log-anomaly-detector (LAD)

LAD是Red hat 开发的，一个基于机器学习的Log日志异常检测命令行工具

文章目录

• log-anomaly-detector (LAD)
• • 1. 安装
  • 2. 示例
  • • Command
    • UI Command：
  • 3. 结构
  • 4. Machine Learning Core
  • • Language Encoding， Word2Vec
    • SOM
    • 模型结构
  • 5.Metrics
  • • Fact Store Metrics
    • Core Metrics
  • 6. Storage
  • 7. demo数据格式
  • 8. 总结

1. 安装

环境要求：python 3.6 或以上
直接安装会出错，为了避免后续的错误，需要预先安装以下几个依赖（后装的话会出错）：

pip install git+https://github.com/compmonks/SOMPY.git pip install ipdb pip install tornado==5.1 pip install python-dateutil==2.8.0 pip install opentracing-instrumentation==3.2.1

然后安装LAD：
pip install log-anomaly-detector==0.0.2
安装需要几个小时，之前的版本使用UI Command时会有bug，作者在0.0.2版本中修复了

查看是否安装成功：
log-anomaly-detector --help

报错解决：

• 报错1：
  
  在issue里提了这个错误，作者表示这是因为他们采用了某个git commit当做依赖，这是个bug，需要该项目的作者解决。
  暂时只能采用这个解决办法：

pip install git+https://github.com/compmonks/SOMPY.git pip install ipdb

• 报错2：
  
  解决方法：

pip install tornado==5.1 pip install python-dateutil==2.8.0 pip uninstall opentracing-instrumentation pip install opentracing-instrumentation==3.2.1

2. 示例

Command

参数及其用法(方括号中为可选参数)：
log-anomaly-detector [main-options] <command> <subcommand> [subcommand-options] [parameters]

首先去github上clone整个项目
git clone https://github.com/AICoE/log-anomaly-detector.git
测试用例：

$ cd log-anomaly-detector$ log-anomaly-detector run --config-yaml config_files/.env_cmn_log_fmt_config.yaml --single-run True

这里有个bug，需要修改 config_files/.env_cmn_log_fmt_config.yaml 文件的前两行为1行：

STORAGE_DATASOURCE: "local"

正常运行页面：

UI Command：

参数及其用法(方括号中为可选参数)：

export SQL_CONNECT="mysql+pymysql://{USERNAME}:{PASSWORD}@localhost/factstore" export CUSTOMER_ID="test1" log-anomaly-detector ui --port 8080 --debug True

实际用例：

export SQL_CONNECT="mysql+pymysql://root:123456@3.3.6.12/factstore" export CUSTOMER_ID="test1" log-anomaly-detector --metric-port 8081 ui --port 9999

可以打开fact store（用来反馈false positive）：

提交false positive成功：

3. 结构

该框架由三个组件组成。

机器学习Core（LAD Core）
包含自定义代码以训练模型并预测日志行是否异常。目前只有无监督方法，基于W2V（Word2vec）和SOM（自组织图）。我们计划添加更多模型。 监控（指标）

指标 ( Metrics）
为了在生产中监控此系统，利用了grafana和prometheus来可视化此机器学习系统的运行状况。
grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用，主要用于大规模指标数据的可视化展现，是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具。
Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架。

反馈回路（Fact Store）
有一个元数据注册中心，用于跟踪机器学习系统中来自false_positives的反馈，并提供一种用于ML自我校正错误预测的方法，称为 Fact Store。

4. Machine Learning Core

Language Encoding， Word2Vec

日志消息是可变长度的字符串，需要将它们转换为固定长度的向量表示，机器学习算法可以使用这些向量表示。这里使用了python gensim 包中的 Word2Vec，其具有将单词转换为数值向量的强大能力，可以保留其大部分语义。

SOM

自组织映射 ( self-organizing map, SOM ) 是一种无监督的学习算法，用于帮助我们量化日志的异常性。
SOM的工作原理
SOM是一个单层的神经网络，只有输入层和竞争层两层：

竞争层的神经元采用竞争的方式激活，每个神经元有一个权值向量$w$ ，输入向量 $x$ 会激活与之最接近的神经元，这个神经元叫做获胜神经元(winner)。
下图展示了 SOM 的训练过程。紫色区域表示训练数据的分布状况，白色网格表示从该分布中提取的当前训练数据的映射。首先，SOM 节点位于数据空间的任意位置，最接近训练数据的节点（黄色高亮部分）会被选中。它和网格中的邻近节点一样，朝训练数据移动。在多次迭代之后，网格倾向于近似该种数据分布（下图最右）。

最终的效果就是对数据进行了聚类，每个神经元代表一类。这一类所包含的数据，就是能够使它竞争获胜的那些数据。

训练计算过程
Step 1：与其他神经网络相同，需要将$Weights$初始化为很小的随机数
Step 2：随机取一个 输入样本$X_i$
Step 3：遍历竞争层中每一个节点：计算$X_i$与节点之间的相似度(通常使用欧式距离)，选取距离最小的节点作为优胜节点(winner node)，有的时也叫BMU(best matching unit)
Step 4：根据邻域半径$\sigma$(sigma)确定优胜邻域将包含的节点；并通过neighborhood function计算它们各自更新的幅度(基本思想是：越靠近优胜节点，更新幅度越大；越远离优胜节点，更新幅度越小)
Step 5：更新优胜邻域内节点的$Weight$
Step 6：完成一轮迭代(迭代次数+1)，返回Step 2，直到满足设定的迭代次数

推理阶段，离最近的神经元结果较远的点是异常点，这里需要设定一个最长距离的阈值参数。

SOM的详细原理可参考：
https://www.zhihu.com/question/28046923
https://zhuanlan.zhihu.com/p/73534694

模型结构

通过W2V将log文本转换为数值向量，生成的向量输入SOM中，进行异常检测模型的训练和推理。

5.Metrics

Fact Store Metrics

用于查看Fact Store部署成功的指标。

Core Metrics

用于可视化正在运行的ML作业和发现false positives。

6. Storage

数据源（Source）和数据接收（Sink）可以有多种存储形式：

7. demo数据格式

项目里给了Local形式数据的例子
输入数据
分为两种：json和txt格式
json格式:

txt格式：常规 log 格式： timestamp severity message

输出数据
json格式：

8. 总结

该工具基于word2vec和SOM算法，可以实现对单条Log日志的异常检测。
总的来说项目较为完整，但其上线不久且用户不多，因此代码中尚存在一些Bug需要修改。

总结

以上是生活随笔为你收集整理的log-anomaly-detector (LAD)的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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