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示例4：查询指定日志组下的所有日志流 场景描述 本章以查询指定日志组下的所有日志流信息为例。 涉及其它云服务接口 无。 查询日志流 接口相关信息 URI格式：GET /v2/{project_id}/groups/{log_group_id}/streams 请求示例 GET h
通过日志流标签统计不同部门在LTS的费用开销 为了统计企业内部不同部门在LTS的费用开销情况，您可以在LTS的日志流上添加标签用于识别不同的业务部门，LTS在上传话单给费用中心时会带上这些标签信息。您可以在“账单管理 > 流水和明细账单 > 明细账单”下载LTS的明细账单信息，然后基于资源
通过日志流标签统计不同部门在LTS的费用开销 为了统计企业内部不同部门在LTS的费用开销情况，您可以在LTS的日志流上添加标签用于识别不同的业务部门，LTS在上传话单给费用中心时会带上这些标签信息。您可以在“账单管理 > 流水和明细账单 > 明细账单”下载LTS的明细账单信息，然后基于资源
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
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 请求响应成功, 成功获取结构化配置。 400 BadRequest。非法请求。
Zabbix作为常用的开源监控系统，提供了丰富的告警规则用于系统监控。云日志服务LTS支持将Zabbix中的监控数据采集到日志流中。本文介绍通过ECS接入将Zabbix数据采集到云日志服务的操作步骤。 前提条件 准备好需要采集日志的ECS主机，详细请参考购买弹性云服务器。如果您已有可用的ECS主机，可重复使用，不需要再次创建。
存储在LTS的日志是否可以用于安全合规审计？ 存储在云日志服务LTS的日志可以用于安全合规审计。日志上报到LTS后，LTS不支持修改日志，防止日志被篡改。因此，用户可以将日志长期存储在LTS，随时查询用于安全合规审计场景。 如果使用日志组的日志存储时间，请参考管理日志组修改日志存
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 查询资源成功 400 BadRequest 非法请求
查询指定日志组下的所有日志流 功能介绍 该接口用于查询指定日志组下的所有日志流信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/groups/{log_group_id}/streams 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
云端结构化日志读写流量、索引流量、存储流量的收费变化说明 使用云端结构化解析日志后读写流量、索引流量、存储流量变化说明如下： LTS结构化能力说明： 云端结构化是由LTS服务端通过不同的日志提取方式将日志流中的日志content字段进行结构化的能力。结构化之后会保留content字段
Host访问TOP10图表所关联的查询分析语句如下所示： select host as "Host", count(1) as "PV" group by "Host" order by "PV" asc limit 10 UserAgent访问TOP10图表所关联的查询分析语句如下所示：
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。 单击“下一步：选择主机组（可选）”。 选择主机组。 在主机组列表中选择一个或多个需要
ana的简称，它们组合起来提供了业界最常用的日志分析和可视化工具。 Elasticsearch是一个基于Lucene的开源、分布式、RESTful搜索和分析引擎。 Logstash是一个开源的、服务器端的数据处理管道，能够同时从多个来源实时接收、转换并将数据发送到用户选择的“存储库”。通常用于日志的收集、过滤和转发。
多行-全文日志：采集的日志中包含像java异常的日志，如果您希望多行异常的日志显示为一条日志，正常的日志则每一行都显示为一条单独的日志数据，则选择多行日志，方便您查看日志并且定位问题。 JSON：适用JSON格式的日志，通过提取JSON字段将其拆分为键值对。 分隔符：适用于固定符号（例如空格/逗号/冒号）分隔的日志。
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。
keep_fields Tuple 否 返回结果中包含的key信息。支持的key如下列表： city：城市名称。 province：省份名称。 country：国家名称。 isp：所属网络运营商名称。 lat：IP地址所在位置的纬度。 lon：IP地址所在位置的经度。 例如keep_fields=("city"
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 {
对于不带时区信息的日期时间字符串2019-06-02 18:41:26，可以通过Unix时间戳，实现不同时区下的日期时间的相互转换。将洛杉矶时区的日期时间转换为上海时区的日期时间。 原始日志：已知time字段的值的时间是洛杉矶时间 { "time" : "2019-06-04 2:41:26" } 加工规则
Rows_sent 查询返回的行数。 1000 Rows_examined 查询检查的行数（即扫描的行数，可能包括未返回的行）。 100000 SET timestamp= 设置当前会话的时间戳（这通常是为了复制日志的一致性）。 1617012001 SELECT ... 执行的SQL查询。 SELECT
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