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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。
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。 限制说明 目前此功能支持全部用户使用的局点有:华南-广州、华北-北京
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
场景二:使用e_set函数为日志空缺字段赋值 您可以使用e_set函数为日志空缺字段赋值。 场景1:原字段不存在或者为空时,为字段赋值。 e_set("result", "......value......", mode="fill") 示例如下所示: 原始日志 { "name":""
设置云端结构化自定义日志时间 当日志接入云日志服务LTS时,您可以通过开启“自定义日志时间”开关,将日志中的时间字段设置为接入配置的时间。 开启自定义日志时间 登录云日志服务控制台,进入“日志管理”页面。 单击目标日志组和日志流名称。 在日志流详情页面,单击右上角,在弹出页面中,
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"
场景六:使用e_if函数或e_switch函数判断日志并增加字段 推荐使用e_if函数或e_switch函数进行日志判断。更多信息,请参见流程控制函数。 e_if函数 e_if(条件1, 操作1, 条件2, 操作2, 条件3, 操作3, ....) e_switch函数 e_sw
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。
DMS仪表盘模板 分布式消息服务Kafka版(Distributed Message Service for Kafka)是一款基于开源社区版Kafka提供的消息队列服务,向用户提供计算、存储和带宽资源独占式的Kafka专享实例。重平衡日志记录Rebalance的详情,包括Reb
设置云端结构化字段和tag字段 设置云端结构化字段 在进行结构化配置字段提取之后,可对结构化字段进行设置,详细请参考表1。 表1 结构化字段设置规则 日志提取方式 字段名称 字段类型是否可修改 字段是否可删除 正则分析(自动生成) 用户自定义。 名称必须以字母开始,且仅包含字母和数字。
VPC仪表盘模板 虚拟私有云(Virtual Private Cloud,VPC)是隔离的、私密的虚拟网络环境。用户可以自由配置VPC内的IP地址段、子网、安全组等子服务,也可以申请弹性带宽和弹性公网IP搭建业务系统。 VPC日志流中记录了虚拟私有云中的流量信息,可以帮助您检查和
METRIC仪表盘模板 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。
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