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云日志服务LTS使用建议有哪些? 云主机应用日志场景 场景描述:适用于用户将应用系统部署在云主机上,使用LTS统一采集和搜索日志的场景。用户的应用系统一般由多个组件(也称微服务)组成,每个组件部署在至少2台云主机上。 使用建议: 日志采集方式:建议使用采集器ICAgent采集日志,
为了账号安全性,建议您妥善保管并定期修改访问密钥,修改访问密钥的方法为删除旧访问密钥,然后重新生成。 父主题: 主机管理
本章节为您介绍对用户授权的方法,操作流程如图1所示。 前提条件 给用户组授权之前,请您了解用户组可以添加的LTS权限,并结合实际需求进行选择LTS支持的系统权限,请参见:权限管理。 示例流程 图1 给用户授权LTS权限流程 登录统一身份认证服务IAM控制台。
采集方法 使用ICAgent采集日志,接入前请参考安装ICAgent(区域内主机)完成ICAgent安装。然后再通过采集ECS-文本日志方式将日志上报至LTS服务,详细操作请参考云主机ECS文本日志接入LTS。
保存LTS快速查询日志条件 当您需要重复使用某一关键字搜索日志时,可以将其设置为快速查询语句,通过保存的快速查询语句,可实现对日志的快速执行查询和分析操作。 保存LTS快速查询日志条件 登录云日志服务控制台,进入“日志管理”页面。 单击目标日志组或日志流名称,进入日志详情页面。 在
保存LTS快速查询日志条件 当您需要重复使用某一关键字搜索日志时,可以将其设置为快速查询语句。 创建快速查询 在云日志服务控制台,单击“日志管理”。 在日志组列表中,单击日志组名称前对应的按钮。 在日志流列表中,单击日志流名称,进入日志详情页面。 在“统计图表”页签,单击,输入“快速查询名称
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创建日志仪表盘 仪表盘是一种数据可视化工具,它汇总并呈现关键性能指标、重要数据和分析结果,为用户提供了一目了然的业务或系统运行状况概览。 云日志服务提供多种仪表盘模板,用户可以直接使用LTS提供的仪表盘模板展示日志数据,或者将查询分析结果的统计图表同步保存到仪表盘中进行展示。 目前此功能支持全部用户使用的局点有
SQL比较运算符 功能描述 比较运算符用于比较两个值,并返回真(true)或假(false)。比较运算符可以对数值类型进行大小比较,对STRING类型进行包含比较,比如数值类型的字段num1 < num2是否为真,STRING类型的str1是否存在于字符串strs中等,具体请参见表
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进入搜索LTS日志页面 云日志服务支持管道符特性在一个语句中同时进行搜索和分析。其语法结构主要由三部分构成:针对非结构化数据和半结构化数据的搜索语句、“|”和针对结构化数据的查询的分析语句。语法示例结构:* and msg:"hello world" | SELECT avg(value
进入搜索LTS日志页面 当您配置完成日志结构化解析和索引后,就可以通过输入搜索语句,在日志数据中查找包含特定关键词的日志记录。或者根据时间范围来检索日志数据,帮助您定位特定时间段内发生的事件和问题。 搜索语句用于指定日志查询时的过滤规则,返回符合条件的日志。搜索语句可以为关键词、数值
映射富化函数 本文介绍映射富化函数的语法规则,包括参数解释、函数示例等。 函数列表 类型 函数 说明 字段映射 e_dict_map 与目标数据字典进行映射,根据输入的字段映射一个新字段。支持和其他函数组合使用。 e_table_map 与目标表格进行映射,根据输入的字段名称返回字段值
SQL时间函数 功能描述 时间函数可以与__time一起使用,任何存储为毫秒时间戳的列都可以使用 MILLIS_TO_TIMESTAMP 函数,或者任何存储为字符串时间戳的列都可以使用 TIME_PARSE 函数。默认情况下,时间操作使用UTC时区,您可以通过参数"timezone
LTS-Flink-Connector参数说明 云日志服务可以帮助您快捷地完成数据采集、消费、投递以及查询分析,提升运维和运营效率,建立海量日志处理能力。 LTS-Flink-Connector工具支持以下表1。 表1 功能说明 功能 说明 支持类型 源表和结果表 运行模式 仅支持流模式
采集方法 使用ICAgent采集日志,接入前请参考安装ICAgent(区域内主机)完成ICAgent安装。然后再通过采集ECS-文本日志方式将日志上报至LTS服务,详细操作请参考云主机ECS文本日志接入LTS。
字段值提取函数 本文介绍字段值提取函数的语法规则,包括参数解释、函数示例等。 函数列表 类型 函数 说明 正则提取 e_regex 根据正则表达式提取字段的值并赋值给其他字段。支持和其他函数组合使用。 JSON提取 e_json 对特定字段中的JSON对象进行JSON操作,包括JSON
中间件-Flink日志 Flink是一个大数据处理引擎的处理框架,是针对流进行的处理。它是Apache旗下的一个框架和分布式的处理引擎,用于对无界和有界的数据进行状态的计算。Flink的核心特点包括高吞吐、低延迟(每秒处理数百万个事件,毫秒级延迟),以及结果的准确性(Flink提供了时间事件