【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，具体是基于devops流水线的智能日志解析方法。
技术介绍
1、目前，企业在devops流水线中采用的技术方案主要包括：基于规则的日志分析工具：利用预设的规则和模式进行日志分析。工具监控日志文件，并根据规则匹配异常情况。常见的工具如elk stack（elasticsearch, logstash, kibana）、splunk等。
2、统计方法：使用统计分析技术，通过数据收集与分析，识别频繁发生的错误模式。这种方法通常依赖于数据挖掘算法，比如聚类分析和异常检测。
3、机器学习模型：一些公司开始使用简单的机器学习模型，基于历史数据训练分类器进行日志分析。这些模型主要用于模式识别和异常检测，但往往缺乏实时反馈机制和动态调整能力。这些现有技术虽然改善了日志分析的效率，但仍面临诸多问题，包括：
4、规则限制：基于规则的工具依靠人工定义的规则，难以应对新的或复杂的问题，灵活性不足。
5、静态模型：统计方法和简单的机器学习模型通常无法适应不断变化的系统环境，导致模型性能下降。p>
6、人工干本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于DevOps流水线的智能日志解析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于DevOps流水线的智能日志解析方法，其特征在于，所述结构化知识库的构建，所述知识库通过API接口与DevOps流水线平台实时交互，包含用户信息模块、日志条目模块、解决方案模块、分类与标签模块及搜索与推荐模块，包括：
3.根据权利要求1所述的基于DevOps流水线的智能日志解析方法，其特征在于，所述的训练基于Transformer架构的BERT深度学习模型，所述模型通过输入层接收日志数据，经嵌入层、编码层处理后，由解码层输出匹配的解决方案，包括
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【技术特征摘要】
1.基于devops流水线的智能日志解析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于devops流水线的智能日志解析方法，其特征在于，所述结构化知识库的构建，所述知识库通过api接口与devops流水线平台实时交互，包含用户信息模块、日志条目模块、解决方案模块、分类与标签模块及搜索与推荐模块，包括：
3.根据权利要求1所述的基于devops流水线的智能日志解析方法，其特征在于，所述的训练基于transformer架构的bert深度学习模型，所述模型通过输入层接收日志数据，经嵌入层、编码层处理后，由解码层输出匹配的解决方案，包括：
4.根据权利要求1所述的基于devops流水线的智能日志解析方法，其特征在于，所述基于错误日志特征动态提取上下文信息，通过自适应窗口算法确定截取范围，其中窗口大小根据错误类型及历史数据动态调整，包括：
5.根据权利要求1所述的基于devops流水线的智能日志解析方法，其特征在于，所述的引入用户反馈机制，以点赞/点踩数量加权修正解决方案概率，并通过增量训练动态优化模...
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