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云数据库 TaurusDB接入LTS LTS支持云数据库 TaurusDB日志接入。 具体接入方法请参见日志配置管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
日志接入 日志接入概述 使用ICAgent插件采集日志 使用云服务接入LTS 使用API接入LTS 使用SDK接入LTS 跨IAM账号接入LTS 使用KAFKA协议上报日志到LTS 使用Flume采集器上报日志到LTS 使用匿名写入采集日志 自建中间件
云数据库GaussDB接入LTS 支持云数据库 GaussDB日志接入LTS。 具体接入方法请参见对接LTS并查看数据库审计日志。 父主题： 使用云服务接入LTS
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
函数工作流FunctionGraph接入LTS 支持函数工作流FunctionGraph日志接入LTS。 具体接入方法请参见管理函数日志。 父主题： 使用云服务接入LTS
企业路由器ER接入LTS 支持ER企业路由器日志接入LTS。 具体接入方法请参见创建流日志。 父主题： 使用云服务接入LTS
(其中pathFile为默认的必传字段，其余字段可选) custom_key_value Map<String,String> 自定义键值对：配置日志接入规则时，可以配置自定义键值对规则，上报日志后，每条日志数据的标签数据中将会有用户自定义的键值对字段，键值对数量不超过20 键的长度限制为128，允许的字符有a-zA-Z0-9_-
云数据库GeminiDB Cassandra接入LTS 支持云数据库GeminiDB Cassandra日志接入LTS。 如果您有需要请提工单给GeminiDB云服务开通。详细操作请参考提交工单。 父主题： 使用云服务接入LTS
图引擎服务GES接入LTS 支持图引擎服务GES日志接入LTS。 具体接入方法请参见自定义创建图。 父主题： 使用云服务接入LTS
MapReduce服务MRS接入LTS 支持MapReduce服务MRS日志接入LTS。 具体接入方法请参见MRS服务对接云日志服务。 父主题： 使用云服务接入LTS
文档数据库服务DDS接入LTS 支持文档数据库服务DDS日志接入LTS。 具体接入方法请参见日志配置管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
基本构成如下： 地图画布 色块 查看地图 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。 在日志管理页面中，选择目标日志组和日志流，进入日志流详情页面。 选择“日志分析”。 请参考SQL分析语法输入查询和分析语句，设置查询和分析的时间范围，单击“查询”。 单击图
数据仓库服务GaussDB(DWS)接入LTS 支持数据仓库GaussDB（DWS）日志接入LTS。 具体接入方法请参见集群日志管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
云数据库RDS for MySQL接入LTS 支持云数据库RDS for MySQL日志接入LTS。 具体接入方法请参见日志配置管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
云数据库GeminiDB Mongo接入LTS 支持云数据库GeminiDB Mongo日志接入LTS。 具体接入方式请参考日志配置管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
安全云脑SecMaster接入LTS 支持安全云脑SecMaster日志接入LTS。 具体接入方法请参见新增数据投递。 父主题： 使用云服务接入LTS
distinct(user) 过滤集合名，所关联的查询分析语句如下所示： select distinct(coll) 审计日志条数图表所关联的查询分析语句如下所示： select count(1) as log_num 访问用户数图表所关联的查询分析语句如下所示： select count(distinct(user))
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：
云数据库RDS for PostgreSQL接入LTS 支持云数据库RDSfor PostgreSQL日志接入LTS。 具体接入方法请参见日志配置管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
数字图和折线图组合，同时显示趋势和关键数据点。可以帮助用户更好的理解数据和趋势变化，从而更好的进行业务决策。 查看数字折线图 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。 在日志管理页面中，选择目标日志组和日志流，进入日志流详情页面。 选择“日志分析”。 请参考SQL
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