7、在线处理大量日志数据的增量式日志数据聚类

在线处理大量日志数据的增量式日志数据聚类

1. 增量聚类概念

在处理大量日志数据时，传统聚类方法存在诸多不足，如无法在可接受时间内处理大数据量、仅支持基于令牌的比较或无法进行在线异常检测。而增量聚类方法借鉴了生物聚类中增量处理数据实体和应用过滤器以减少距离计算次数的思想，能有效解决这些问题。

1.1 短词过滤器

短词过滤器用于比较日志行，示例如下：

图 3.3 展示了短词过滤器的工作原理。通过比较两条日志行，在特定位置标记差异，同时标记匹配的 k - mer。为达到一定相似度，需满足一定数量的 k - mer 匹配，计算公式如下：
[M = L - k + 1 - (1 - p)kL]

1.2 聚类步骤

对于剩余的每个聚类代表 (c_i \in C_l)，使用字符串度量计算距离 (d(l, c_i))。若距离超过预定义阈值 (t)，则将该聚类从 (C_l) 中移除。最后，将考虑的日志行 (l) 分配到距离最小的聚类 (C_i) 中。若处理结束后 (C_l = \varnothing)，在训练阶段会创建一个以 (l) 为代表的新聚类；在检测阶段，则会因 (l) 代表异常而发出警报。

2. 字符串度量

为计算两条日志行 (l_a) 和 (l_b) 之间的距离 (d(l_a, l_b)) 或相似度 (s(l_a, l_b))，可应用以下几种字符串度量方法：
| 度量方法 | 公式 | 复杂度 | 说明 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |