【摘 要】
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当前数据中心已成为电网运行的核心基础设施,而分析服务器日志对保障电力系统的稳定运行、发现和排除系统异常具有重要意义,基于双向长短期记忆神经网络能够有效利用大数据和文本上下文信息的特点.文章提出了一种基于深度学习的日志异常检测方法,该方法首先将非结构化的日志转化为结构化的向量,输入双向长短期记忆网络后,以二分类的形式判断是否发生异常.实验证明该方法相较传统方法能够更准确、快速地分析日志.基于该方法运维人员可以将部分工作自动化,研究人员亦可进一步探索数据中心出现异常时的自动隔离和快速自愈技术.
【机 构】
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国网陕西省电力公司信息通信公司,陕西 西安 710035;南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司,江苏 南京 211000;南京南瑞信息通信科技有限公司,江苏 南京 210003
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当前数据中心已成为电网运行的核心基础设施,而分析服务器日志对保障电力系统的稳定运行、发现和排除系统异常具有重要意义,基于双向长短期记忆神经网络能够有效利用大数据和文本上下文信息的特点.文章提出了一种基于深度学习的日志异常检测方法,该方法首先将非结构化的日志转化为结构化的向量,输入双向长短期记忆网络后,以二分类的形式判断是否发生异常.实验证明该方法相较传统方法能够更准确、快速地分析日志.基于该方法运维人员可以将部分工作自动化,研究人员亦可进一步探索数据中心出现异常时的自动隔离和快速自愈技术.
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