11、日志数据的聚类演化与时间序列分析在异常检测中的应用

日志数据的聚类演化与时间序列分析在异常检测中的应用

1. 聚类演化概述

聚类演化（Cluster Evolution，CE）是处理日志数据时的关键技术，它有助于我们深入了解日志数据的动态变化，从而实现有效的异常检测。在进行在线CE时，我们需要对日志行进行一系列处理，包括建立聚类模型、跟踪单个聚类以及确定聚类的转变。

2. 聚类模型

在单个时间窗口内处理日志行时，我们采用增量聚类方法。具体步骤如下：
- 第一条日志行总是创建一个新的聚类，自身作为该聚类的代表。
- 对于后续的每条日志行，通过比较其与所有现有聚类代表的Levenshtein距离，找出最相似的聚类。
- 如果相似度超过预定义的阈值t，则将该行分配到最匹配的聚类中；否则，创建一个以该行自身为代表的新聚类。

这个聚类过程会在每个时间窗口的日志行上重复进行，最终得到一系列独立的聚类图（Cluster Maps），如C, C′, C′′等。然而，这些聚类图仅展示了单个时间窗口内日志行的静态信息，无法直接反映单个聚类的动态特征。

为了解决聚类图之间缺乏联系的问题，我们提出了一种新的模型：每条日志行不仅在其出现的时间窗口内进行聚类以建立聚类图（构建阶段），还会被分配到相邻时间窗口创建的聚类图中（分配阶段）。构建阶段按照上述增量聚类方法建立聚类图，每个聚类存储其所包含日志行的引用；分配阶段使用增量聚类算法将日志行分配到相邻聚类图中最相似的聚类，但不创建新聚类也不改变现有聚类，仅存储分配日志行的额外引用。

以下是一个简单的流程图展示这个过程：

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