Автоматический выбор оптимального набора журналов для отчетов об ошибках (Денис Силаков, SECR-2019) — различия между версиями
Материал из 0x1.tv
StasFomin (обсуждение | вклад) (Новая страница: «;{{SpeakerInfo}}: {{Speaker|Денис Силаков}} <blockquote> В данной работе рассматривается использование маш…») |
(нет различий)
|
Версия 00:18, 3 декабря 2019
- Докладчик
- Денис Силаков
В данной работе рассматривается использование машинного обучения в целях оптимизации отчетов об ошибках и включения в них только тех журналов и файлов, которые реально понадобятся для анализа конкретной ошибки. Выбор файлов осуществляется на основе анализа схожести последовательности функций, приведших к падению, с эталонным набором. Предложенный метод прошел успешную апробацию в продуктах нашей компании и может быть полезен всем разработчикам, сталкивающимся с проблемой чрезмерного количества информации, которую хочется поместить в отчет для ошибки «на всякий случай». Доклад будет интересен как исследователям в области машинного обучения, так и инженерам, занимающихся анализом падений программ и сталкивающихся как с задачей сравнения различных падений, так и с отбором лог-файлов для их анализа.
Видео
Посмотрели доклад? Понравился? Напишите комментарий! Не согласны? Тем более напишите.
Презентация
Примечания и ссылки