Clusterizzazione con AI

L'analisi dei log tramite l'apprendimento automatico offre un approccio efficiente per l'application maintenance.

Analisi automatizzata dei log utilizzando l'intelligenza artificiale

L'analisi dei file di log, contenenti informazioni sullo stato del sistema, risulta cruciale per la manutenzione delle applicazioni; in passato era svolta in modo manuale. Tuttavia, al giorno d’oggi, molteplici criticità, come la generazione di un grande volume di dati, e la difficoltà di estrarre informazioni significative dai log, complicano l’analisi manuale.

Per superare queste sfide sono state proposte e studiate tecniche di Intelligenza Artificiale (AI) come il Machine Learning (ML) e il Deep Learning (DL) per automatizzare i task di categorizzazione, strutturazione dei log e rilevazione di anomalie; questo si traduce in maggior efficienza e riduzione dei costi per la manutenzione di un’applicazione.

Approcci esistenti nell'analisi dei log utilizzando l'AI

Nell'analisi dei log con il ML ci sono due approcci: supervised (con dati etichettati per addestrare modelli come SVM e Random Forest per classificare log anomali/normali) e unsupervised (senza etichette, usando tecniche come PCA, clustering e one-class SVM per individuare correlazioni tra i log).

Focus On


Automated log analysis usando l'AI

L'analisi dei log mediante l'apprendimento automatico rappresenta un approccio altamente efficiente per la manutenzione delle applicazioni.

Prima la strutturazione del log
La variabilità dei log, in termini di formato, struttura e contenuto, pone l’accento sulla necessità di definire una struttura per i file di log. Un’adeguata struttura consente di migliorare le prestazioni del modello. Il ML nella log analysis non si ferma solo alla rilevazione delle anomalie, ma può essere usato anche per strutturare i log. Una volta raccolti i log, avviene la separazione tra le parti costanti e le parti variabili. Al termine di questo processo, si ottiene un dizionario, in cui per ogni log vi è una chiave (identifica il tipo di evento ed i dati costanti) e dei parametri (identificano la parte variabile). I log strutturati saranno poi convertiti in vettori di features numeriche, i quali costituiranno l’input del modello.

Approcci esistenti nell'analisi dei log utilizzando l'intelligenza artificiale
Nell'analisi dei log con il ML ci sono due approcci: supervised (con dati etichettati per addestrare modelli come SVM e Random Forest per classificare log anomali/normali) e unsupervised (senza etichette, usando tecniche come PCA, clustering e one-class SVM per individuare correlazioni tra i log). Nel deep learning (DL), una forma potente di ML, non è necessario definire manualmente le features, ma si addestrano reti neurali su grandi volumi di dati, consentendo alla rete di apprendere automaticamente i modelli nei dati. Un approccio notevole è il framework DeepLog, che utilizza il DL per rilevare anomalie nei log.

Vantaggi degli approcci proposti
L'uso delle tecniche di Intelligenza Artificiale (AI) nell'analisi dei log offre numerosi vantaggi. Il ML e il DL permettono di estrarre informazioni significative dai log, identificando anomalie e modelli nascosti. L'AI offre flessibilità nella gestione di log complessi e volumi di dati, consentendo analisi efficienti in tempo reale. Inoltre, automatizza processi complessi, riducendo l'onere manuale e consentendo decisioni rapide. Contribuisce anche alla sicurezza, rilevando attività sospette e migliorando la protezione. Infine, offre un vantaggio competitivo, ottimizzando prestazioni e adattandosi alle esigenze dei clienti. L'AI nell'analisi dei log offre quindi un nuovo potenziale per l'ottimizzazione operativa e decisionale delle organizzazioni.

Sfide degli approcci proposti
L'analisi dei log tramite l’AI è in continua crescita, ma presenta diverse sfide. L'approccio unsupervised risulta più adatto ai contesti reali rispetto a quello supervised; tuttavia, la varietà dei log rende complessa la gestione delle caratteristiche e l'individuazione precisa delle anomalie. Il DL può superare queste limitazioni, tuttavia, anche questo approccio, come nell’unsupervised, richiede grandi volumi di dati per diventare accurato e generalizzare correttamente su dati mai visti, aumentando i costi e la complessità. Nonostante le sfide, i vantaggi stimolano la ricerca di nuove tecniche per migliorare l'efficacia del machine learning nell'analisi dei log.