# Parsowanie logów do szablonów zdarzeń

EN: **Automated log parsing** · id `logparsing` · aliases: log parsing, log template extraction, LLM-based log parsing, structured log extraction, parsowanie logów

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [AI w cyberbezpieczeństwie](https://aiatlasgraph.com/t/cyberai.md) › [Wykrywanie zagrożeń i włamań](https://aiatlasgraph.com/t/threatdetection.md) › [Wykrywanie anomalii w logach systemów](https://aiatlasgraph.com/t/loganomaly.md) › Parsowanie logów do szablonów zdarzeń

## Description

- PL: Automatyczne rozbijanie surowych komunikatów logów na stały szablon zdarzenia i zmienne parametry, jako pierwszy krok wykrywania anomalii i diagnostyki.
- EN: Automatically splitting raw log messages into a fixed event template and variable parameters, as the first step in anomaly detection and diagnostics.

## In one sentence

- PL: Porządkowanie milionów linijek z dzienników systemów w kilka setek powtarzających się typów zdarzeń.
- EN: Sorting millions of lines from system journals into a few hundred recurring kinds of events.

## Problem it solves

- PL: Dzienniki systemów są ogromne i nieuporządkowane, a ręcznie pisane wzorce psują się przy każdej aktualizacji oprogramowania.
- EN: System journals are huge and messy, and hand-written patterns break with every software update.

## What it does

- PL: Jak segregowanie poczty do przegródek według wzoru listu: treść wzoru się powtarza, zmieniają się tylko nazwiska i kwoty.
- EN: Like sorting mail into pigeonholes by letter template: the template repeats, only names and amounts change.

## Everyday example

- PL: Po awarii aplikacji administrator zamiast przewijać dziennik widzi tabelę: ten typ błędu pojawił się dziś tysiąc razy, a wczoraj ani razu.
- EN: After an app failure, instead of scrolling the journal the admin sees a table: this error type appeared a thousand times today and never yesterday.

## This concerns you if you…

- PL: przeglądasz dzienniki serwerów lub aplikacji
- PL: budujesz wykrywanie anomalii na logach
- PL: chcesz użyć modelu językowego do porządkowania tekstu
- EN: read server or application journals
- EN: build anomaly detection on logs
- EN: want to use a language model to structure text

## Keywords

Drain · Loghub · logparser · LILAC · Spell · IPLoM · in-context learning · template cache · AIOps

## How it works

- PL: Parser oddziela stały szablon, np. „Received block <*> of size <*>”, od parametrów. Klasyczne metody grupują komunikaty heurystycznie, np. drzewem o stałej głębokości według długości i pierwszych słów. Nowsze używają modeli językowych z przykładami w poleceniu i pamięcią podręczną szablonów, by ograniczyć liczbę kosztownych zapytań.
- EN: The parser separates a fixed template, e.g. 'Received block <*> of size <*>', from parameters. Classic methods group messages heuristically, e.g. with a fixed-depth tree keyed on length and leading tokens. Newer ones use language models with in-prompt examples and a template cache to limit costly queries.

## Limits

- PL: Żaden parser nie jest najlepszy na wszystkich rodzajach logów; parametry dobrane na próbce słabo przenoszą się na duże wolumeny. Modele językowe bywają niespójne i drogie bez pamięci podręcznej. Błędy parsowania przenoszą się na dalsze wykrywanie anomalii.
- EN: No parser is best on every log type; parameters tuned on a sample transfer poorly to large volumes. Language models can be inconsistent and costly without a cache. Parsing errors propagate into downstream anomaly detection.

## Key terms

- PL: **szablon zdarzenia**: Stała część komunikatu, wspólna dla wszystkich wystąpień tego zdarzenia.
- PL: **parametr**: Zmienna wartość w komunikacie, np. numer, adres lub rozmiar.
- PL: **dokładność grupowania**: Odsetek komunikatów przypisanych do właściwego szablonu.
- EN: **event template**: The fixed part of a message shared by all occurrences of that event.
- EN: **parameter**: A variable value in a message, e.g. a number, address or size.
- EN: **grouping accuracy**: The share of messages assigned to the right template.

## Know first

- [Przykłady w poleceniu (few-shot) (Few-shot prompting and in-context learning)](https://aiatlasgraph.com/t/fewshotprompting.md)
- [Klasteryzacja (Clustering)](https://aiatlasgraph.com/t/clustering.md)

## Sources

- [Tools and Benchmarks for Automated Log Parsing](<https://arxiv.org/abs/1811.03509>) `zhu-log-parsing-benchmark-2019` · by Jieming Zhu, Shilin He, Jinyang Liu, Pinjia He, Qi Xie, Zibin Zheng, Michael R. Lyu
- [LILAC: Log Parsing using LLMs with Adaptive Parsing Cache](<https://arxiv.org/abs/2310.01796>) `jiang-lilac-llm-log-parsing-2024` · by Zhihan Jiang, Jinyang Liu, Zhuangbin Chen, Yichen Li, Junjie Huang, Yintong Huo, Pinjia He, Jiazhen Gu, Michael R. Lyu

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/logparsing · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30