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LTS饼图 饼图用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个区块，整个圆饼代表数据的总量，每个区块表示该分类占总体的比例大小，所有区块的加和等于100%。基本构成如下： 扇形 文本百分比 图例 查看饼图 登录云日志服务控制台。
LTS地图 以地图作为背景，通过图形颜色、图像标记的方式展示地理数据信息。云日志服务（LTS）提供的地图，包括中国地图和世界地图。您在查询和分析语句中使用特定函数（中国地图：ip_to_province函数，世界地图：ip_to_country函数）后，云日志服务（LTS）将以地图形式展示分析结果。
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。
LTS柱状图 柱状图是使用垂直或水平的柱子显示类别之间的数值比较，用于描述分类数据，并统计每一个分类中的数量。 云日志服务（LTS）提供的柱状图，有垂直柱子和水平柱子，矩形块宽度一定，高度代表数值大小。有多列数据映射到Y轴时，采用分组柱状形式显示。 默认采用垂直柱子，您可以根据自己的需要进行选择。基本构成如下：
LTS表格 表格作为最常见的数据展示类型，是组织整理数据最基本的手段，通过对数据的整理，达到快速引用和分析的目的。通过查询分析语法得到的数据结果默认以表格方式进行展示。 查看表格 登录云日志服务控制台。 在左侧导航栏中，选择“日志管理”，进入日志管理页面。 在日志管理页面中，选择
LTS折线图 折线图属于趋势类分析图表，一般用于表示一组数据在一个有序数据类别（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
日志仪表盘模板 APIG仪表盘模板 CCE仪表盘模板 CDN仪表盘模板 CFW仪表盘模板 CSE仪表盘模板 DCS仪表盘模板 DDS仪表盘模板 DMS仪表盘模板 DSL仪表盘模板 ELB仪表盘模板（共享型） ELB仪表盘模板（独享型） ER仪表盘模板 LTS仪表盘模板 METRIC仪表盘模板
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。
LTS数字折线图 数字图和折线图组合，同时显示趋势和关键数据点。可以帮助用户更好的理解数据和趋势变化，从而更好的进行业务决策。 查看数字折线图 登录云日志服务控制台。 在左侧导航栏中，选择“日志管理”，进入日志管理页面。 在日志管理页面中，选择目标日志组和日志流，进入日志流详情页面。
场景七：数据转化纳秒级的Unix时间戳 部分场景需要云日志服务的数据加工才能够满足纳秒级精度时间戳的需求，当原始日志中存在Unix时间格式字段，您可以使用e_set字段操作函数，将其解析成纳秒精度的日志时间。 原始日志 { "source": "1.2.3.4", "time":
日期时间对象和日期时间字符串的相互转换 处理函数 dt_parse智能转换函数可以将日期时间字符串或Unix时间戳转换为日期时间对象。 dt_astimezone函数返回一个带新时区信息的日期时间对象。 场景1：不带时区信息的日期时间字符串转换成指定时区的日期时间对象。 对于不带
日期时间对象和Unix时间戳的相互转换 处理函数 推荐dt_parse函数将Unix时间戳转换为日期时间字符串。 e_set函数中的tz参数设置会将不带时区的日期时间对象处理为带时区的，或将原时区的转换为目标时区。 Unix时间戳转换成带时区的时间字符串对象。 原始日志 {
统计图表概述 日志上报LTS后，支持通过SQL分析语法搜索关键日志数据，并将查询结果通过统计图表的方式进行可视化展示，帮助用户更容易地理解日志数据之间的变化。用户还可以将图表分析结果保存到仪表盘，进行长期监控。 约束与限制 一个日志流最多可创建100个图表。 一个仪表盘最多可添加50个图表。
2（存储膨胀）*2（50%磁盘冗余） = 13200GB磁盘。 搭建ES最小典型配置是3台ECS（16U64G5TB），kafka双副本能支持缓存最近12小时的日志。 表1 自建ELK 大类 小类 月成本（合计：12597元） 费用占比 搭建ES 3 * ECS（C6 16U64G） 3*1999=5997元 47
管理日志流 云日志服务是以日志流（LogStream）作为日志管理维度。日志采集后，以日志流为单位，将不同类型的日志分类存储在不同的日志流上，方便对日志进一步分类管理。如果日志较多，需要分门别类，建议您创建多个日志流，并给日志流做好命名，方便后续快速查找日志。例如，您可以将操作日
添加日志仪表盘过滤器 在云日志服务仪表盘中添加过滤器，即对整个仪表盘进行查询过滤或变量替换操作。 过滤器用于为仪表盘中的所有统计图表批量修改查询条件。每张统计图表实际为一个查询和分析语句，过滤器实质上是操作该查询和分析语句。 过滤器类型：通过日志字段的Key和Value进行过滤。
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"
日期时间字符串和Unix时间戳的相互转换 处理函数 dt_str智能转换函数，可以将Unix时间戳、日期时间对象和日期时间字符串转化为指定格式的日期时间字符串。 dt_strftimestamp函数只支持将Unix时间戳转化为日期时间字符串。 dt_parsetimestamp智
场景四：转换日志参数类型（v函数、cn_int函数和dt_totimestamp函数） 场景1：调用op_add函数进行字符拼接和数据相加。 op_add函数既可以接收字符串类型，也可以接受数值类型，因此不需要做参数类型转换。 示例如下所示： 原始日志 { "a":"1"
DDS仪表盘模板 文档数据库服务（Document Database Service）完全兼容MongoDB协议，提供安全、高可用、高可靠、弹性伸缩和易用的数据库服务，同时提供一键部署、弹性扩容、容灾、备份、恢复、监控和告警等功能。云日志服务进行分析日志、搜索日志、日志可视化、下载日志和查看实时日志等操作。
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