基于决策树的日志分析方法

• 作者: 余粟 樊建昌
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 决策树算法 日志分析 Spark 大数据
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机软件与理论
• 页码范围: 99-102
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 4027字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.191343

摘要

为了解决服务器运行过程中由于性能故障造成服务质量下降的问题,提出一种基于决策树的日志分析方法,以服务器日志文件中记录服务器关键性能指标的数据为研究对象,利用决策树中常用的ID3、C4.5和CART 3种算法预测服务器未来性能指标发展趋势.实验结果表明,在实际运行过程中,C4.5算法对服务器性能指标数据预测的准确率和召回率最好,分别达到了92.23％和95.37％,在3种决策树算法中拥有最高的准确率与召回率,且相比传统开发人员从日志文件中寻找故障的方法,准确率提高了20％左右,因此能够更好地预测服务器系统性能指标发展趋势.通过该方法可提前感知系统运行状况,并及时作出调整,从而有效降低实际生产过程中服务器故障发生概率,提高服务质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余粟	上海工程技术大学工程实训中心	49	119	6.0	9.0
2	樊建昌	上海工程技术大学机械与汽车工程学院	2	1	1.0	1.0