Ваша Вики

Основной скрипт обработки логов (process_logs.py)

Ключевой скрипт, отвечающий за прием, парсинг и первичную обработку входящего потока логов.

Начальная Версия

Самая первая обсуждаемая версия скрипта была простой реализацией на Python. Она принимала строки логов со стандартного ввода и использовала предопределенные регулярные выражения для извлечения timestamp, уровня и сообщения. Классификация была основана на простых ключевых словах. Вывод был в консоль или файл.

Основная цель: Быстро проверить концепцию парсинга и базовой фильтрации.

Структура:

• Чтение строки лога.
• Применение regex.
• Поиск ключевых слов.
• Печать результата.

Журнал Изменений

• Итерация 1 (Переход к модульному парсингу):

  Что изменено: Regex-парсеры вынесены в отдельные функции/классы. Добавлена логика выбора парсера в зависимости от источника лога или его начальной структуры. Почему: Проблема: Логи из разных источников имели сильно различающийся формат. Жестко закодированный regex не справлялся. Решение: Модульность позволила легко добавлять поддержку новых форматов логов без изменения основной логики скрипта. Решенные проблемы: Негибкость парсинга, сложность поддержки.

• Итерация 2 (Интеграция ML для классификации):

  Что изменено: Вместо поиска по ключевым словам добавлена загрузка предобученной ML-модели (например, на основе BERT) и функция передачи обработанного сообщения лога в эту модель для классификации. Почему: Проблема: Классификация по ключевым словам была неточной и не улавливала семантику сообщений. Решение: ML-модель позволила классифицировать логи гораздо точнее, обрабатывая синонимы и контекст. Решенные проблемы: Низкая точность классификации, неспособность работать с новыми или измененными формулировками логов.

• Итерация 3 (Потоковая обработка и производительность):

  Что изменено: Внедрена библиотека для асинхронной или многопоточной обработки (например, использование `asyncio` или `concurrent.futures`). Логи стали обрабатываться батчами, а не по одной строке. Добавлен буфер для входящих логов. Почему: Проблема: Скрипт стал "захлебываться" при большом объеме входящих логов после добавления ML-модели (которая ресурсоемка). Обработка была последовательной и медленной. Решение: Асинхронная/параллельная обработка и батчинг значительно увеличили пропускную способность. Решенные проблемы: Низкая производительность, неспособность обрабатывать пиковые нагрузки.

• Итерация 4 (Обратная связь и переобучение):

  Что изменено: Добавлен механизм сохранения логов, классификация которых была неопределенной или помечена пользователем как ошибочная. Реализована функция для периодического дообучения ML-модели на собранных данных с пользовательскими метками. Почему: Проблема: Модель иногда ошибалась, и не было механизма ее улучшения без полного ручного сбора нового датасета. Решение: Система обратной связи позволила модели адаптироваться к специфике логов конкретной инфраструктуры и повысить точность со временем. Решенные проблемы: Статичность модели, сложность адаптации к новым паттернам логов, зависимость от ручного сбора данных для переобучения.

Отброшенные Варианты и Ошибки

• Отброшенный вариант: Использование чистого ключевого подхода с очень большим словарем синонимов. Причина отказа: Быстро стало неуправляемым, требовало постоянного обновления словарей, не улавливало контекст, давало много ложных срабатываний.

• Ошибка: Использование простой TF-IDF модели для классификации на ранних этапах. Суть ошибки: Модель плохо работала с короткими, техническими сообщениями логов, где важен порядок слов и специфические токены, а не просто частота терминов. Как исправлено: Переход к моделям на основе трансформеров, которые лучше работают с контекстом и семантикой.

• Отброшенный вариант: Попытка парсить *все* типы логов одним универсальным regex-паттерном. Причина отказа: Невозможно создать достаточно гибкий паттерн для разнородных форматов. Приводило к ошибкам парсинга или пропуску информации. Как исправлено: Внедрение модульной системы парсеров, специфичных для каждого формата.

Уроки Итераций

• Урок: Модульность критически важна для систем, работающих с разнообразными внешними данными.
• Урок: Для анализа текстовых данных с выраженной семантикой (как логи), современные NLP-модели (трансформеры) значительно превосходят более простые подходы, несмотря на сложность и ресурсоемкость.
• Урок: Производительность и масштабируемость должны учитываться с ранних этапов проектирования, особенно при работе с потоками данных. Асинхронность или параллелизм необходимы.
• Урок: Система должна уметь адаптироваться и обучаться на реальных данных и обратной связи от пользователей, чтобы оставаться актуальной и точной.