模块资料｜日志解析、聚类与异常检测
原图深度模块的结构化资料摘录，保留目标、知识、命令线索、风险、排障、练习与验收。它不是一张原子知识卡，也不是可直接执行的操作手册。
所属方向：AI Infra。
目标
- 从非结构日志提取模板并建立可评估异常检测基线。
知识拆解
- template mining/Drain
- session/fixed/sliding window
- count/sequence/semantic features
- supervised/unsupervised
- threshold
- concept drift
命令 / 配置 / 关键对象
以下是原图中的命令名、缩写或配置对象，并非经校验的完整命令行；其中可能含写操作。执行前必须补齐版本、权限、目标和风险。
- LogAI
- LogParser
- Loglizer
- LogHub datasets
- precision/recall/F1
高频故障与风险
- 模板漂移
- 随机切分泄漏
- 异常标签稀少
- 告警过多
- 新版本被当异常
排障路径
- 先解析质量后检测
- 按时间/系统切分
- 按模板和版本做误差分析
实战练习
- Drain+PCA/Isolation baseline
- 比较序列/语义模型并做消融
验收标准
- 强基线存在
- 阈值基于业务成本
- 线上漂移可发现
对应优秀开源项目
继续拆卡的规则
本页是资料入口。只在形成一个能独立解释、带依据与边界的认识后，提炼为 Concept；故障观察进入 Troubleshooting，满足诊断条件的处置进入 Runbook，真实事件进入 Incident。