讲者:Larry Lancaster,创始人兼首席技术官 @Zebrium;Gavin Cohen,营销副总裁 @Zebrium
日志通常记录事件期间的真相来源,但其庞大的数量和混乱使得事件检测和根本原因分析极具挑战性。因此,依靠直觉和蛮力的结合,日志通常是被动搜索的。但还有希望。机器学习可用于自动检测异常日志模式,并将其与根本原因关联起来。
在本次网络研讨会中,我们将讨论并演示一种方法,利用无监督机器学习来组织和分类流式日志事件,然后学习正常和异常日志模式。最终的结果是可靠的自动检测事件及其根源。
视频
https://www.cncf.io/wp-content/uploads/2020/01/Zebrium-Using-Machine-Learning-for-Autonomous-Log-Monitoring.pdf
参与网络研讨会
CNCF网络研讨会是教育新成员和现有社区成员了解趋势和新技术的好方法。我们正在寻找项目维护者、CNCF成员、社区专家来分享他们的知识。网络研讨会是非推广性质的,专注于云原生空间中的教育和思想领导力。