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方便快捷的方式进行查询,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
应用场景2:安全合规 大型企业的每个业务部门都有独立的云账户实现资源隔离,每个业务部门的运维人员需要依赖日志监控告警实现故障定位分析,同时集团安全部门需要统一监控日志,因此多账号的统一日志管理成为企业痛点: 分业务独立运维:客户每个业务模块都有一个独立的账号做资源隔离,依赖日志服务
大小对应所表示的数据的比例,从而直观地展示出各部分与整体之间的关系。 环图 环图本质上是将饼图中心挖空,相比于饼图来说有如下优点: 在原有构成的基础上增加了总数显示,展示了更多的信息。 两个饼图直接进行比较是非常不直观的,两个环图间可以通过环状条长度进行简单的对比。 南丁格尔玫瑰图
分布式消息服务Kafka版接入LTS 支持分布式消息服务Kafka日志接入LTS。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。重平衡日志存储在云日志服务(Log Tank Service,简称LTS)中,由LTS提供查询功能。
SQL聚合函数 聚合函数是对结构化后的日志的指定列进行的统计运算。聚合函数返回的是单个值,经常与SELECT语句和GROUP BY语句一起使用。LTS支持如下表格所示聚合函数,具体请参考表1。 在聚合函数的使用中请注意以下几点: 聚合函数可用在任何查询的SELECT子句中。您可以使用如AGG(expr)
快速查询语句,搜索日志时需要重复使用的关键字,例如“error*”。 单击“确定”,完成快速查询条件的创建。在左侧导航栏的快速查询页签,即可查看到保存成功的语句。 单击快速查询语句的名称,查看日志详情。 查看上下文 您可以通过本操作查看指定日志生成时间点前后的日志,用于在运维过程中快速定位问题。
交工单。 使用规则 资源包到期后,按需资源不会自动关闭,将会以按需付费的方式继续使用。 超出额度部分的按需用量,将会按需收费。 资源包计费周期的起点是用户设置的生效时间,清零和恢复时间点是购买时长到期后当天的23:59:59。 资源包到期后,剩余资源不会结余,将会自动清零。更多信息请参考资源包扣减规则。
在LTS页面如何停止计费 云日志服务可以采集主机和云服务的日志数据,如需停止计费,请参考如下操作: 主机日志:通过ICAgen进行采集,当日志超过每月免费赠送的额度(500M)时,超过的部分将按需收费,如果每月免费赠送的额度已经可以满足您的使用需求,超过后希望暂停日志收集,可以在配置
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。
能以下划线等特殊符号开头和结尾,长度为 1 - 100,创建后不可修改 最小长度:1 最大长度:100 type Array of strings 保留字段,非必填 desc String 模板描述,非必填,只含有汉字、数字、字母、下划线不能以下划线开头和结尾,长度为0--1024
设置LTS日志采集配额和使用量预警 配置超额采集 当日志超过每月免费赠送的额度(500M)时,超过的部分将按需收费。如果每月免费赠送的额度已经可以满足您的使用需求,超过后希望暂停日志收集,可以在配置中心进行设置。 该开关默认为开启状态,开启后表示当日志超过免费赠送的额度(500M)时,继续采集日志,超过的部分按需收费。
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。
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
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:
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:
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使用DSL加工函数进行事件判断 通过事件判断可以更好地对符合特定条件的数据进行相应操作,让加工逻辑更可靠。本文主要介绍使用函数进行事件判断的常见场景和最佳方案示例。 场景一:判断字段是否存在 原始日志 { "a": "a_value" } 加工规则 e_if(e_has("a")
gZone),不同的业务部门使用不同的账号,实现权限、资源等的隔离,提高账号的安全性。 集团公司的安全合规部门有统一收集日志的诉求,期望将不同账号下各个业务部门的关键日志集中存储和分析,汇聚到一个日志账号中,用于应对不同国家和地区的安全合规审计要求。 集团公司的运营部门也可能出于
额外操作。 将解压后的xcframework静态库添加到您的项目工程中。 待导入的xcframework静态库必须和工作空间在相同的磁盘空间里,如果不在,您可以选择注意勾选“Copy items if needed”和“Create groups”,将待导入的xcframework库工程文件复制到工作空间。
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