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时间区间的日志数据。例如当前时间为19:20:31，设置整点时间1小时，表示查询18:00:00~19:00:00的日志数据。 自定义：表示查询指定时间范围的日志数据。 字段提取。包括自动生成和手动输入两种方式，可将选择的日志提取为以一个示例字段对应一个字段名称的格式的日志解析结果。
事件等级分为Warning和Normal。 过滤事件类型，所关联的查询分析语句如下所示： select distinct("name") 过滤集群ID，所关联的查询分析语句如下所示： select distinct("cluster_id") 过滤命名空间，所关联的查询分析语句如下所示：
移除主机 在主机组列表，单击待修改的主机组所在行前的。 在主机页签，单击待移除主机所在行操作列的“移除”。 在弹出的移除主机页面，单击“确定”，将该主机移除。 说明： 自定义标识主机组下的主机不支持该操作。 取消部署 在主机组列表，单击待修改的主机组所在行前的。 在主机页签，单击待移除主机所在行操作列的“取消部署”。
采集路径支持模糊匹配，匹配目录或文件名中的任何字符。示例：/var/logs/*/a.log、/var/logs/service/a*.log。 采集路径如果配置的是目录，示例：/var/logs/，则只采集目录下后缀为“.log”、“.trace”和“.out”的文件；如果配置的是文件名，则直接采集对应文件，只支持文本类型的文件。
用户在LTS页面只需按照业务需要创建指标规则即可生成自己的统计报表，设置单个日志过滤条件或通过添加关联关系和添加组设置多个日志过滤条件，保留符合条件的日志，对用户特定时间范围内已结构化的日志进行动态统计，并将统计结果动态呈现到aom的Prometheus实例，操作简单且功能强大。 前提条件
中。 IAM获取token的API。 LTS创建日志组的API。 具体步骤 Token认证，具体操作请参考构造请求。 发送“POST /v2/{project_id}/groups”。 在Request Header中增加“Content-Type”和“X-Auth-Token”。
数据类别（多为连续时间间隔）上的变化情况，用于直观分析数据变化趋势。在折线图中，可以清晰的观测到数据在某一个周期内的变化，主要反映在： 递增性或递减性 增减的速率情况 增减的规律（如周期变化） 峰值和谷值 所以，折线图是用于分析数据随时间变化趋势的最佳选择。同时，也可以绘制多条线
云审计服务（Cloud Trace Service，CTS）可以记录LTS相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 开通了云审计服务后，系统开始记录LTS资源的操作。云审计服务管理控制台保存最近7天的操作记录。 开通云审计服务 云审计服务的开通请参见开通云审计服务。 开通云审计服务后，如果需要查看
将字段或表达式的ANSI值、Unicode值转换为对应字符。 ct_ord 将字段或表达式的字符转换为对应ANSI值、Unicode值。 ct_hex 将字段或表达式的数值转换为十六进制数。 ct_oct 将字段或表达式的数值转换为八进制数。 ct_bin 将字段或表达式的数值转换为二进制数。
全局操作函数 否 默认的全局操作函数或其组合。没有条件满足时执行该操作。 返回结果 返回加工处理后的日志。 函数示例 如果content字段的值为123，则将__topic__字段的值设置为Number。如果data字段的值为123，则将__topic__字段的值设置为PRO。 测试数据
根据业务需要选择仪表盘模板，单击下一步选择业务需要的日志流，根据业务需要勾选一个或多个日志流名称前的，单击“确定”。 仪表盘创建成功后，在仪表盘列表生成一条仪表盘信息。 单击仪表盘操作列的编辑，修改仪表盘名称和简洁模式。 单击仪表盘操作列的移动分组，修改仪表盘分组。 单击仪表盘操作列的删除按钮即可删除删除仪表盘。
场景八：数据转化微秒级标准 ISO8601 时间戳 部分场景需要日志服务的数据加工满足高精度时间戳的需求，当原始日志中存在标准 ISO8601时间格式的字段，您可以使用e_set字段操作函数，将其解析成微秒精度的日志时间。 原始日志 { "source": "1.2.3.4",
单击“所属日志组”后的目标框，在下拉列表中选择具体的日志组，若没有所需的日志组，单击“所属日志组”目标框后的“新建”，在弹出的创建日志组页面创建新的日志组。 单击“所属日志流”后的目标框，在下拉列表中选择具体的日志流，若没有所需的日志流，单击“所属日志流”目标框后的“新建”，在弹出的创建日志流页面创建新的日志流。
使用DSL加工函数清洗LTS日志数据 您可以通过日志加工函数清洗您所采集的海量日志数据，实现数据格式标准化。本文介绍调用函数清洗数据的常见场景和相关操作。 DSL加工的功能在邀测中，支持华北-北京四、华东-上海一、华南-广州局点，仅针对用户内测使用，后续将全网开放，敬请期待！ 场景一：过滤LTS日志
类似组件的日志采集到一个日志流的好处是日志流的数量不至于太多而难以管理，如果您的组件数量比较少（例如小于20个），您可以将每个组件的日志采集到不同的日志流。 如果您的日志是类似NGINX网关这种可以结构化解析的日志，建议您将相同格式的日志采集到同一个日志流。因为统一的日志格式才
接收潜在的告警事件并响应。 高可用性与可靠性。 依托于LTS的高可用性与数据可靠性，告警服务的可用性达到99.9%，告警相关的数据可靠性高于99.99999999%。 低成本与免运维。 目前LTS暂时不收取告警规则、告警管理等其他费用，降低告警系统的运维成本和运维人员的时间成本。
达式作为参数传递，则结果为 NULL。表达式必须全部转换为公共数据类型，即结果的类型有： 如果所有的参数都是 NULL，结果是 NULL，否则，NULL 参数被忽略。 如果所有的参数包含了数字和字符串的混合，参数都被解释为字符串。 如果所有的参数是整型数字，参数都被解释为长整型。
str_isidentifier 字符串是否是有效的Python标识符，也可以用来判断变量名是否合法。 函数格式 str_isidentifier(value) 参数说明 参数名称 参数类型 是否必填 说明 value 任意（自动转为String） 是 需要被检测的字符串。 返回结果 true/false。
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
项目ID，获取方式请参见：获取项目ID，获取账号ID，日志组ID、日志流ID 最小长度：32 最大长度：32 group_id 是 String 租户想查询的日志流所在的日志组的groupid，一般为36位字符串。 最小长度：36 最大长度：36 topic_id 是 String 日志流id 表2 Query参数
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