grok 예제

해부는 정규식을 사용하지 않고 빠르다는 점에서 Grok과 다릅니다. 데이터를 안정적으로 반복할 때 해부가 잘 작동합니다. Grok은 텍스트의 구조가 줄마다 다를 때 더 나은 선택입니다. 위의 이미지에서 볼 수 있듯이 Grok은 로그 데이터를 Elasticsearch에 자동으로 매핑할 수 있습니다. 이렇게 하면 로그를 쉽게 관리하고 정보를 빠르게 쿼리할 수 있습니다. 로그 파일을 파헤쳐 디버깅하는 대신 환경이나 URL과 같이 원하는 내용을 필터링할 수 있습니다. SEMANTIC은 일치하는 텍스트에 지정된 식별자입니다. 이 식별자는 Grok 필터에서 만든 키 값 쌍의 키와 패턴과 일치하는 텍스트값으로 생각할 수 있습니다. 위의 예제를 사용하여 4.55, 4, 8은 일부 이벤트의 지속 시간이 될 수 있으며 54.3.824.2는 클라이언트가 요청을 할 수 있습니다. 위의 예제의 경우 먼저 패턴을 중첩 할 수 있습니다. SYSLOGBASE가 좋은 예입니다. SYSLOGBASE는 실제로: 이 검색을 사용 하 여, Elastic의 github 페이지에 있는 구문을 사용 하 여 Grok 디버거에 내 자신의 패턴을 구축 하기 시작 했습니다.

위의 예에서 로그 메시지를 다음과 같이 표현했습니다: “Grok이 정규식 위에 있으므로 정규식도 그록에서 유효합니다” – Elastic`s 문서 예를 들어, 후도 로그에는 10자 또는 11자 헥사데피할 값인 큐 ID가 있습니다. 구문은 텍스트와 일치하는 패턴의 이름입니다. 예를 들어 NUMBER 패턴은 4.55, 4, 8 및 기타 숫자와 일치할 수 있으며 IP 패턴은 54.3.824.2 또는 174.49.99.1 등과 일치할 수 있습니다. 그러나 위의 예제와 같은 사용자 지정 로그가 있으면 어떻게 됩니까? 당신은 당신의 자신의 사용자 정의 Grok 패턴을 구축해야합니다. 당신은 다음과 같이 Grok과 Oniguruma를 결합 할 수 있습니다 : 다음 사용자 정의 패턴 디렉토리가 어디에 logstash을 알려주려면이 플러그인의 patterns_dir 설정을 사용합니다. 다음은 샘플 로그의 전체 예입니다: https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/config-examples.html Grok 필터는 로그에서 만날 수 있는 일반적인 데이터 형식 및 식에 대한 다양한 정규식 및 패턴이 함께 제공됩니다(예: IP, 사용자 이름, 이메일, 호스트 이름 등) Logstash가 로그를 읽을 때 이러한 패턴을 사용하여 구조화된 필드로 전환하려는 로그 메시지의 의미 체계 요소를 찾을 수 있습니다. Grok 패턴을 손에 넣고 데이터를 매핑하면 마지막 단계는 Logstash에 추가하는 것입니다. 구문은 텍스트와 일치하는 패턴의 이름입니다. 예를 들어 3.44는 NUMBER 패턴과 일치하고 55.3.244.1은 IP 패턴과 일치합니다. 구문은 일치하는 방법입니다. 선의 단면을 안정적으로 반복하지만 전체 라인이 아닌 경우 하이브리드 사용 사례에 해부 및 Grok을 모두 사용할 수 있습니다. 해부 필터는 반복되는 선의 단면을 해체할 수 있습니다.

Grok 필터는 더 많은 정규식 예측 가능성으로 나머지 필드 값을 처리할 수 있습니다. syslog_message: 메시지 id= Logstash의 데이터 변환 및 정규화는 필터 플러그인을 사용하여 수행됩니다. 이 문서에서는 가장 인기 있고 유용한 필터 플러그인 중 하나인 Logstash Grok Filter에 중점을 두며, 이는 구조화되지 않은 데이터를 구조화 된 데이터로 구문 분석하여 ELK에서 집계 및 분석을 준비하는 데 사용됩니다. 이를 통해 값 필드에 대한 통계 분석, 면이 있는 검색, 필터 등과 같은 고급 기능을 사용할 수 있습니다. 데이터를 분류하고 별도의 필드로 분류할 수 없는 경우 모든 검색은 전체 텍스트가 되며 Elasticsearch 및 Kibana 검색을 최대한 활용할 수 없습니다.