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ELK是Elasticsearch、Logstash和Kibana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
Flink是一个大数据处理引擎的处理框架,是针对流进行的处理。它是Apache旗下的一个框架和分布式的处理引擎,用于对无界和有界的数据进行状态的计算。Flink的核心特点包括高吞吐、低延迟(每秒处理数百万个事件,毫秒级延迟),以及结果的准确性(Flink提供了时间事件(event-time)和处理事件
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Grafana。具体操作,请参见Grafana官方文档。
对接Grafana插件(Windows) 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 安装Grafana。 Grafana版本要求使用9
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Grafana。Grafana版本要求使用9
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
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
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:
支持数字或字符串数据。 同比数据 选择待对比的字段,在图表中显示该字段对应的值。 主体设置 图表名称字号 设置图表名称的字号大小。 格式化 将数据按照指定格式进行显示。 数值字号 显示值的字号,取值范围为12px~80px。 数值单位 显示值的单位 单位字号 显示值单位的字号,取值范围为12px~50px。
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:
同时云日志服务还提供多种编程语言的SDK供您使用,SDK的使用方法请参见使用SDK接入LTS。 终端节点 终端节点即调用API的请求地址,不同服务在不同区域的终端节点不同,您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 基本概念 账号 用户注册时的账号,账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限,
Service,简称DCS)是一款内存数据库服务,兼容了Redis内存数据库引擎,满足用户高并发及数据快速访问的业务诉求。云日志服务提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能,可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 云日志服务支持日志采集向导一站式采集DCS日志,DCS审计日
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。
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。
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
选择6个月的范围。如有需要,请提交工单申请。 根据LTS搜索语法介绍在搜索框输入查询条件,用于日志数据的查看、简单搜索和过滤。 在页面搜索区域中,单击搜索框,输入待搜索的关键字,或在弹出的下拉框中选择待搜索的字段和关键词,单击“查询”,开始搜索。 内置保留字段有appName、c
数据类别(多为连续时间间隔)上的变化情况,用于直观分析数据变化趋势。在折线图中,可以清晰的观测到数据在某一个周期内的变化,主要反映在: 递增性或递减性 增减的速率情况 增减的规律(如周期变化) 峰值和谷值 所以,折线图是用于分析数据随时间变化趋势的最佳选择。同时,也可以绘制多条线
服务韧性 LTS服务提供了3级可靠性架构,通过AZ内实例容灾、双AZ容灾、日志数据多副本技术方案,保障服务的持久性和可靠性。 表1 LTS服务可靠性架构 可靠性方案 简要说明 AZ内实例容灾 单AZ内,LTS实例通过多实例方式实现实例容灾,快速剔除故障节点,保障LTS实例持续提供服务。
中间件-ElasticSearch日志 ElasticSearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎,被广泛用于构建实时的、可扩展的搜索和分析应用程序。它的主要作用是存储、搜索和分析大量的数据。ElasticSearch的日志是记录其运行过程中各种信息的重要工具,主要有以下两种类型: 主要日志(cluster-name
关闭索引后,历史索引的存储空间将在当前日志流的数据保存时间到期后,自动被清除。 云日志服务默认已为部分内置保留字段创建字段索引,请参见内置保留字段。 不同的索引配置,会产生不同的查询和分析结果,请根据您的需求,合理创建索引。全文索引和字段索引互不影响。 索引配置修改后,对新写入的日志数据生效,历史日志数据不会生效。