物联网云服务日志聚类算法优化研究

"物联网云服务的日志聚类算法研究，通过改进LogCluster算法，解决高阈值下无法输出有效聚类结果、异常行判断和多轮聚类问题，提高日志监控与告警效率" 物联网云服务是现代信息技术的重要组成部分，其稳定性和可靠性依赖于有效的监控与管理。日志数据作为系统运行的记录，包含了丰富的状态信息，能够帮助运维人员快速定位问题。日志聚类是一种将相似日志事件归类的方法，旨在发现日志中的模式和频繁程度，从而提供故障检测、性能优化和安全预警等能力。 LogCluster是一种基于密度的日志聚类算法，它通过分析日志数据中的相似性来形成聚类。然而，原版LogCluster在面对高阈值设置时可能存在无法输出有效聚类结果的问题，同时，对于异常行的判断可能不准确，且无法适应自动调整阈值以获取多级聚类结果的需求。 王一川和龙航的研究针对这些问题进行了改进。首先，他们调整了算法中的启发式方法调用顺序，以确保在高阈值设置下仍能产生有意义的聚类结果，这有助于在大数据环境下保持算法的实用性。其次，他们优化了异常行判断逻辑，使得异常行的识别更符合实际的聚类情况，这有助于提升报警的准确性。最后，他们实现了自动阈值调整机制，可以进行多轮聚类，从而输出完整的多级聚类结果，这对于深入理解和分析复杂系统的运行状况至关重要。 通过实验验证，改进后的算法在保持相近运行时间的同时，能够输出更多的模式和多层次的聚类结果，这意味着在不增加额外计算负担的情况下，提高了日志分析的深度和广度，对于物联网云服务的故障预防和性能优化具有积极的意义。 关键词：日志聚类；LogCluster算法优化；云服务日志分析；异常检测；多级聚类 中图分类号：TN915.0615 这项研究对于物联网云服务的运维管理和故障诊断具有重要的理论与实践价值，为未来日志分析领域的算法优化提供了新的思路。通过持续改进日志处理技术，可以进一步提升物联网云服务的可用性和安全性，降低运维成本，增强用户体验。