Log Anomaly Detector 项目使用教程

Log Anomaly Detector 项目使用教程

log-anomaly-detector Log Anomaly Detection - Machine learning to detect abnormal events logs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/log-anomaly-detector

1. 项目目录结构及介绍

Log Anomaly Detector（LAD）项目的目录结构如下：

• .github/: 存放与GitHub操作相关的配置文件。
• .s2i/: 容器化相关配置文件。
• Notebooks/: Jupyter 笔记本文件，用于数据分析和可视化。
• anomaly_detector/: 核心异常检测模块代码。
• config_files/: 配置文件存放目录。
• docs/: 项目文档。
• elast-alert-html/: ElastAlert HTML相关文件。
• imgs/: 存放项目相关的图片文件。
• load_test/: 负载测试相关文件。
• openshift/: OpenShift相关的配置文件。
• playbooks/: Ansible剧本文件，用于自动化部署。
• scripts/: 脚本文件，包含项目的启动、停止等操作。
• specifications/: 项目规范和需求文档。
• tests/: 测试代码和测试数据。
• validation_data/: 验证数据集。
• .coafile: COA配置文件。
• .coveragerc: Coverage配置文件。
• .env.example: 环境变量配置示例文件。
• .gitignore: Git忽略文件。
• .readthedocs.yaml: Read the Docs配置文件。
• .thoth.yaml: Thoth配置文件。
• .travis.yml: Travis CI配置文件。
• .zuul.yaml: Zuul CI配置文件。
• CONTRIBUTING.rst: 贡献指南。
• LICENSE.rst: 项目许可证。
• Makefile: Makefile文件，用于构建项目。
• Pipfile: Pipenv的依赖配置文件。
• Pipfile.lock: Pipenv的依赖锁定文件。
• README.rst: 项目自述文件。
• __init__.py: 初始化Python包。
• app.py: 项目的主Python脚本。
• pyproject.toml: PyProject配置文件。
• pytest.ini: pytest配置文件。
• setup.cfg: setuptools配置文件。
• setup.py: setuptools安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是app.py。这个文件定义了项目的主要逻辑，包括：

• 异常检测模型的初始化和训练。
• 日志数据的读取和预处理。
• 异常日志的检测和预测。

启动项目时，通常会使用以下命令：

python app.py

根据具体的配置文件和环境变量，app.py会加载相应的模型和配置，开始进行异常检测。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于config_files/目录下。这些配置文件包括：

• config.json: 包含项目的全局配置，如数据源、模型参数等。
• model_config.json: 包含机器学习模型的配置信息，如模型类型、超参数等。
• logging_config.json: 日志配置文件，定义了日志的格式、级别和输出位置。

用户可以根据自己的需求修改这些配置文件，以适应不同的部署环境和业务场景。配置文件通常通过app.py读取并应用。

在开始使用项目前，建议仔细阅读和调整这些配置文件，以确保项目能够按照预期的要求运行。

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