ソフトウェア運用ログを用いた関数呼び出しパターンの自動識別手法

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  • Automatic Identification of Function Call Patterns Using Software Operation Logs

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抄録

既存システムから実行ログを収集する際,多くのバッチ処理や定期実行される処理の結果,システムが起点となり,ユーザの背後で実行された処理群に対応する「バックグラウンド呼び出しパターンに属するログ」が大量に収集されてしまう.システムの不要な箇所を調査するプログラマは,ユーザの利用状況を把握するうえで,ユーザが起点となり実行された処理群に対応する「オンライン呼び出しパターンに属するログ」を,第一に調査する必要がある.これには,収集された膨大なログの分類が必要である.本研究では,ソフトウェアの運用ログからバックグラウンド呼び出しパターンに属するログとオンライン呼び出しパターンに属するログを自動的に識別することを目的とし,LDAを用いた識別手法を提案する.ERPソフトウェアであるApache OFBizの運用ログを利用した評価実験により,提案手法が実際にバックグラウンド呼び出しパターンに属するログの正確な識別が可能であることを示した.

When collecting execution logs from existing systems, a significant challenge arises as a result of the accumulation of a large number of “logs associated with background call patterns.” These logs are generated when the system serves as the starting point for many batch processes and scheduled tasks that run in the background. Programmers investigating unnecessary aspects of the system need to prioritize the examination of “logs related to online call patterns,” which correspond to processes initiated by users themselves. To accomplish this, there is a need for the categorization of the vast amount of collected logs. This study aims to automatically identify logs related to background call patterns and logs associated with online call patterns from software operational logs and proposes an identification method using Latent Dirichlet Allocation (LDA). Through evaluation experiments utilizing operational logs from Apache OFBiz, an ERP software, we demonstrate the accurate identification of logs related to background call patterns by our proposed approach.

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