日誌解析方法主要包括以下幾種：
Drain算法。這是一種基於固定深度樹的線上日誌解析方法，它將原始日誌訊息以流的方式聚集到不同的日誌組中，並通過預處理步驟（如使用領域知識的正則表達式）提高解析精度。
基於聚類的數據挖掘方法。通過計算對日誌進行聚類，形成事件模板，從而完成日誌解析。
基於自然語言處理的解析方法。這種方法涉及將文本分為單詞進行標記、詞幹分析、同義詞替換、停用詞刪除等，然後將單詞列表中的句子轉化為矢量表示形式，再運用聚類算法進行分類。
文本相似度計算方法。例如使用最長公共子序列算法（LCS）以流方式解析日誌，通過計算文本相似度合併類似模板。
日誌解析的目的是從原始的、通常是半結構化的日誌數據中提取出有用的信息，如時間戳、事件等級、組件、日誌模板和參數等，將這些信息轉化為結構化數據，便於進一步的分析和處理。解析過程通常包括日誌收集、預處理、解析以及特徵提取等步驟。預處理可能包括去除無效信息、重複信息等，而解析則涉及從無結構的日誌中提取相應的事件模板。這些模板由多個指定參數構成，作為後續特徵提取的基礎。