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LTS数字图 数字图通常用来表示单一数据点或关键性指标，能够更好地展示单一信息和数据的相对大小，是一种非常清晰的信息展示方式，适用于需要重点突出关键信息和数据的场合。通过数字图可以快速地呈现信息和数据，使得用户能够快速、直观地理解数据的趋势和关键指标。 查看数字图 登录云日志服务控制台。
在LTS页面如何停止计费 云日志服务可以采集主机和云服务的日志数据，如需停止计费，请参考如下操作： 主机日志：通过ICAgen进行采集，当日志超过每月免费赠送的额度（500M）时，超过的部分将按需收费，如果每月免费赠送的额度已经可以满足您的使用需求，超过后希望暂停日志收集，可以在配置中心
查看LTS实时最新日志，每一次加载数据时延是多久？ 在LTS控制台查看LTS实时最新日志，正常情况下，每隔5秒加载一次。如果这5秒内没有产生日志，则不显示；5秒后会继续调用接口，刷新出产生的日志数据。即如果每5秒都有日志数据产生，则加载数据时延为5秒。 父主题： 日志搜索与分析
多个项目时，具体的项目人员只需要查看所属项目对应的日志组下的日志流即可，其它项目的日志流不会对其产生干扰。 LTS支持按照业务需求对不同的日志组添加对应的标签，方便运维人员管理业务。 前提条件 如果您使用华为账号创建的IAM用户进行操作，IAM用户需要具备足够的权限才能使用云日志
startTimeNs（消费开始时间）和endTimeNs（消费结束时间），这里的时间指的是服务端时间。 API消费保证最终一致性，即您可以获取到这条日志流的全部内容，但由于时间为服务端时间，所以在获取日志流的过程中，可能导致获取到的日志数量跟LTS页面查询的日志数量不一致。 API消费示例代码 消费某段时间日志
云防火墙CFW接入LTS 支持云防火墙CFW日志接入LTS。LTS对于采集的日志数据，通过海量日志数据的分析与处理，可以为您提供一个实时、高效、安全的日志处理能力。 具体接入方法请参见配置日志。 父主题： 使用云服务接入LTS
解析与更新JSON数据 本文介绍如何使用数据加工对包含JSON对象的日志进行解析与更新。 场景一：展开和提取JSON对象 日志中包含JSON对象时，您可以通过e_json函数展开和提取对象。 示例：指定字段名精确提取JSON对象值，例如展开data字段值中的第一层键值对。 原始日志
查询结构化日志（新版） 功能介绍 该接口用于查询指定日志流下的结构化日志内容（新版）。 新版查询功能支持的局点信息请参考用户指南-日志可视化里的可视化章节。数据聚合结果不超过100亿条。仅支持分析最近30天内的数据，30天以上的数据不支持SQL分析。如您有更大的使用需求，请提工单申请。 调用方法 请参见如何调用API。
答：当日志保存时间大于标准存储层数据保存时间，且小于日志存储时间时，数据将自动转换为智能冷存储层数据存储。 例如：日志存储时间是30天，标准存储层数据保存时间是10天，假设第一天开始有日志上报，那么到第11天时，第1天的日志会存储到冷存储中，到第12天时，第2天的日志会存储到冷存储中，以此类推。
ion的ICAgent无法直接访问华为云管理面上报日志的网段，需要配置跳板机进行数据转发；当您在进行POC测试，或者日志流量并不大的情况下，可以使用跳板机的方案。对于大流量的日志场景，如果您希望在生产环境中去掉跳板机，请提交工单给华为云网络技术支持工程师帮您设计网络直通的方案。 典型的跳板机配置是2vCPUs
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) 管道符搜索方式的功能在邀测中，暂不支持申请开通。 目前支持两种查询方式（以kibana上的查询语句为例）：
由于LTS会将运维数据内容展示到LTS控制台，请您在使用过程中，注意您的隐私及敏感信息数据保护，不建议将隐私或敏感数据上传到LTS，必要时请加密保护。 采集器部署 在ECS上手动部署ICAgent过程中，安装命令会使用到您的AK/SK作为输入参数，安装前请您关闭系统的历史记录收集，以
REGEXP_LIKE(expr, pattern) 判断字符串是否匹配指定的正则表达式。如想精确匹配，请在正则表达式前后分别加上符号^和$。该函数与LIKE语句用法类似，区别在于LIKE语句搜索的是匹配指定模式的内容。 SELECT REGEXP_LIKE(str1, '\.(jpg|jpeg|png|gif)$')
ana的简称，它们组合起来提供了业界最常用的日志分析和可视化工具。 Elasticsearch是一个基于Lucene的开源、分布式、RESTful搜索和分析引擎。 Logstash是一个开源的、服务器端的数据处理管道，能够同时从多个来源实时接收、转换并将数据发送到用户选择的“存储库”。通常用于日志的收集、过滤和转发。
e_search_dict_map 对关键字（查询字符串）以及其匹配的值的字典数据进行映射。支持和其他函数组合使用。 e_search_table_map 对某列（查询字符串）以及其匹配的值的表格数据进行映射。 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。 函数格式 e_dict_map(data
是 字段名或多个字段名的列表。 sep String 否 关键字与值的正则表达式的分隔符串，默认为=，不限于单个字符。 说明 可以使用非捕获分组，但不能使用捕获分组。 quote String 否 引用符，用于包裹值的字符。默认为"。 说明 提取的动态键值对的值一般需要quote来
当前账号：对用户所在账号下所产生的日志进行转储。 其他账号：对委托人账号下所产生的日志进行转储，如需转储其他账号日志，需该账号使用者在IAM中创建委托。 当前账号 委托名称 当转储其他账号时，需填写委托人在IAM中创建的委托名称。 - 委托人账号名称 当转储其他账号时，需填写委托人的账号名称。 -
flink消费保证最终一致性，即您可以获取到这条日志流的全部内容，但由于时间为服务端时间，所以在获取日志流的过程中，可能导致获取到的日志数量跟LTS页面查询的日志数量不一致。 语法结构 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。
选择对应日志组、日志流下的可视化图表，单击“确定”。若该日志流下没有图表或没有所需的图表，单击界面上的“前往添加图表”，进入可视化界面，设置完成后单击“保存并返回”返回到告警规则界面，自动打开创建规则弹框，填充新创建的图表及图表的查询语句。 可以指定图表的查询时间（1 ~ 60分钟/1
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
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