日志监控是5G/NFV运维能力体系的重要组成部分，日志作为重要的基础运维数据之一，具备及时性高、关联定位能力强的特点。中国移动基于与清华大学共建的联合研究院提出NFV网络日志智能分析端到端解决方案，涵盖日志序列化解析、日志异常检测、日志故障诊断等分析流程，打造一站式故障分析与诊断能力。通过训练好的单词分类器，实现了日志模板的在线增量更新，日志解析准确率达到96%，并通过将原始日志转换成“模板编号+变量”的方式，对日志进行了压缩，节省70%的存储成本。针对现网环境中复杂多变的异常问题，提出了日志序列异常检测加参数异常检测的方案，可识别95%的现网异常类型。在故障诊断方面，利用知识图谱对日志中广泛存在的多种信息进行建模，并基于知识图谱嵌入的方式用嵌入向量表示知识图谱中的信息，生成历史故障样本的表示向量，实现对故障样本的精细化表征。最后通过聚类自动将各故障样本归类，大幅降低了专家进行故障研判与标注的成本。
本方案已经在广东移动部署应用，日均处理现网日志8亿+条。基于本方案输出结果，现网专家梳理沉淀实时预警规则150余条，74条实时预警规则已部署，并通过预警前转至故障管理中心，提升故障处理效率35%，有效支撑基于日志开展网络运维工作的广度与深度。
