日志数据,本文提出了一个基于知识库和HSMM(隐半马尔科夫模型)的云日志分析方法.首先,日志分析系统整合了Flume,Kafka,Spark Streaming;然后,消费模块实时获取云日志,云日志经过一系列处理后形成时间事件序列用于故障预测,正确的预测结果将通过接口写入知识库.此外,获取的云日志会写入elastic-search中用于日志检索;最后,通过实验对系统的实用性指标进行了评估.该云日志分析系统可以聚集多源日志,方便日志检索,提高预测的准确度.
Spark Streaming、云日志、TF-IDF、知识库、OpenStack
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TP311.5(计算技术、计算机技术)
2020-09-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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