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누구나 syslog 데이터 및 기계 학습 또는 심층 학습 경험이 있습니까? syslog 데이터가 기계 학습 알고리즘에서 사용하기에 충분히 풍부하고 통찰력을 얻을 수 있습니까? 그렇다면 어떤 통찰력을 얻을 수 있습니까? 현재 방대한 양의 syslog 데이터를 이해할 수있는 도구가 있습니까?syslog 데이터는 기계 학습에 가치가 있습니까?
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답변
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Splunk는이 작업을 비교적 쉽게 할 수 있지만 데이터 스크럽 부분은 꽤 오래 걸릴 수 있습니다. 데이터 및 시스템의 덩어리 인 운영 지능 기계 학습에 관해 이야기하고 있기 때문에 Splunk를 많이 묶어야합니다.
질문에 대답하려면 예. 나는 syslog 데이터를 사용하여 비정상적인 실패를 추적하고 기계 학습을 활용하여 티켓 입력으로 인한 가동 중단 횟수를 예측 (및 줄이기)했습니다. 다른 말로하면, 우리는 기계 학습을 사용하여 예정된 (및 통신 된) 정전 중에 얼마나 많은 사람들이 당황 할지를 예측하여 정확한보고 메트릭을 만들 수 있습니다.
데이터베이스 연결 문제를 예측하는 알고리즘이나 응용 프로그램 문제에 대해 이야기하는 것이 가장 중요하다고 할 수 있습니다. syslog는 시스템에서 실행되는 모든 응용 프로그램에서 어떤 일이 일어나는지 알려주지는 못합니다. (/ var/log 'syslog'에 보내는 로그를 분류하지 않는 한) 시스템 학습 알고리즘을 수행 할 때 응용 프로그램 로그를 고려해야합니다. 그 응용 프로그램에 대한 더 나은 활동 소스가 없기 때문입니다. 트릭은 해당 응용 프로그램이나 서비스의 종속성을 결정하는 것입니다.
Splunk는 훌륭한 도구이며 데이터 덩어리 감각을 위해 다른 도구와 비교하여 사용하기 쉽습니다. 모든 syslog 파일을 끊임없이 연결 문제를 위해 scub하기 위해 사용합니다. 데이터가 들어간 후에는 매우 쉽습니다.