8、在线处理大量日志数据的增量聚类与字符模板生成

在线处理大量日志数据的增量聚类与字符模板生成

1. 在线日志数据增量聚类

1.1 Exim主日志文件分析

Exim主日志文件在示例中包含7343条日志行。从部分日志行可看出，不同事件有特定语法，逻辑上关联同一事件的日志行遵循相同语法且有许多共同子字符串。例如，图中第1行和第5行都代表传入消息，共享“<=”、“U=www-data”、“P=local”、“S=”等字符串；第2、3、6行都涉及消息传递，有不同的共同子字符串和相似参数。

操作步骤：检查Exim主日志文件

可以使用以下命令打印Exim主日志文件的前9行，并比较事件的语法和相似性：

head -n 9 data/in/mainlog

增量聚类算法利用字符串相似性指标将日志行分组，聚类基于以下三点：
1. 行长度
2. 共同子字符串
3. 字符串编辑距离

增量聚类工具使用单个相似性阈值（配置文件中的“st”参数）依次执行这三项检查。还可以设置每行开头时间戳的长度参数（“timestamp_length”），在相似性计算中忽略时间戳，因为时间戳不提供事件信息，随机重合的子字符串不应影响相似性得分。

考虑到Exim主日志中的行包含较长的可变部分，如消息ID和用户名，相似性阈值不宜设置过高，以免同一事件的日志行分到不同簇中。例如，去掉时间戳后，第1行和第5行长度分别为99和98个字符，去除可变令牌后有57个字符相同，为确保它们分到同一簇，相似性阈值不应超过57/99 ≈ 0.58，默认配置中设置为0.51。