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pid[12345], build[default/tar/1234567/2023-10-01T12:00:00.000Z], OS[Linux/5.10.0-10-amd64/amd64], JVM[Eclipse Adoptium/OpenJDK 64-Bit Server VM/11
参数 是否必选 参数类型 描述 host_group_type 否 String 主机组类型。windows：windows类型，linux：linux类型 host_group_name_list 否 Array of strings 主机组名称列表。 host_name_list
搜索User-Agent字段值中包含Chrome和Linux的日志。 User-Agent:"Chrome Linux" 搜索User-Agent字段值中包含Firefox或Chrome的日志。 User-Agent:Chrome OR User-Agent:Linux 搜索User-Agent字段
通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域（Region） 从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region，通用Region
对任意类型值进行真假判断。 函数示例 示例1： 测试数据 { "ctx1": "true" } 加工规则 e_set("op_not", op_not(v("ctx1"))) 加工结果 ctx1: true op_not: false 示例2： 测试数据 { "ctx1": 345 }
) 加工结果 data: 123 pro: 1 protocol: TCP 示例2：根据测试数据中status字段的值和目标数据字典，输出新字段message。 测试数据（三条测试日志） { "status":"500" } { "status":"400" } {
主机组ID host_group_name String 主机组名称 host_group_type String 主机组类型。linux：linux类型，windows：windows类型 host_id_list Array of strings 主机ID列表 host_group_tag
DNS日志是记录域名系统相关活动的记录文件。它通常包含了域名解析的请求、响应以及可能出现的错误等信息。通过分析DNS日志，可以了解网络中域名解析的情况，有助于排查网络问题、监控网络活动以及进行安全分析等。 DNS记录类型：DNS系统支持多种记录类型，每种类型都用于存储不同类型的信息。最常见的记录类型包括：
检查已获取的AK/SK是否正确，且AK/SK没有被删除。 执行netstat -nap | grep icagent命令，查看主机网络连接状态为ESTABLISHED代表网络连接正常。 若日志接入方式为“CCE接入”时，ICAgent安装完成后在主机页面不显示，请参考如下步骤排查： 确保CCE集群已安装ICAgent。
示例1：将字符串转换成整型。 测试数据 { "number": 2 } 加工规则 e_set("int_number", ct_int(v("number"))) 加工结果 number: 2 int_number: 2 示例2：将十六进制转换成十进制。 测试数据 { "number":
云日志服务Java SDK（log4j2插件） LogBack Appender 云日志服务LogBack SDK Go 云日志服务Go SDK OS Linux 安装ICAgent（区域内主机） 安装ICAgent（区域外主机） Windows Docker文件 Docker输出 数据库 MySQL
String 否 表示时区，默认为None。 返回结果 返回转换后的日期时间对象。 函数示例 示例1：将time字段的值转化成日期时间。 测试数据 { "time": "1559500886" } 加工规则 e_set("test_time", dt_parse(v("time")))
true：直接报错，数据加工不再继续处理，直接丢弃该条日志。 返回结果 返回提取到的值。 函数示例 示例1：从content字段提取元素name的值。 测试数据 { "content": {"name": "xiaoming", "age": 10} } 加工规则 e_set("json_filter"
Number 否 字符串中结束搜索的位置。 0：第一个字符。 -1（默认值）：最后一个字符。 返回结果 返回指定字符出现的次数。 函数示例 测试数据 { "name": "lts is a log service" } 加工规则 e_set("str_count", str_count(v("name")
功能，具体收费请参考计费说明。 快速响应异常问题。 更全面、更智能的告警监控能力与告警行动规则能力，使告警的响应变得更迅速，提高问题解决的速度，减少因业务异常造成的损失。 使用限制 使用限制请参考日志告警。 介绍视频 本视频介绍日志告警的应用场景、功能介绍、原理等。 视频中的LT
egion的Kubernetes日志到LTS 采集Syslog汇聚服务器日志到LTS 将自建ELK日志导入云日志服务LTS 基于VPN打通网络实现API或SDK跨云上报日志到LTS 使用Flume采集器上报日志到LTS 通过ECS接入LTS采集Zabbix数据 采集多渠道日志数据到LTS
示例2：条件判断结果为true，丢弃日志。 测试数据 { "k1":"v1" , "k2": "v2", "k3": "k1" } 加工规则 e_drop(e_search("k1==v1")) 加工结果 因为k1==v1条件为true，因此丢弃该日志。 示例3：条件判断结果为false，保留日志。 测试数据 {
当valid字段的值为小写failed时，丢弃日志。 测试数据 { "valid":"failed" } 加工规则 e_if(op_eq(str_lower(v("valid")), "failed"), e_drop()) 加工结果：丢弃日志 示例4：多个条件按顺序操作。 测试数据 { "valid":"failed"
batchCountThreshold：4096 lingerMs：2000 按照参数基线值设置后，使用8U16GB的机器规格测试，上报单条日志大小为1KB。 测试结果：SDK上报日志的数据量为15MB/s，速率为1.5w条/s。 当日志上报量超过单个producer时： 建议拆分日志
主要用于不同系统间的数据交流和传递，在企业解决方案、金融支付、电信、电子商务、社交、即时通信、视频、物联网、车联网等众多领域都有广泛应用。 Kafka可以应对大量日志传输场景，应用通过异步方式将日志消息同步到消息服务，再通过其他组件对日志做实时或离线分析，也可用于关键日志信息收集进行应用监控。 数据接入服务
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