使用数据加工进行logstore日志流转

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: 介绍如何使用数据加工对logstore数据进行一对一、一对多、多对一地拷贝

数据加工简介

数据加工是阿里云SLS推出的一项Serverless的功能,主要解决日志行实时处理的场景,目前提供了200+的DSL算子。 详细的加工介绍请参考https://help.aliyun.com/document_detail/125384.html

image.png

Logstore日志流转常见的场景

image.png

日志流转案例 - logstore日志字段过滤复制

案例

A部门有一份敏感日志,由于业务需要, B部门需要访问A部门的日志中的部分字段。为了安全起见,A部门可以使用数据加工实现Logstore对拷, 并过滤掉敏感字段,并且使用RAM授权的方式,给B部门授权

解决方案

使用数据加工 一对一拷贝的功能,并且使用DSL语句进行一定字段的过滤
image.png

加工语句范例

e_keep_fields("filed1","field2",regex=False)

日志流转案例 - 多种格式揉杂的logstore,日志拆分

案例

服务A有一份日志,应用程序打的日志格式并不统一。
当有关键词xx的时候,具备格式 x
当有关键词yy的时候,具备格式 y
由于格式差异较大,冗杂在一个logstore里不利于搜索查询; 比如最后需要投递到oss数据湖进行进一步查询分析

解决方案

使用数据加工一对多的分发能力可以解决以上问题
image.png

加工语句范例

e_if(e_match("http_code", "500"), e_output(name="logstore1"))
e_if(e_match("http_code", "200"), e_output(name="logstore2"))
e_drop()

日志流转案例 - 跨Region复制

案例

公司的业务在各个Region都有部署,查询logstore的时候,需要到不同Project下进行查询,给开发运维带来不便。
使用数据加工将logstore 跨Region写出到中心化的logstore

解决方案

使用数据加工跨Region传输的能力,进行多对一的logstore复制
image.png

加工语句范例

加工语句直接为空,配置时设定好目标logstore即可

小结

使用数据加工对logstore进行数据流转,具备以下几点能力(可根据业务场景进行任意组合)

  1. 支持流转时数据处理(转化、过滤、富化等,200+DSL函数)
  2. 支持一对一、一对多、多对一进行流转
  3. 支持同一个账号、跨账号的场景
  4. 支持同Region、跨Region的场景
  5. 支持一次性 数据服务, 也支持流式持续复制

参考

  1. sls数据加工 http://help.aliyun.com/document_detail/125384.html
相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
目录
相关文章
|
27天前
|
存储 Oracle 关系型数据库
【赵渝强老师】MySQL InnoDB的数据文件与重做日志文件
本文介绍了MySQL InnoDB存储引擎中的数据文件和重做日志文件。数据文件包括`.ibd`和`ibdata`文件,用于存放InnoDB数据和索引。重做日志文件(redo log)确保数据的可靠性和事务的持久性,其大小和路径可由相关参数配置。文章还提供了视频讲解和示例代码。
131 11
【赵渝强老师】MySQL InnoDB的数据文件与重做日志文件
|
27天前
|
SQL Oracle 关系型数据库
【赵渝强老师】Oracle的联机重做日志文件与数据写入过程
在Oracle数据库中,联机重做日志文件记录了数据库的变化,用于实例恢复。每个数据库有多组联机重做日志,每组建议至少有两个成员。通过SQL语句可查看日志文件信息。视频讲解和示意图进一步解释了这一过程。
|
2月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 存储
使用 Python 清洗日志数据
使用 Python 清洗日志数据
41 2
|
3月前
|
SQL 人工智能 运维
在阿里云日志服务轻松落地您的AI模型服务——让您的数据更容易产生洞见和实现价值
您有大量的数据,数据的存储和管理消耗您大量的成本,您知道这些数据隐藏着巨大的价值,但是您总觉得还没有把数据的价值变现出来,对吗?来吧,我们用一系列的案例帮您轻松落地AI模型服务,实现数据价值的变现......
229 3
|
4月前
|
数据库 Java 监控
Struts 2 日志管理化身神秘魔法师,洞察应用运行乾坤,演绎奇幻篇章!
【8月更文挑战第31天】在软件开发中,了解应用运行状况至关重要。日志管理作为 Struts 2 应用的关键组件,记录着每个动作和决策,如同监控摄像头,帮助我们迅速定位问题、分析性能和使用情况,为优化提供依据。Struts 2 支持多种日志框架(如 Log4j、Logback),便于配置日志级别、格式和输出位置。通过在 Action 类中添加日志记录,我们能在开发过程中获取详细信息,及时发现并解决问题。合理配置日志不仅有助于调试,还能分析用户行为,提升应用性能和稳定性。
59 0
|
4月前
|
开发者 前端开发 编解码
Vaadin解锁移动适配新境界:一招制胜,让你的应用征服所有屏幕!
【8月更文挑战第31天】在移动互联网时代,跨平台应用开发备受青睐。作为一款基于Java的Web应用框架,Vaadin凭借其组件化设计和强大的服务器端渲染能力,助力开发者轻松构建多设备适应的Web应用。本文探讨Vaadin与移动设备的适配策略,包括响应式布局、CSS媒体查询、TouchKit插件及服务器端优化,帮助开发者打造美观且实用的移动端体验。通过这些工具和策略的应用,可有效应对屏幕尺寸、分辨率及操作系统的多样性挑战,满足广大移动用户的使用需求。
68 0
|
4月前
|
存储 运维 监控
Entity Framework Core 实现审计日志记录超棒!多种方法助你跟踪数据变化、监控操作,超实用!
【8月更文挑战第31天】在软件开发中,审计日志记录对于跟踪数据变化、监控用户操作及故障排查至关重要。Entity Framework Core (EF Core) 作为强大的对象关系映射框架,提供了多种实现审计日志记录的方法。例如,可以使用 EF Core 的拦截器在数据库操作前后执行自定义逻辑,记录操作类型、时间和执行用户等信息。此外,也可通过在实体类中添加审计属性(如 `CreatedBy`、`CreatedDate` 等),并在保存实体时更新这些属性来记录审计信息。这两种方法都能有效帮助我们追踪数据变更并满足合规性和安全性需求。
95 0
|
SQL 监控
日志服务数据加工最佳实践: 从RDS-MySQL拉取数据做富化
本篇覆盖日志服务数据加工最佳实践: 从RDS-MySQL拉取数据做富化的各种场景, 包括定期刷新拉取所有, 拉取部分数据, 拉取后再过滤数据, 调整返回表格结构等
1856 0
|
1月前
|
XML 安全 Java
【日志框架整合】Slf4j、Log4j、Log4j2、Logback配置模板
本文介绍了Java日志框架的基本概念和使用方法,重点讨论了SLF4J、Log4j、Logback和Log4j2之间的关系及其性能对比。SLF4J作为一个日志抽象层,允许开发者使用统一的日志接口,而Log4j、Logback和Log4j2则是具体的日志实现框架。Log4j2在性能上优于Logback,推荐在新项目中使用。文章还详细说明了如何在Spring Boot项目中配置Log4j2和Logback,以及如何使用Lombok简化日志记录。最后,提供了一些日志配置的最佳实践,包括滚动日志、统一日志格式和提高日志性能的方法。
217 30
【日志框架整合】Slf4j、Log4j、Log4j2、Logback配置模板
|
2月前
|
XML JSON Java
Logback 与 log4j2 性能对比:谁才是日志框架的性能王者?
【10月更文挑战第5天】在Java开发中,日志框架是不可或缺的工具,它们帮助我们记录系统运行时的信息、警告和错误,对于开发人员来说至关重要。在众多日志框架中,Logback和log4j2以其卓越的性能和丰富的功能脱颖而出,成为开发者们的首选。本文将深入探讨Logback与log4j2在性能方面的对比,通过详细的分析和实例,帮助大家理解两者之间的性能差异,以便在实际项目中做出更明智的选择。
275 3