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删除字符串中指定的字符。 函数格式 str_strip(value, chars) 参数说明 参数名称 参数类型 是否必填 说明 value 任意(自动转为String) 是 需要被修改的原字符串。 chars 任意(自动转为String) 否 字符串开头和结尾需要删除的字符集,默认为\t\r\n。
主机和云服务的日志数据上报至云日志服务LTS后,LTS会根据配置的日志存储时间定时清理日志内容。例如日志存储时间为30天,上报到LTS的日志只保存30天,30天后开始删除日志内容。请以创建日志组或日志流时设置的日志存储时间为准,详情请参考管理日志组和管理日志流。超出存储时间的日志数据
本文介绍同比和环比函数的语法规则,包括参数解释、函数示例等。 函数列表 表1 同比和环比函数 函数 描述 compare函数 用于对比当前时间周期内的计算结果与n秒之前时间周期内的计算结果。 ts_compare函数 用于对比当前时间周期内的计算结果与n秒之前时间周期内的计算结果。 compare函数
whereExpr)的语法在聚合之前进行过滤,即聚合函数只会聚合满足过滤条件的列。 在同一个SQL查询语句中,根据过滤条件的不同,对应的聚合函数所呈现的结果会不同。 只有COUNT函数可以跟DISTINCT搭配使用。 聚合操作没有固定的执行顺序。如果在执行具有多个聚合函数的SQL语句查询
日志搜索与分析是运维中不可或缺的一环。日志接入成功后,云日志服务(LTS)支持对采集成功的日志数据进行搜索与分析。通过合理的日志收集、高效的搜索方法和专业的分析工具,可以实现对系统或应用的全面监控和精细化管理。 执行搜索与分析前,需要将上报的日志进行结构化配置和索引配置,因为结构化后数据具有严格的长度和
创建LTS快速分析 日志包含了系统性能及业务等信息,例如关键词ERROR的多少反应了系统的健康度,关键词BUY的多少反应了业务的成交量等。当您需要了解这些信息时,可以通过快速分析功能,查询指定日志关键词,云服务日志LTS针对您配置的关键词进行统计,并生成指标数据,以便您实时了解系统性能及业务等信息。
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:
"user_tag":"string" } } 上报到LTS后: log3的日志时间为:1586850540000000000 log4的日志时间为:1586850540000000008 上传的一批日志是在不同时间、非顺序产生的,希望每条日志的时间单独指定。 表2 访问IP(accessip) 区域
云审计服务(Cloud Trace Service,CTS)可以记录LTS相关的操作事件,便于日后的查询、审计和回溯。 开通了云审计服务后,系统开始记录LTS资源的操作。云审计服务管理控制台保存最近7天的操作记录。 开通云审计服务 云审计服务的开通请参见开通云审计服务。 开通云审计服务后,如果需要查看
LTS漏斗图 漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析,通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观地发现和说明问题所在的环节,进而做出决策。漏斗图用梯形面积表示某个环节业务量与上一个环节之间的差异。 查看漏斗图 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。
API概览 云日志服务所提供的接口为扩展接口。通过使用云日志服务所提供的接口,您可以完整的使用云日志服务的基本功能。例如查询API版本号、创建、查询、删除日志组和日志流。 云日志服务提供的具体API如表1所示。 表1 接口说明 子类型 说明 主机组管理 LTS API的主机组管理接口,用来创建、查询、删除主机组。
消息模板是告警通知消息的固定格式,系统发送告警通知消息必须使用消息模板向订阅者发送。默认内置消息模板分别为关键词模板、keywords_template、sql模板和sql_template。不同协议的订阅者优先选择模板名称对应的协议模板,如果对应的协议模板不存在,则采用内置的消息模板。使
对接Grafana插件(Linux) Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具,可将通过将采集的数据查询进行可视化的展示,并及时通知。 LTS-Grafana是Grafana服务中的一个插件,它可以使用LTS的数据,并对数据进行可视化分析和展示。 前提条件 已安装Gra
数字或统一的数据模型加以描述的数据,具有严格的长度和格式。非结构化数据指不便于用数据库二维逻辑表来表现的数据,数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型。 日志结构化是以日志流为单位,通过不同的日志提取方式将日志流中的日志进行结构化,提取出有固定格式或者相似程度较高的日志,过滤
如果在使用ICAgent收集日志过程中遇到CPU占用较高(例如运行速度变慢/程序崩溃)的情况,请确认您配置的日志采集路径下是否有大量的日志文件,建议您定时清理,以减少ICAgent在收集日志过程中带来的系统资源占用。若还是无法解决,请联系技术支持协助。 父主题: 日志接入
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Rebalance时间、原因和触发Rebalance的客户端等。 云日志服务支持日志采集向导一站式采集DMS
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、身份证号
概述 字段提取检查与覆盖模式,介绍字段提取模式mode参数的不同取值以及说明。请参考DSL加工(邀测)创建加工任务。 DSL加工的功能在邀测中,仅支持华北-北京四、华东-上海一、华南-广州局点的内测用户使用,其他局点暂不支持。 表1 参数说明 参数值 说明 fill 当目标字段不存在或者值为空时,设置目标字段。
7区时区下的2019-06-02 18:41:26。 日期时间对象 实例化的日期时间,专指Datetime类型的数据。日期时间对象的主要用途是为了便于展示以及提升用户可读性。 Unix时间戳 从1970年1月1日(UTC/GMT的午夜)开始所经过的秒数。Unix时间戳的主要应用场景有:
加工规则 通过原始日志中的account字段和OBS CSV文件中的account字段进行匹配,只有account字段的值完全相同,才能匹配成功。匹配成功后,返回OBS CSV文件中的nickname字段和字段值,与原始日志中的数据拼接,生成新的数据。 e_table_map