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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 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。
本文介绍同比和环比函数的基础语法和示例。 compare函数 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。 语法格式 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(x,n) 对比当前时间周期内的计算结果与n1、n2、n3秒之前时间周期内的计算结果。
户提供采、存、查、加工、分析和告警全托管式日志分析平台。更多信息请参考图解云日志服务。 功能对比 云日志服务LTS在功能特性的完备度、日志搜索分析性能方面对比ELK有明显的优势，详细对比请见如下表格： 特性 子特性 LTS ELK 描述 日志采集 云服务日志采集 ☆☆☆☆☆ 无 ELK：不支持采集云服务日志。
参数类型 是否必填 说明 value 任意（自动转为String） 是 需要被检测的字符串。 返回结果 true/false。 函数示例 测试数据 { "value": "ltsv5" } 加工规则 e_set("str_isalnum", str_isalnum(v("value")))
String 是 作为字典key的字符串。 value String 是 作为字典value的字符串。 返回结果 返回构建的字典。 函数示例 测试数据 { "content": "test" } 加工规则 e_set("hello", dct_make("k1","v1","k2"
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，过滤掉不相关的日志，以便对结构化后的日志按照SQL语法进行查询与分析。 日志结构化解析是一种将日志数据从非结构化或半结构化
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，过滤掉不相关的日志，以便对结构化后的日志按照SQL语法进行查询与分析。 日志结构化解析是一种将日志数据从非结构化或半结构化
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。 如果内容较多，规则会相对冗长。且静态不灵活。
示例1：将字符串转换成整型。 测试数据 { "number": 2 } 加工规则 e_set("int_number", ct_int(v("number"))) 加工结果 number: 2 int_number: 2 示例2：将十六进制转换成十进制。 测试数据 { "number":
string 是 转换后的格式 str1 任意 是 待格式化的值1 str2 任意 是 待格式化的值2 返回结果 格式化后的字符串。 函数示例 测试数据：无 加工规则 e_set("result", str_format("{}={}", "lts", 8)) 加工结果 result:
说明 value1 String 是 列表的元素。 value2 String 是 列表的元素。 返回结果 返回构建后的列表。 函数示例 测试数据 { "content":"test" } 加工规则 e_set("hello", lst_make("k1","k2")) 加工结果
对任意类型值进行真假判断。 函数示例 示例1： 测试数据 { "ctx1": "true" } 加工规则 e_set("op_not", op_not(v("ctx1"))) 加工结果 ctx1: true op_not: false 示例2： 测试数据 { "ctx1": 345 }
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。 返回结果 修改后的字符串。 函数示例 示例1：删除空格。 测试数据 { "source":" lts" } 加工规则 e_set("str_strip", str_strip(v("source")))
) 加工结果 data: 123 pro: 1 protocol: TCP 示例2：根据测试数据中status字段的值和目标数据字典，输出新字段message。 测试数据（三条测试日志） { "status":"500" } { "status":"400" } {
AI开发平台ModelArts接入LTS 支持AI开发平台ModelArts日志接入LTS。 具体接入方法请参见部署模型为在线服务。 父主题： 使用云服务接入LTS
函数示例 Ipv4地址。 测试数据 { "ip": "10.21.115.10" } 加工规则 e_set("version",ip_version(v("ip"))) 加工结果 ip: 10.21.115.10 version: IPv4 Ipv6地址。 测试数据 { "ip":
函数示例 示例1： 测试数据 { "value": "test 测试" } 加工规则 e_set("result", str_encode(v("value"), "ascii", errors="ignore")) 加工结果 value: test 测试 result: test
询，并且可以长期存储。 采集到日志数据按照结构化和非结构化进行分析。结构化日志是通过规则将日志流中的日志进行处理，提取出来有固定格式或者相似度高的日志内容做结构化的分类。这样就可以采用SQL的语法进行日志的查询。 海量日志存储搜索 对采集的日志数据，可以通过关键字查询、模糊查询等
视化、仪表盘创建和搜索查询。通常与Elasticsearch一起使用。 华为云日志服务LTS在功能丰富度、成本、性能方面优于开源ELK方案，具体对比可以参考云日志服务LTS对比自建ELK Stack有什么优势？。本文提供最佳实践，使用自定义Python脚本和LTS采集器ICAge
P的方式去连通LTS后端将数据转发到LTS。 跳板机：跳板机作为数据转发器，将区域外主机ICAgent采集到的数据转发给LTS。当您在进行测试，或者日志流量并不大的情况下，可以使用跳板机的方案。对于大流量日志场景推荐您使用VPCEP。 VPCEP：即VPC终端节点，能够提供便捷、
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