LogAI 开源项目使用教程

logai LogAI - An open-source library for log analytics and intelligence 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/logai

1. 项目介绍

LogAI 是一个开源的日志分析和智能库，旨在支持各种日志分析和日志智能任务，如日志摘要、日志聚类、日志异常检测等。LogAI 采用了 OpenTelemetry 数据模型，以确保与不同日志管理平台的兼容性。此外，LogAI 提供了一个统一的模型接口，并集成了流行的时间序列、统计学习和深度学习模型。LogAI 还提供了一个开箱即用的 GUI 工具包，使用户能够进行交互式日志分析。通过 LogAI，用户可以轻松地对流行的机器学习和深度学习算法进行日志异常检测的基准测试，而无需额外处理日志。

2. 项目快速启动

安装 LogAI

首先，从 GitHub 克隆 LogAI 代码库：

git clone https://github.com/salesforce/logai.git
cd logai

创建虚拟环境（可选）

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

安装 LogAI 核心库

pip install logai

安装可选依赖项

根据需要安装以下可选依赖项：

• 深度学习日志分析：

  pip install "logai[deep-learning]"
  

• 启用 LogAI GUI 门户：

  pip install "logai[gui]"
  

• LogAI 开发：

  pip install "logai[dev]"
  

• 完整安装：

  pip install "logai[all]"
  

启动 LogAI GUI 门户

export PYTHONPATH='.'
python3 gui/application.py

然后，在浏览器中打开 http://localhost:8050/ 或 http://127.0.0.1:8050/ 访问 LogAI 门户。

3. 应用案例和最佳实践

日志摘要

日志摘要应用通过日志模式和属性对原始日志进行总结和分组。用户可以点击每个日志模式查看其内容和动态值，还可以在右侧查看该模式的频率趋势图。

日志聚类

日志聚类应用通过计算每条日志的语义表示，并使用聚类算法生成日志集群。例如，选择 k-means 算法（k=8）生成 8 个集群，结果以饼图形式展示，用户可以点击饼图的每个部分查看该集群中的原始日志。

异常检测

日志异常检测应用执行日志异常检测任务。根据异常检测的类型，日志表示可能有所不同。例如，时间序列异常检测使用 ETS 算法，原始日志将转换为日志计数向量，然后对生成的日志计数向量进行 ETS 分析，检测异常时间戳。

4. 典型生态项目

OpenTelemetry

OpenTelemetry 是一个开源的观测性框架，提供了一套标准化的 API、库和工具，用于生成、收集和导出遥测数据（如日志、指标和跟踪）。LogAI 采用了 OpenTelemetry 数据模型，以确保与不同日志管理平台的兼容性。

Hugging Face

Hugging Face 是一个专注于自然语言处理（NLP）的开源社区和平台，提供了大量的预训练模型和工具。LogAI 集成了 Hugging Face 的模型，以增强其日志分析和异常检测的能力。

NewRelic 和 DataDog

NewRelic 和 DataDog 是两个流行的商业日志管理平台，提供了强大的日志监控和分析功能。LogAI 可以与这些平台集成，提供更全面的日志分析解决方案。

通过这些生态项目的集成，LogAI 能够为用户提供更强大、更灵活的日志分析和智能服务。

logai LogAI - An open-source library for log analytics and intelligence 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/logai