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日志生成指标（邀测） 支持创建日志指标规则，将上报到LTS的日志数据提取为指标来统一管理，便于后续在应用运维管理控制台的指标浏览、仪表盘界面实时查看数据。 目前此功能在邀测中，支持华北-北京四、华北-乌兰察布一局点，针对白名单用户内测使用，后续将全网开放，敬请期待！ 背景信息 用户在LTS页面只需按
云数据库GeminiDB Cassandra接入LTS 支持云数据库GeminiDB Cassandra日志接入LTS。 如果您有需要请提工单给GeminiDB云服务开通。详细操作请参考提交工单。 父主题： 使用云服务接入LTS
使用消费组管理消费数据（邀测） 创建消费组 使用Java SDK管理消费组 Flink消费 LTS-Flink-Connector参数说明 父主题： 日志消费与加工
文档数据库服务DDS接入LTS 支持文档数据库服务DDS日志接入LTS。 具体接入方法请参见日志配置管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
实时日志告警：自定义告警内容，短信/邮件/企业微信/钉钉/HTTP多渠道通知。 一站式日志加工：200＋函数、一站式日志规整、富化、脱敏、过滤、分裂加工平台。 日志数据服务间集成：日志转储OBS/DWS/DIS/DLI/DMS，助力用户快速构建水平解决方案。 图1 云日志服务示意图
数据仓库服务GaussDB(DWS)接入LTS 支持数据仓库GaussDB（DWS）日志接入LTS。 具体接入方法请参见集群日志管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
使用DSL加工函数对LTS日志数据脱敏 数据脱敏可以有效地减少敏感数据在加工、传输、使用等环节中的暴露，降低敏感数据泄露的风险，保护用户权益。本文介绍日志服务数据加工过程中常见的脱敏场景、对应的脱敏方法及示例。 背景信息 使用敏感数据包括手机号、银行卡号、邮箱、IP地址、AK、身
云数据库GeminiDB Mongo接入LTS 支持云数据库GeminiDB Mongo日志接入LTS。 具体接入方式请参考日志配置管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
云数据库RDS for MySQL接入LTS 支持云数据库RDS for MySQL日志接入LTS。 具体接入方法请参见日志配置管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
数据复制服务DRS接入LTS 支持数据复制服务（DRS）日志接入LTS。配置访问日志后，DRS实例（包含实时迁移、备份迁移、实时同步、实时灾备和录制回放实例）新生成的所有日志记录会上传到云日志服务（Log Tank Service，简称LTS）进行管理。 具体接入方法请参见日志配置管理。
您分散存储数据，面临日志数据不完善时，您可以从OBS中获取数据。日志服务数据加工支持使用res_obs_file函数从OSS中获取数据，再使用tab_parse_csv函数构建表格，最后使用e_table_map函数进行字段匹配，返回指定字段和字段值，生成新的日志数据。 实践案例
云数据库RDS for PostgreSQL接入LTS 支持云数据库RDSfor PostgreSQL日志接入LTS。 具体接入方法请参见日志配置管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
该接口用于注册DMS kafka实例。 在注册DMS kafka实例前，需要在安全组中，开放入方向规则198.19.128.0/17和9011端口。 如果DMS kafka实例的子网配置了ACL，则需要在该子网的网络ACL中，开放入方向规则198.19.128.0/17和9011端口。 调用方法 请参见如何调用API。
应用运维管理（Application Operations Management，简称AOM1.0）是云上应用的一站式立体化运维管理平台，实时监测您的应用及相关云资源，分析应用健康状态，提供灵活丰富的数据可视化功能，帮助您及时发现故障，全面掌握应用、资源及业务的实时运行状况。 应用运维管理（Application
构建字典与表格进行数据富化 字典和表格是对数据进行富化时主要使用的两种数据结构，本文档主要介绍这两种数据结构的常见构建方式，并对比不同构建方式的优缺点。 字典构建 不同字典构建方式对比参考如下： 表1 不同字典构建方式对比 构建方式 优点 缺点 直接构建 直观、简单、方便。 如果
志流在数据加工函数中作为入参时的代称），选择日志组和日志流。 加工范围 白名单功能，数据加工的时间范围。选择“某时间开始”或“特定时间范围”可以对历史日志数据进行加工。 所有：从源日志流按收到第一条日志的时间开始数据加工任务，直到加工任务被手动停止。 某时间开始：指定数据加工任务
云数据库RDS for SQLServer接入LTS 支持云数据库RDS for SQLServer日志接入LTS。 具体接入方法请参见日志管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
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":
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"
云日志服务提供数据加工功能，用于数据的规整、富化、脱敏和过滤。 数据规整：针对混乱格式的日志进行字段提取、格式转换，获取结构化数据以支持后续的流处理、数据仓库计算。 数据富化：对日志（例如订单日志）和维表（例如用户信息表）进行字段连接（JOIN），为日志添加更多维度的信息，用于数据分析。 数据脱敏：对数据中包
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