9篇关于日志分析的计算机毕业论文

今天分享的是关于日志分析的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到日志分析等主题,本文能够帮助到你

基于深度学习的日志分析系统的设计与实现

这是一篇关于日志分析,异常检测,ELK,深度学习的论文, 主要内容为随着互联网信息技术的发展,网络应用向大规模、分布式集群的方向发展,系统的运维愈发具有挑战性。日志是运维中的重要依据,传统的日志管理手段和工具已经难以应对多源异构数据所带来的考验。基于深度学习的多源异构数据下日志解析和异常检测的模型和相关方法,是重要的研究方向。论文首先讨论了有效的日志模板抽取技术,针对日志异常检测,设计了一种结合长短时记忆网络(LSTM)和时序卷积网络(TCN)的模型,并在其中融入了自注意力机制。该模型通过LSTM有效地捕捉序列中的长期依赖关系,利用TCN模型处理序列数据中的局部模式和全局模式,引入自注意力机制强化模型对日志数据中关键信息的捕捉能力。实验表明,该方法提高了日志中异常检测的准确性。在日志分析系统的系统架构方面,以Elasticsearch、Logstash、Kibana及相关组件共同组成的开源框架为基础,进行日志数据的采集、存储及可视化功能实现。在对日志分析系统进行了需求分析后,根据系统的业务流程,设计并实现了日志采集、日志存储、日志模板抽取、日志异常检测和告警和通知等模块,并对系统进行了功能性能测试。系统使用ELK自有的搜索和分析功能,实现各种面板的动态展示,提高了日志的可读性和系统的日志处理分析水平。相关测试证明了所实现系统的有效性。系统提升了运维效率,并为解决日志系统中的问题提供了新的思路和方案,系统对同类应用也有参考价值。

油品运输物联网日志分析系统设计与开发

这是一篇关于日志分析,日志分析系统,struts2+spring+mybatis,油品运输物联网系统的论文, 主要内容为本课题组与协作公司在2012年针对油品运输物联网展开研究,在防爆冗余度、检测信号可信度、网络连通性以及网络稽查机制方面取得了许多成果,并在2017年成功申报了陕西省技术创新引导专项(基金),在此背景下本课题展开对油品运输物联网系统的日志文件进行分析设计与开发。针对日志文件进行分析系统的设计与开发,主要从解析日志文件中的关键信息,轨迹的回放包含状态信息的展示,站点模块的管理开发以及智能分析异常四个方面展开研究设计与开发。日志文件分析系统采用struts2+spring+myBatis的框架模式进行开发,数据库采用Mysql关系型数据库,开发环境win10+jdk1.7,部署服务器Tomcat服务器。该系统主要功能是日志文件的解析,解析后的轨迹回显,回显过程中的报警信息,以及最后的智能分析;其中日志文件内容通过正则表达式进行匹配,获取相关数据和信息;轨迹的回显调用的百度地图的接口来实现;智能分析基于实地调研得出判断条件得出计算异常次数的公式从而进行记录。智能分析过程就是为了排除运输过程中的报警信息,得出运油车司机是否存在盗油这一行为。考虑到系统监控覆盖地区较多,采用总站和子站联合监控的模式进行管理。针对研究开发的日志文件分析系统进行了白盒代码测试和软件调试,黑盒功能测试,测试结果表明项目研究和软件开发达到了预期目标。。

基于GrayLog的日志系统的设计与实现

这是一篇关于日志采集,日志分析,异常检测,微服务架构,GrayLog的论文, 主要内容为近年来互联网行业高速发展,软件的规模和用户都持续增长,传统的单体应用已经无法满足用户的需求。企业为了追求高性能、高可用且稳定的目标,通常会使用微服务架构对软件进行设计,将软件整体的功能分为不同的模块,每个模块开发、构建和部署以及日渐复杂的互联网软件架构都给企业运维人员带来很大的挑战。软件系统在运行过程中产生的海量微服务日志和中间件日志是运维人员分析和监控软件的重要信息来源,所以,企业需要一套能够对日志进行统一收集、处理、分析并且能够可视化展示日志信息的近实时日志系统。本文基于当下流行的微服务框架,设计并实现了以Gray Log、Elasticsearch为核心的日志收集和分析系统。结合互联网软件的架构以及企业对互联网软件日志的需求,在日志系统需求分析和架构设计的基础上,本文的主要工作包括:(1)基于Log Back日志框架研发日志子系统log-servcie实现对微服务日志的统一规范、统一采集,使用File Beat对中间件日志进行采集,实现无入侵式各类日志收集;研究日志数据的处理方法,使用Gray Log的Pipe Line、Extractor组件对日志数据进行关键信息提取和处理,实现对日志中隐私信息的数据脱敏。(2)研究海量数据的存储、检索、分析等技术,在开源组件Elasticsearch中设计冷热架构对日志进行存储,利用Elasticsearch的高性能全文检索与计算能力实现对日志数据的检索与统计分析,降低了海量数据存储成本但不影响检索速度和IO性能;基于无监督学习的孤立森林算法研究对日志数据的异常检测,实现对无明显特征的异常日志的快速定位。(3)基于Gray Log Dashboard组件研究日志可视化功能,以图表的形式可视化展示日志信息的统计分析结果,提升企业在日志方面的处理能力。(4)在日志子系统log-servcie中增加面向企业的日志相关定制化功能,比如研发Kafka Plugin插件,实现将Gray Log中存储的日志数据投递至Kafka节点;在原始日志中植入字段Trace Id、生成操作日志、动态修改日志等级等,为企业的日志处理提供便利。

音乐类移动应用的日志收集分析系统设计与实现

这是一篇关于音乐移动应用,日志分析,分布式的论文, 主要内容为近年来,国内外互联网和移动设备快速发展,基于Android和IOS操作系统的移动应用日益增多,这些应用覆盖了生活的每一面,从水费电费缴纳到学习娱乐听音乐。互联网企业以及非传统互联网企业都在推出与自己业务相应的移动应用来拉去用户,赚取流量。在移动应用领域,移动应用开发商除了要注意移动应用的自身属性外,还需要注意用户产生的数据及用户行为日志带来的价值。这些日志不仅数量大而且包含的信息足,如何从这些大量的数据里统计和查询出有效直观的数据,这便成了日志统计中的关键问题。论文主要介绍了音乐类移动应用的日志收集分析系统项目背景、项目意义、相关技术的选型,还有系统的需求分析、概要设计、详细设计与实现以及测试等相关内容。该论文阐述的系统里采用了大量分布式框架来实现部分功能,系统主要包含日志收集、日志分析、预警系统和Spring Boot后台等模块。其中日志收集包括日志采集和日志传输,日志采集又包括历史日志的采集和实时日志的采集;日志分析除了处理实时流日志之外还实现每日推荐的功能。论文设计的日志采集模块使用Flume框架实现,日志传输使用了 Kafka消息队列;日志分析采用Spark计算引擎,分析后部分结果存储在HBase中;最后由后台系统处理业务请求,返回数据给前端;前端是Html静态页面,包括登录修改信息、崩溃日志处理、统计日志查看等功能,本文将对音乐类移动应用的日志收集分析系统的各个模块进行设计与实现。本人主要负责日志收集模块、日志分析模块、预警模块、系统后台并参与了部分前端模块的开发。本论文所设计系统的技术相关来源于本人实习的项目,从实际业务需求出发,进行研究并设计实现。该系统的能够满足移动应用运营商对日志数据的把控和观察,同时也可以方便开发人员对部分日志数据的查看,辅助开发人员开发应用。同时也能够记录一些数据方便以后活动的所需,系统还有着一定健壮性和可扩展性,能够应付多变的业务需求。

基于云加密平台的日志分析系统的设计与实现

这是一篇关于日志分析,数据聚类,实时计算的论文, 主要内容为在当今大数据时代,各种应用系统每天都会产生大量的日志数据,并且随着云计算与分布式技术的发展,这些日志数据往往分散于不同的服务器节点上。这使得对这些日志数据进行采集、存储以及可视化检索成为了一个难题。进一步来讲,通过这些分散的海量日志数据来解决系统故障以及挖掘其中的价值也变得越发困难。针对上述问题,对日志系统的相关理论进行研究,基于云加密系统,设计并研发了一个日志分析系统。基于云加密平台的日志分析系统基于B/S架构,采用了分层处理的设计思想,按照功能不同分为了日志采集处理、日志缓冲、日志分析、日志存储可视化和异常告警五大功能模块。实现了日志从收集到传输,再经过实时分析处理,最后存储可视化的流程。在实现过程中涉及到内容关联密钥算法、云加密系统、ELK日志框架、Kafka数据缓冲队列、余弦相似度算法、Flink实时数据分析处理框架等相关技术。根据云加密系统日志的特性,将日志划分为了云加密系统日志、部署服务器日志、数据库日志、反向代理服务器日志、缓存中间件日志五大类。通过HTTP接口和SDK嵌入式两种不同采集方式进行日志采集,经过Logstash集群初步过滤和Kafka消息队列的中转,然后经由Flink实时计算平台的数据流切分和复制,并进行一系列的日志清洗、分类等操作,最后用Elasticsearch和MySql等数据库进行日志数据持久化。最后设计实现了后台数据查询接口,对数据库日志数据进行统计处理,实现了日志数据的可视化查询。

基于Struts、Hibernate的日志管理系统的设计与实现

这是一篇关于Struts,Hibernate,日志管理,日志分析的论文, 主要内容为随着Internet和计算机技术的发展,企业信息化变得越来越重要,越来越多的企业通过信息化技术来整合企业的资源,提高企业的市场竞争力。随着企业信息化的发展,企业信息系统变得越来越复杂,企业对信息系统安全性的要求也越来越高。为了保证信息系统的安全性,开发人员采用了多种技术来提高信息系统的安全性,其中日志技术是比较重要的一种。当前主流日志技术在可操作性和专用性上存在很大的限制,并且日志记录比较简单,没有提供日志分析的功能,并不适合企业信息系统的应用,企业信息系统必须根据自身的要求开发日志系统来增加系统的安全性。为了解决日志技术的上述问题,本文应用当前流行的Struts和Hibernate框架开发出了一套适合于企业信息系统的日志管理系统。该日志管理系统操作简单并且为用户提供了日志分析功能,使用户能够分析企业信息系统的使用情况并对信息系统进行优化。

面向高校图书馆的推荐系统研究与实现

这是一篇关于推荐系统,高校图书馆,协同过滤,专业推荐,日志分析的论文, 主要内容为随着网络的发展，信息的海量增加，人们用传统的信息检索技术，要在其中查找并筛选出符合自己兴趣的信息变得越来越困难。协同过滤推荐技术由于内容无关性等优势，在很多领域都得到应用，并在电子商务领域取得初步的成功。然而目前，在高校图书馆领域运用推荐技术的案例并不多，并且大部分都是使用基于内容的推荐算法或是混合的推荐算法，单纯使用协同过滤推荐算法应用在高校图书馆领域的案例在国内并不多见。由于高校图书馆的藏书和读者相对专业，加上新兴专业层出不穷，专业不断融合，知识膨胀日益加速，对于高校师生来讲，要从海量藏书中找到适合自己的图书并不是一件容易的事情。因此，为高校图书馆领域构建推荐系统变得十分必要。为了帮助师生更方便准确地找到自己感兴趣的图书，节省读者检索图书的时间,本文提出了在高校图书馆领域内运用协同过滤推荐算法来构建推荐系统.通过基于华侨大学500百万条用户真实的日志数据的实验和分析，我们不但对建设的必要性做了定性和定量的分析，还对不同的算法进行了比较，并选出合适的方案。本文的仿真实验还发现基于学院（局部）的借阅数据所构建的模型可以为用户提供与基于全校（全局）的借阅数据所训练的模型相近的精度，这个发现不但反映了高校图书馆用户的行为特点——专业和专注，更可视为降低计算复杂度的直接依据——我们因此将（1）节省可观的计算资源，（2）能够及时响应新的用户数据并更新模型，（3）可根据不同学院的新数据产生速度来定制不同的更新策略。通过基于真实数据的实验验证，本文发现了基于局部数据构建推荐模型的可行性和有效性，这是协同过滤技术在高校图书馆这一特定应用环境里的新发现，对同行有一定的参考价值。同时，本文将这种利用局部数据来为用户推荐的思想运用到实际的图书馆推荐系统中，设计并实现了一个基于高校图书馆领域的图书推荐系统原型。系统不但实现了推荐功能，同时也通过其他辅助功能来改善协同过滤技术所固有的冷启动问题。

基于日志和Gpfdist的缺陷自动定位系统的设计与实现

这是一篇关于Spring MVC框架,日志分析,线程池,Gpfdist的论文, 主要内容为易安信信息技术研发(上海)有限公司(以下简称为“EMC”)作为全球性的硬件存储产品提供商,会向客户提供存储产品的后续支持服务。通常情况下,客户反映产品设备的问题后,会由公司的客户支持人员根据客户上传的产品设备日志,借助脚本工具和工作经验分析问题原因、定位产品发生的缺陷(Bug),从而帮助客户解决问题。但依靠人工和功能简单的脚本分析日志的过程耗时较长,售后服务团队存在对客户的反馈不够及时、缺陷定位不够准确的问题,较大影响了客户对EMC所提供的售后服务的满意度。本文所实现的基于日志分析的缺陷自动定位系统Support Central系统是EMC的核心技术事业部针对上述问题提出的解决方案。本文介绍了系统所完成的主要工作：通过定期自动解析客户上传的问题设备日志,根据专家人员预先对缺陷的逻辑定义,实现日志记录中满足定义的缺陷匹配扫描,旨在快速定位产品设备上发生的缺陷并提供解决方案,从而解决客户支持人员对于客户反馈不及时的问题。同时,本文从需求分析、系统设计和系统实现三个方面介绍了Support Central系统实现的具体过程。本文所描述的系统设计方案为：Support Central系统采用B/S架构,使用轻量级的Web框架Spring MVC、Hibernate进行开发。用户界面采用Html、JQuey、Ajax等前端技术实现,服务器使用Java语言实现,并结合线程池、定期任务、面向切面编程、分布式数据库Greenplum及其并行文件服务器Gpfdist等技术。本文所介绍的基于日志和Gpfdist的缺陷自动定位系统Support Central基本解决了EMC公司售后团队对客户的反馈不够及时、缺陷定位不够准确的问题。通过定期自动扫描日志记录中匹配定义的缺陷,实现了快速定位产品设备上的缺陷并提供相应的解决方案的目标。Support Cetral系统在有效地协助客户支持人员日常工作的同时,也提高了EMC公司的售后服务质量及产品的客户满意度。