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日志异常检测

发布时间:2020-06-30 16:01:14


必示日志异常检测只需简单数据配置、即可快速实现日志所有模板自动异常检测与异常定位,并实现对日志变量如服务器、IP等统计分析,故障时段前后变量分布对比分析,模板趋势对比分析,支持原始日志以及上下文日志浏览、查询分析等。





实时的监控日志能够发现故障或者预测故障,但监控日志面临解析日志和分析日志双重挑战。第一,从非结构化文本的日志数据中提炼特征挑战性大,不能简单采用NLP(自然语言处理)方法,需要结合运维领域知识从日志中提炼日志模板(事件);第二,将无结构化的日志变成结构化的数据后, 如何实时监控日志依旧存在挑战。
 
  • 能够更加准确地提取消息模板,支持增量式学习,基于提取的模板信息对日进行实时在线解析,同时监控各个日志模板数量和变量分布的异常 
  • 基于机器学习技术,完成训练后即可对日志进行自动解析。可对应用日志、系统日志、第三方日志等非结构化历史日志进行结构化梳理、提取模板和特征变量解析,并构建模板库和可视化。实时接入的日志将自动解析并匹配已训练好的模板,未匹配任何模板的日志会自动训练生成新的模板,同时产生告警
  • 通过实时学习一定周期内日志数量的变化特征,生成动态变化的基带,同时对实时接入的每分钟的日志数量进行检测,超出基带时会产生异常点,匹配告警规则后生成告警


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