5、日志聚类方法综述：技术、检测与评估

日志聚类方法综述：技术、检测与评估

1. 日志聚类方法概述

在日志聚类领域，部分方法会在聚类过程中融入日志结构的领域知识。不过，多数文章因算法复杂度和参数依赖性，缺乏对运行时间复杂度和上限的精确研究。

日志聚类方法主要分为在线聚类和离线/批量聚类。在线聚类意味着在聚类的任何时刻，所有已处理的日志行都已分配到相应的聚类中，其运行时间通常最多随处理的日志行数线性增长，这对于以流方式处理日志行的实际应用至关重要。典型的在线算法流程如下：
1. 初始化一个空的聚类集合。
2. 对于每一个新处理的日志行，算法尝试在聚类集合中找到合适的聚类。
- 若找到合适的聚类，则将该日志行分配到该聚类中。
- 若未找到合适的聚类，则创建一个包含该行的新聚类，并将其添加到聚类集合中。
3. 无限重复上述步骤。

部分方法不仅能生成新的聚类，还具有适应性，即当接收到新的日志行时，能够修改现有的聚类模板。这种适应性方法在经常发生变化的系统（如软件升级或源代码修改影响日志记录行为的系统）中尤为有用。而非适应性方法通常需要完全重新构建所有聚类和模板，适应性方法则可以动态调整到新的基线，而无需立即“忘记”所有先前学习的模式。对于不旨在生成日志模板的方法，通过仅考虑最近添加的日志行进行聚类，也能实现适应性行为。

日志聚类方法还需考虑一些非功能需求，如是否为高效处理（C - 9）或并行执行（C - 10）而设计。评估算法的效率较为困难，因为运行时间通常取决于日志数据的类型、参数设置和数据预处理。此外，大多数算法以确定性方式运行，但也有一些例外会使用随机化，如随机采样、遗传算法、随机哈希函数、随机初始化字段以及所有依赖神经网络的方法。