新版日志聚类通过 SLS SPL 算子构建了三阶段聚类流水线：
第一阶段——模型构建：使用 get_log_patterns 算子对采样日志进行模式提取。算法参数包括 threshold（变量判定最小支持度）、tolerance（变量识别容忍度）、maxDigitRatio（数字字符最大比例）。采样 5 万条即可发现绝大多数模式。
第二阶段——模式匹配：使用 match_log_patterns 将每条日志与已发现模式匹配，提取 pattern_id、pattern（模板）、pattern_regexp（正则）和 variables（变量取值），再进行统计计数和时间分布直方图。采样 20 万条进行统计。
第三阶段——对比分析（可选）：使用 merge_log_patterns 将两个时间段的聚类模型合并，在统一模式空间中进行对比，发现新增、消失或变化的日志模式。
三阶段分层设计让系统在海量数据下仍能保持秒级响应。
