Análise de desempenho de Log Parsers da coleção Logpai em dados brutos de dispositivos Android - Bessa, João Alfredo; Filho, Ricardo; Souza, Girlana; Pessoa, Larissa; Barreto, Raimundo; Freitas, Rosiane de (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance); 2024: Anais do XXIII Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de ComunicaçãoDO - 10.5753/wperformance.2024.2423, 2024)
O processo de estruturar arquivos de logs para melhor análise, ou “Log Parsing”, é crucial para extrair informações valiosas de registros gerados por sistemas de software, contribuindo na compreensão das operações e detecção de anomalias no sistema. Neste trabalho é realizada uma análise comparativa de oito ferramentas e modelos de parsing presentes na coleção Logpai, sendo eles, AEL, Brain, Drain, LFA, LogCluster, Logram, NuLog e SHISO, envolvendo dados brutos de Dispositivos Android. Os resultados apresentados demonstram uma perda de precisão nos modelos com instâncias sem pré-processamento, onde as ferramentas existentes apresentam grande dificuldade de manipular logs não tratados, com consequente baixa performance na análise de informações dos Logs Android brutos.