Мониторинг программного обеспечения на основе журналов: систематическое картирование исследований

Современные разработка и эксплуатация программного обеспечения опираются на мониторинг, позволяющий понять поведение систем в производственной среде. Данные, предоставляемые журналами приложений и средой выполнения, необходимы для обнаружения и диагностики нежелательного поведения, а также повышения надежности систем. Однако, несмотря на развитую экосистему готовых к промышленному применению решений для ведения журналов, мониторинг сложных систем и получение выводов из данных журналов по-прежнему представляют собой сложную задачу. Исследователи и практики активно работают над решением ряда задач, связанных с журналами: эффективной поддержкой разработчиков инструментами при принятии решений о журналировании, эффективной обработкой и хранением данных журналов, а также извлечением информации из этих данных. Целостное представление об исследовательских усилиях в области практик журналирования и автоматизированного анализа журналов необходимо для определения направлений развития и распространения современного состояния области с целью передачи технологий. В данной работе исследованы 108 публикаций (72 публикации исследовательского направления, 24 журнальные статьи и 12 публикаций промышленного направления) из различных сообществ, включая машинное обучение, программную инженерию и системные исследования; исследовательское поле структурировано с учетом жизненного цикла данных журналов. Проведенный анализ показывает, что (1) журналирование представляет сложность не только в проектах с открытым исходным кодом, но и в промышленности, (2) машинное обучение является перспективным подходом для контекстного анализа исходного кода с целью рекомендации журналирования, однако для оценки практической применимости таких инструментов необходимы дальнейшие исследования, (3) лишь в немногих исследованиях рассматривалось эффективное долговременное хранение данных журналов и (4) существуют широкие возможности для анализа журналов приложений и оценки современных методов анализа журналов в контексте DevOps.