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Automatisierte Analyse von Logdateien mit Methoden des maschinellen Lernens

Scholz, David (2016) Automatisierte Analyse von Logdateien mit Methoden des maschinellen Lernens. Bachelor's, Duale Hochschule Baden-Württemberg Mannheim.

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880kB

Abstract

Moderne Softwaresysteme protokollieren ihre Aktivitäten in sogenannten Log-Dateien. Diese sind im Fehlerfall oft der einzige Anhaltspunkt für die Fehlersuche. Das manuelle Durchsuchen der Log-Dateien durch den Menschen ist aufgrund deren Größe und Komplexität mühselig und fehleranfällig. Eine Log-Datei besteht aus sogenannten Log-Events, die bestimmte Ereignisse innerhalb des Softwaresystems repräsentieren. Mehrere Log-Events können einen Zusammenhang aufweisen. Sie bilden dann eine sogenannte Log-Event-Sequenz. Es existieren Algorithmen, die aus einzelnen Log-Events Muster generieren, um Log-Dateien automatisiert analysieren zu können. Dabei beschränken sich die aktuellen Algorithmen auf einzelne Log-Events ohne dabei einen Zusammenhang zwischen mehreren Log-Events in Betracht zu ziehen. In dieser Arbeit wird ein Algorithmus entworfen und implementiert, welcher automatisiert aus mehreren logisch zusammengehörigen Log-Events, den Log-Event-Sequenzen, Muster erzeugen kann. Hierbei werden Methoden des überwachten maschinellen Lernens eingesetzt, um anhand von speziell aufbereiteten Trainingsdaten Muster zu generieren. Der Algorithmus kann dazu genutzt werden Log-Dateien nach Anomalien und Fehlern zu durchsuchen. Er fasst die analysierten Log-Dateien in einem für den Menschen leicht verständlichen Bericht zusammen. Der Algorithmus wird anhand von Log-Dateien der verteilten Integrationsumgebung Remote Component Environment (RCE) erprobt. RCE wird am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) entwickelt. Abschließend werden mögliche Erweiterungen des Algorithmus für die Zukunft diskutiert.

Item URL in elib:https://elib.dlr.de/107177/
Document Type:Thesis (Bachelor's)
Title:Automatisierte Analyse von Logdateien mit Methoden des maschinellen Lernens
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthors ORCID iD
Scholz, DavidDavid.Scholz (at) dlr.deUNSPECIFIED
Date:September 2016
Refereed publication:No
Open Access:Yes
Gold Open Access:No
In SCOPUS:No
In ISI Web of Science:No
Number of Pages:77
Status:Published
Keywords:Log-Analyse, Maschinelles Lernen
Institution:Duale Hochschule Baden-Württemberg Mannheim
HGF - Research field:Aeronautics, Space and Transport
HGF - Program:Space
HGF - Program Themes:Space Technology
DLR - Research area:Raumfahrt
DLR - Program:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Research theme (Project):R - Vorhaben SISTEC
Location: Köln-Porz
Institutes and Institutions:Institut of Simulation and Software Technology > Distributed Systems and Component Software
Deposited By: Boden, Dr. Brigitte
Deposited On:07 Nov 2016 08:51
Last Modified:31 Jul 2019 20:04

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