|
Автоматический выбор оптимального набора журналов для отчетов об ошибках
- AI, Intelligent Apps/Things
- Принят
14 ноября, 10:40
Room IV|IV зал
Добавить в gCal Добавить в iCal/Outlook
Обсудить доклад
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.
Денис Силаков
Старший системный архитектор, Virtuozzo
Более 10 лет занимается автоматизацией процессов разработки программных продуктов. Последние 4 года — старший системный архитектор компании Virtuozzo, отвечает за инфраструктуру разработки. Участник нескольких Open Source проектов, по совместительству — доцент НИУ ВШЭ (факультет компьютерных наук).
Регулярно освещает наработки и процессы компании в периодических изданиях («Системный администратор», «БИТ», «Linux Format») и на конференциях (OS DAY, Конференция разработчиков свободных программ, «Свободное программное обеспечение в высшей школе»). Выступал на SECR в 2012-2016 годах.