Análise de desempenho de Log Parsers da coleção Logpai em dados brutos de dispositivos Android

Abstract

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.