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从事件日志中提取两种模式

是指从系统或应用程序的事件日志中提取出特定的模式或规律。这可以通过分析事件日志中的数据来识别和提取出重复出现的模式，以便进行进一步的分析和处理。

一种常见的模式是时间模式，即根据事件发生的时间顺序来提取模式。通过对事件日志中的时间戳进行排序和分组，可以识别出事件发生的周期性模式、高峰期模式等。这对于系统性能分析、故障排查和资源优化等方面非常有用。

另一种模式是行为模式，即根据事件的特征和属性来提取模式。通过对事件日志中的关键字、标签或其他属性进行分析，可以识别出事件之间的关联性和相似性。这对于异常检测、用户行为分析和安全审计等方面非常有用。

在云计算领域，从事件日志中提取模式可以帮助企业和组织更好地理解和管理其云服务和应用程序。例如，通过提取时间模式，可以确定系统的高峰期，从而合理规划资源和负载均衡策略。通过提取行为模式，可以检测和预测异常行为，提高系统的安全性和可靠性。

腾讯云提供了一系列与事件日志分析相关的产品和服务，包括日志服务、云监控、云审计等。日志服务（Cloud Log Service）是一种高可用、高并发、全托管的日志管理服务，可以帮助用户实时采集、存储、查询和分析海量日志数据。云监控（Cloud Monitor）是一种全面的云服务监控和管理服务，可以帮助用户实时监控和分析云服务的性能指标和事件日志。云审计（Cloud Audit）是一种安全合规性审计服务，可以帮助用户实时监控和分析云服务的操作日志和安全事件。

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同步脑电图-功能磁共振融合推断宏观脑动力学

同步脑电-功能性磁共振成像(EEG-fMRI)的仪器和信号处理技术的进步，为人类大脑的高时空神经动力学研究提供了更近一步的方法。脑电图-功能磁共振神经成像系统的核心功能是融合两种数据，在这个过程中，机器学习发挥着关键作用。这些方法可以分为对称和不对称两种融合方式。使用这些方法的研究表明，融合产生了对大脑功能的新认识。随着技术的进步和融合方法变得更加复杂，脑电图-功能磁共振成像(EEG-fMRI)为无创脑动力学测量带来了许多新的启示，包括：基于目标扰动的神经成像、利用深度学习发现电生理和血流动力学测量之间的非线性表征等新的研究领域。本文发表在Annual Review of Neuroscience杂志。。

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KDD 2019 | 用户视角看世界：腾讯提出ConcepT概念挖掘系统，助力推荐搜索

来自腾讯PCG移动浏览器产品部和阿尔伯塔大学的研究者构建了ConcepT概念挖掘标记系统，其利用query搜索点击日志从用户视角提取不同的概念，以便提高对短文本（query）和长文章（document）的理解，从而推动推荐，搜索等业务的提升。实验证明，ConcepT在 QQ 浏览器信息流业务中性能优异，曝光效率相对提升6.01%。目前，这篇长论文已经被 KDD 2019接收。引言认识“概念”（concept）是人类认识世界的重要基石。对于自然语言理解，提取概念和对文本进行概念化（conceptua

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本文转载自公众号：腾讯技术工程（Tencent_TEG），AI 科技评论获授权转载。如需转载请移步腾讯技术工程公众号。

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SQL和Python中的特征工程：一种混合方法

在了解Pandas之前，我很早就了解SQL，Pandas忠实地模拟SQL的方式使我很感兴趣。通常，SQL是供分析人员使用的，他们将数据压缩为内容丰富的报告，而Python供数据科学家使用的数据来构建（和过度拟合）模型。尽管它们在功能上几乎是等效的，但我认为这两种工具对于数据科学家有效地工作都是必不可少的。从我在熊猫的经历中，我注意到了以下几点：

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日志分析的那些挑战

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ASP.NET Core 6框架揭秘实例演示[13]：日志的基本编程模式

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基于AD Event日志检测LSASS凭证窃取攻击

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厦大等高校研究人员利用卷积神经网络学习脑电地形图表示进行分类

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Apache Kafka - 流式处理

Kafka被广泛认为是一种强大的消息总线，可以可靠地传递事件流，是流式处理系统的理想数据来源。流式处理系统通常是指一种处理实时数据流的计算系统，能够对数据进行实时的处理和分析，并根据需要进行相应的响应和操作。与传统的批处理系统不同，流式处理系统能够在数据到达时立即进行处理，这使得它们特别适合需要实时响应的应用程序，例如实时监控和警报、实时推荐、实时广告投放等。

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与我一起学习微服务架构设计模式11—开发面向生产环境的微服务应用

为了使服务做好部署到生产环境中的准备，需要确保满足三个关键的质量属性：安全性、可配置性和可观测性。

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当前企业环境面临的攻击越来越趋于隐蔽、长期性，为了更好的针对这些攻击进行有效的检测、溯源和响应，企业通常会部署大量的终端设备。安全运营人员需要通过分析这些日志来用来实现攻击检测、溯源等。利用安全知识图谱与攻击推理进行评估溯源，在相关专题文章[1,2,3]中都有介绍，其中[1]是通过挖掘日志之间的因果关系来提高威胁评估的结果，[2]利用图表示学习关联上下文提高检测与溯源的准确率，[3]主要是介绍了知识图谱在内网威胁评估中的应用。但这些工作把均是把异常日志当作攻击行为来处理。基于异常检测方法无论是在学术领域还是工业上都有了一些经典的应用如异常流量检测、UEBA（用户与实体行为分析）等。Sec2graph[4]主要是对网络流量进行建模，构建了安全对象图并利用图自编码器实现对安全对象图中的异常检测，并把异常作为可能的攻击行为进行进一步分析。Log2vec[5]通过分析终端日志的时序关系构建了异构图模型，利用图嵌入算法学习每个节点的向量表示，并利用异常检测算法检测异常行为。UNICORN[6]方法是基于终端溯源图[9]为基础提取图的概要信息，利用异常检测方法对图概要信息进行分析检测。之前的攻击推理专题中的文章[9]也是利用图异常检测算法进行攻击者威胁评估和攻击溯源。但是这些方法本质上都是基于这么一个假设：攻击行为与正常用户行为是有区别的。这些方法检测出来的结果只能是异常，异常行为与攻击行为本身有很大的语义鸿沟，同时这些异常缺少可解释性。

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如何实现Http请求报头的自动转发[设计篇]

HeaderForwarder组件不仅能够从当前接收请求提取指定的HTTP报头，并自动将其添加到任何一个通过HttpClient发出的请求中，它同时也提供了一种基于Context/ContextScope的编程模式是我们可以很方便地将任何报头添加到指定范围内的所有由HttpClient发出的请求中。上篇介绍了HeaderForwarder组件的使用方式，现在我们来简单聊聊该组件的设计和实现原理。[源代码从这里下载]

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关系型数据库仍然作为主要的primary data store的方案 Relational Databases have been around for a long time and have become a trusted storage medium for all of a company’s data. 传统的数据仓库的ETL和OLAP方案 Data is pulled off this primary data store, transformed, and then stored in a secondary data store, such as a data warehouse. The industry typically uses ETL to run nightly jobs to give executives a view of the previous day’s, week’s, month’s, year’s business performance.

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一、微服务简介 A.单体地狱 1.成功的应用有一个趋势，随着时间推移而变得越来越臃肿 2.复杂的单体应用本身就是持续部署的障碍 3.单体应用使得采用新框架和语言变得非常困难 B.微服务 — 解决复杂问题 1.思路是将应用程序分解成一套较小的互连服务。一个服务通常实现了一组不同的特性或功能。每个微服务都是一个迷你应用，包括了业务逻辑以及多个适配器 2.一些微服务会暴露一个供其他微服务或应用客户端消费的API，其他微服务可能实现了一个WebUI，在运行时，每个实例通常是一个云虚拟机（virtual machine,VM）或者一个Docker容器 3.他们之间的通信是由一个被称为API网关（API Gateway）的中介负责，API网关负责负载均衡、缓存、访问控制、API计量和监控 4.如果您想从微服务中受益，每一个服务都应该有自己的数据库模式，因为它能实现松耦合 C.微服务的优点 1.解决了复杂问题，把可能会变得庞大的单体应用程序分解成一套服务 2.这种架构使得每个服务都可以由一个团队独立专注开发 3.微服务架构模式可以实现每一个微服务独立部署 4.微服务架构模式使得每个服务能够独立扩展 D.微服务的缺点 1.微服务这个术语的重点过多偏向于服务的规模，有些开发者主张构建极细粒度的10至100LOC（代码行）服务，但小型服务只是一种手段，目标在于充分分解应用程序以方便应用敏捷开发和部署 2.微服务是一个分布式系统，使得整体变得复杂，开发者需要选择和实现基于消息或者RPC的进程间通信机制，模块间通过语言级方法/过程调用相互调用，这比单体应用要复杂得多 3.分区数据库架构，需要更新不同服务所用的数据库，通常不会选择分布式事务，不仅仅是因为CAP定理 4.测试微服务应用程序也很复杂，需要启动该服务及其所依赖的所有服务，或者至少为这些服务配置存根 5.实现了跨越多服务变更，在微服务中需要仔细规划和协调出现的变更至每个服务 6.部署基于微服务的应用程序也是非常复杂的 7.每个服务都有多个运行时实例，还有更多的移动部件需要配置、部署、扩展和监控，还需要实现服务发现机制，使得服务能够发现需要与之通信的任何其他服务的位置（主机和端口），需要开发人员能高度控制部署方式和高度自动化二、使用API网关 A.客户端与微服务直接通信 1.问题：客户端的需求与每个微服务暴露的细粒度的API不匹配，公网下效率低下 2.问题：有可能使用了非web友好协议，一个服务可能使用了Thrift二进制rpc，而另一个可能使用AMQP消息协议，这些对浏览器还是防火墙都是不友好的，最好是在内部使用 3.缺点：难以重构微服务 B.使用API网关 1.API网关是一个服务器，是系统的单入口点，类似于面向对象设计模式中的门面（Facade）模式，封装了内部系统架构，并针对每个客户端提供一个定制API，还可用于认证、监控、负载均衡、缓存和静态响应处理 2.API网关负责请求路由、组合和协议转换，通常会调用多个微服务和聚合结果来处理一个请求，可以在Web协议（如HTTP和WebSocket）和用于内部的非Web友好协议之间进行转换 3.API还可以为每个客户端提供一个定制API，通常为客户端暴露一个粗粒度的API C.API网关的优点与缺点 1.主要好处是它封装了应用程序的内部结构，客户端只与网关通信，而不必调用特定的服务 2.缺点是它是另一个高度可用的组件，需要开发、部署和管理，API网关可能会成为开发瓶颈 3.重要的是更新API网关的过程应尽可能地放缓一些，否则，开发人员将被迫排除等待网关更新 D.实施API网关 1.在一个支持异步、非阻塞I/O平台上构建API网关是很有必要的。Node.js、Nginx Plus 2.API网关通过简单地把他们（请求）路由到适当的后端服务来处理一些请求。它通过调用多个后端服务并聚合结果来处理其他请求，API网关应该并发执行独立请求 3.使用传统的异步回调方式来编写API组合代码会很快使您陷入回调地狱，好的方式是使用响应式方法以声明式编写API网关代码 4.一个基于微服务的应用程序是一个分布式系统，必须使用一个进程间（inter-process）通信机制，有两种方案：一是使用基于消息的异步机制，如JMS、AMQP、ZeroMQ等；另一种采用了同步机制，如HTTP和Thrift；API网关需要支持各种通信机制 5.API网关需要知道与其通论的每个微服务的位置（IP地址和端口），需要使得系统的服务发现机制：服务端发现或客户端发现，API网关必须能够查询服务注册中心，该注册中心是所有微服务实例及其位置的数据库 6.当一个服务调用另一个响应缓慢或不可用的服务时，API网关不应该无期限地等待下游服务，如何处理故障问题取决于决定的方案和哪些服务发生故障 7.如果可以，API网关还可以返回缓存数据，通过返回默认数据或缓存数据，确保系统发生故障

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BMC Bioinform｜CNN-DDI：基于卷积神经网络预测药物相互作用

2022年3月7日，哈尔滨工业大学臧天仪教授团队在BMC Bioinformatics上发表文章。作者提出了CNN-DDI，一种使用卷积神经网络（CNN）架构来预测药物与药物相互作用（drug-drug interaction，DDI）的新型算法。首先，作者从药物类别、靶标、作用的通路和酶作为特征向量提取特征相互作用，并采用Jaccard相似性作为药物相似性的测量。然后，根据药物功能的表示，作者构建了一个新的卷积神经网络作为DDI的预测模型。

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DBus之基于可视化配置的日志结构化转换实现

导读：数据总线DBus的总体架构中主要包括六大模块，分别是：日志抓取模块、增量转换模块、全量抽取程序、日志算子处理模块、心跳监控模块、Web管理模块。六大模块各自的功能相互连接，构成DBus的工作原理：通过读取RDBMS增量日志的方式来实时获取增量数据日志（支持全量拉取）；基于Logstash，flume，filebeat等抓取工具来实时获得数据，以可视化的方式对数据进行结构化输出。本文主要介绍的是DBus中基于可视化配置的日志结构化转换实现的部分。

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一篇非常详尽的NLP深度学习方法调研 | 论文精萃 | 14th

这篇文章调查了大量（两百篇以上）的相关文献资料，对NLP领域中深度学习的技术和应用层面进行了综述与讨论，非常适合于想要快速了解该领域整体概貌的研究者。

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