一分钟读论文：《当代软件监控：系统的文献回顾》

荷兰代尔夫特理工大学和巴西圣保罗大学和著的论文《Contemporary Software Monitoring: A Systematic Literature Review》 对96篇发表在顶级同行评审会议和期刊上的论文进行了质量评估、分类和总结，以及对每个维度和分支下的研究现状、贡献和挑战进行了概述和比较，提出了当代日志框架（Contemporary Logging Framework）。

当代日志框架（Contemporary Logging Framework）

论文将软件监控的日志技术映射到四个维度和13个分支：

• 日志工程（Log Engineering）：关注如何在软件系统中插入、维护和优化日志语句。它包括以下分支：
  • 日志语句生成（Log Statement Generation）：关注如何自动地或半自动地在代码中插入日志语句。
  • 日志语句更新（Log Statement Update）：关注如何自动地或半自动地更新已有的日志语句，以适应代码变化或需求变化。
  • 日志语句优化（Log Statement Optimization）：关注如何提高日志语句的质量和效率，例如减少冗余、增加信息量、降低开销等。
• 日志基础设施（Log Infrastructure）：关注如何在软件系统中收集、存储和传输日志数据。它包括以下分支：
  • 日志收集（Log Collection）：关注如何从不同的源头（例如服务器、客户端、容器等）获取日志数据，并将其转换为统一的格式。
  • 日志存储（Log Storage）：关注如何在不同的介质（例如文件、数据库、云服务等）存储日志数据，并保证其可用性和安全性。
  • 日志传输（Log Transmission）：关注如何在不同的网络环境下传输日志数据，并保证其可靠性和实时性。
• 日志分析（Log Analysis）：关注如何从日志数据中提取有用的信息和知识。它包括以下分支：
  • 日志解析（Log Parsing）：关注如何从非结构化或半结构化的日志数据中提取结构化的字段，例如时间戳、级别、消息等。
  • 日志聚类（Log Clustering）：关注如何将相似或相关的日志条目分组在一起，以便于进一步的分析或可视化。
  • 日志异常检测（Log Anomaly Detection）：关注如何从日志数据中识别出异常或错误的情况，例如系统崩溃、性能下降、配置错误等。
  • 日志故障诊断（Log Fault Diagnosis）：关注如何从日志数据中定位和解释故障的原因，例如代码缺陷、资源竞争、依赖问题等。
  • 日志行为建模（Log Behavior Modeling）：关注如何从日志数据中抽象出系统或用户的行为模式，例如状态机、工作流、用户画像等。
• 跨领域应用（Cross-Domain Applications）：关注如何将软件监控的日志技术应用到其他领域或场景中。它包括以下分支：
  • 软件测试与调试（Software Testing and Debugging）：关注如何利用日志数据来辅助软件测试与调试过程，例如生成测试用例、检测回归错误、重放执行轨迹等。
  • 软件安全与隐私（Software Security and Privacy）：关注如何利用或保护日志数据来提高软件系统的安全性与隐私性，例如检测恶意攻击