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析结果，可控制每次返回的日志数量。本文介绍查询结果和分析结果的分页方法。 分页方式 云日志服务的日志搜索和统计图表功能支持在查询分析语句中同时实现关键字查询和针对查询结果进行SQL分析。 日志搜索：使用关键字查询，获取原始日志内容。您可以通过查询日志接口中的line_num、se
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
大小对应所表示的数据的比例，从而直观地展示出各部分与整体之间的关系。 环图 环图本质上是将饼图中心挖空，相比于饼图来说有如下优点： 在原有构成的基础上增加了总数显示，展示了更多的信息。 两个饼图直接进行比较是非常不直观的，两个环图间可以通过环状条长度进行简单的对比。 南丁格尔玫瑰图
时间来标识一条日志数据，通过时间通配符来匹配日志，每条日志的行首显示日志的打印时间；如果日志中的时间格式为：2019-01-01 23:59:59，时间通配符应该填写为：YYYY-MM-DD hh:mm:ss；如果日志中的时间格式为：19-1-1 23:59:59，时间通配符应该填写为：YY-M-D
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。 SDK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。 通过startTimeNs/en
时间来标识一条日志数据，通过时间通配符来匹配日志，每条日志的行首显示日志的打印时间；如果日志中的时间格式为：2019-01-01 23:59:59，时间通配符应该填写为：YYYY-MM-DD hh:mm:ss；如果日志中的时间格式为：19-1-1 23:59:59，时间通配符应该填写为：YY-M-D
setimestamp函数将字符串或日期时间转换为标准时间。 dt_totimestamp函数接收的参数类型为日期时间对象，不是字符串。因此需要调用dt_parse函数将time1的字符串值类型转化为日期时间对象类型。您也可以直接使用dt_parsetimestamp函数，它既能接收日期时间对象，也能接收字符串。
完善的自我保护机制。为保证运行在服务器上的ICAgent，不会明显影响您服务器上其他服务的性能，ICAgent在CPU、内存及网络使用方面都做了严格的限制和保护机制。 ICAgent结构化解析规则 日志接入前，您需要提前了解ICAgent采集的结构化解析规则，方便快速操作。支持组合解析，一个日志流的每个采集配
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：
时间来标识一条日志数据，通过时间通配符来匹配日志，每条日志的行首显示日志的打印时间；如果日志中的时间格式为：2019-01-01 23:59:59，时间通配符应该填写为：YYYY-MM-DD hh:mm:ss；如果日志中的时间格式为：19-1-1 23:59:59，时间通配符应该填写为：YY-M-D
时间来标识一条日志数据，通过时间通配符来匹配日志，每条日志的行首显示日志的打印时间；如果日志中的时间格式为：2019-01-01 23:59:59，时间通配符应该填写为：YYYY-MM-DD hh:mm:ss；如果日志中的时间格式为：19-1-1 23:59:59，时间通配符应该填写为：YY-M-D
Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方的能力。 用户使用Flume系统采集日志，并且通过LTS侧提供的KAFKA协议方式上报日志。以下是部分常用数据采集场景示例：
Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方的能力。 用户使用Flume系统采集日志，并且通过LTS侧提供的KAFKA协议方式上报日志。以下是部分常用数据采集场景示例：
钟等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。 QPS图展示QPS的变化情况，所关联的查询分析语句如下所示： select TIME_FORMAT(TIM
户及时发现故障，全面掌握应用、资源及业务的实时运行状况，提升企业海量运维的自动化能力和效率。 AOM1.0与LTS关系 AOM1.0提供日志管理功能，该功能后台依赖LTS，日志相关的计费话单也是报给LTS。随着产品的发展，AOM1.0中的日志管理功能不再推荐使用。由于现在还有有大
日志的方式类似。 日志接入 采集第三方云厂商、互联网数据中心、华为云其他Region的Kubernetes日志到LTS 本实践主要介绍将阿里云Kubernetes日志采集到华为云LTS的操作步骤，互联网数据中心和华为云上跨Region采集日志的操作方式与采集阿里云主机日志的方式类似。
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。
接通过公网与华为云当前区域LTS进行通信，将日志上报的LTS。但是由于公网的安全性可能较低，因此在实际生产环境中通常选择专线接入方式。 专线：区域外主机与华为云当前区域LTS通过跳板机或VPCEP的方式进行连通，安全性和稳定性都更高。在专线连通场景下，默认区域外主机与当前区域LT
ELB在分发外部流量时，详细的记录HTTP(S)的访问日志，如URI请求、客户端IP和端口、状态码。 ELB日志可用于审计，也可用于通过时间和日志中的关键词信息搜索日志，同时也可以通过各种SQL聚合函数来分析某段时间内的外部请求统计数据，比如统计1天内所有URI请求404的错误条数；分析1周内的UV（
AK/SK签名认证方式仅支持消息体大小12MB以内，12MB以上的请求请使用Token认证。 AK/SK既可以使用永久访问密钥中的AK/SK，也可以使用临时访问密钥中的AK/SK，但使用临时访问密钥的AK/SK时需要额外携带“X-Security-Token”字段，字段值为临时访问密钥的security_token。
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