Simple Log Service:ホストのテキストログの一括収集

手順：

1. [Logstores] ページで、対象の Logstore 名の前にある をクリックして展開します。

2. [データ取り込み] > [Logtail 設定] をクリックします。[ワンタイム Logtail 設定] タブで、[Logtail 設定の追加] をクリックします。

3. [クイックデータインポート] ダイアログボックスで、[ワンタイムファイル収集 - ホスト] カードの [データインポート] をクリックします。

4. [マシン グループ設定] ページで、以下のパラメーターを設定します。

   • シナリオ: ホスト

   • インストール環境: ECS

   • マシングループの設定：対象サーバーの LoongCollector のインストール状況とマシングループの設定に基づき、次のいずれかの操作を実行します。

     • LoongCollector がインストールされ、マシングループに追加されている場合は、[ソースマシングループ] リストから選択し、[適用済みマシングループ] リストに追加します。再度作成する必要はありません。

     • LoongCollector がインストールされていない場合は、[マシングループの作成] をクリックします：

       以下の手順では、LoongCollector を自動的にインストールし、マシングループを作成する方法を説明します。

       1. システムは、Project と同じリージョンにある ECS インスタンスを自動的にリストアップします。ログを収集したいインスタンスを 1 つ以上選択します。

       2. [インストールしてマシン グループとして作成] をクリックします。選択した ECS インスタンスに LoongCollector が自動的にインストールされます。

       3. マシングループに[名前]を設定し、[OK] をクリックします。

       説明

       インストールが失敗するか、待機状態のままの場合は、ECS のリージョンが Project のリージョンと同じであることを確認してください。

     • LoongCollector が既にインストールされているサーバーを既存のマシングループに追加するには、「既存のマシングループにサーバーを追加する方法」をご参照ください。

5. ハートビートステータスの確認: [次へ] をクリックします。 [マシングループのハートビートステータス] セクションが表示されます。 [ハートビート] ステータスを確認します。 ステータスが OK の場合、マシングループ接続は正常です。 [次へ] をクリックして Logtail 構成ページに移動します。

   ステータスが [FAIL] の場合、最初のハートビートが確立されるまでに時間がかかることがあります。約 2 分待ってからハートビートステータスを更新してください。ページを更新してもステータスが [FAIL] のままである場合は、「マシングループのハートビートが FAIL になる」でトラブルシューティング情報をご参照ください。

グローバル設定：

• 構成名：収集設定のカスタム名。Project 内で一意である必要があります。作成後に変更することはできません。命名規則：

  • 小文字、数字、ハイフン (-)、アンダースコア (_) のみを含めることができます。

  • 小文字または数字で開始および終了する必要があります。

• 実行タイムアウト：デフォルトは 600 秒 (10 分) です。範囲は 600〜604,800 秒 (10 分〜7 日) です。この時間内に収集が完了しない場合、タスクは自動的に停止し、残りの部分は収集されません。

  重要

  構成の配信に関する注意: 構成を更新すると、構成の有効期間はリセットされます。重複配信や予期しないデータレポートを避けるため、マシングループの範囲が正確であること、および最終タスク実行時間が [実行タイムアウト] を超えていないことを確認してください。

• 更新時に強制再実行：デフォルトでは無効です。

  • シャットダウン:

    • [実行タイムアウト] または [入力構成] 以外のコレクション構成パラメーターを更新すると、システムは現在のコレクションの進行を継続します。コレクションタスクは再起動されず、コレクションの継続性が維持されます。

    • [実行タイムアウト] または [入力設定] を変更した場合、システムはコレクションタスクを再起動します。

  • 有効：収集設定を更新すると、収集タスクが強制的に再起動されます。これにより、すべてのデータ処理とレポートが最新の変更と一致することが保証されます。注意：更新前に収集されたデータは削除されません。それをクリアするには、「Simple Log Service の論理削除」をご参照ください。

入力設定：

• タイプ: 1 回限りのファイル収集 (LoongCollector 3.3 以降で利用可能)

• ファイルパス：ログ収集のパス。

  説明

  一括収集の対象となるファイルのリストと各ファイルのサイズは、LoongCollector が設定をプルした時点で決定されます。新しく作成されたファイルや既存のファイルに追加された内容は収集されません。

  • Linux：/data/mylogs/**/*.log のように "/" で始まります。これは、/data/mylogs ディレクトリとそのサブディレクトリにある .log 拡張子を持つすべてのファイルを示します。

  • Windows：C:\Program Files\Intel\**\*.Log のようにドライブ文字で始まります。

• 最大ディレクトリ監視深度: [ファイルパス] のワイルドカード ** が一致する最大のディレクトリ深度です。デフォルトは 0 で、現在のディレクトリのみが監視されることを意味します。

シナリオ 2：構造化ログ

192.168.*.* - - [15/Apr/2025:16:40:00 +0800] "GET /nginx-logo.png HTTP/1.1" 0.000 514 200 368 "-" "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/131.0.*.* Safari/537.36"

body_bytes_sent: 368
http_referer: -
http_user_agent : Mozi11a/5.0 (Nindows NT 10.0; Win64; x64) AppleMebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/131.0.x.x Safari/537.36
remote_addr:192.168.*.*
remote_user: -
request_length: 514
request_method: GET
request_time: 0.000
request_uri: /nginx-logo.png
status: 200
time_local: 15/Apr/2025:16:40:00

手順: [Logtail 設定] ページの [処理設定] エリアで:

1. 解析プラグインの追加: [処理プラグインの追加] をクリックし、実際のフォーマットに基づいて 正規表現解析、デリミタ解析、JSON 解析 などのプラグインを設定します。 この例では、NGINX ログ収集を使用します。 [ネイティブ処理プラグイン] > [NGINX モード解析] を選択します。

2. NGINX ログ構成：Nginx サーバー設定ファイル (nginx.conf) から log_format 定義を完全にコピーし、このテキストボックスに貼り付けます。

   例：

   log_format main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$request_time $request_length ''$status $body_bytes_sent "$http_referer" ''"$http_user_agent"';

   重要

   ここでのフォーマット定義は、サーバーでログを生成するフォーマットと完全に同じでなければなりません。そうでない場合、ログの解析は失敗します。

3. 一般的な設定パラメーター：以下のパラメーターは複数のデータ解析プラグインに表示され、その機能と使用法は一貫しています。

   • ソースフィールド：解析対象のソースフィールド名を指定します。デフォルトは content で、収集されたログコンテンツ全体です。

   • 失敗時にソースフィールドを保持：推奨。ログがプラグインによって正常に解析できない場合 (例えば、フォーマットの不一致のため)、このオプションは元のログコンテンツが失われず、指定されたソースフィールドに完全に保持されることを保証します。

   • 成功時にソースフィールドを保持：選択した場合、ログが正常に解析されても元のログコンテンツが保持されます。

手順： グローバル設定 > その他のグローバル設定 > Topic 生成モード で、Topic の生成方法を選択します。以下の 3 種類がサポートされています。

• マシングループ Topic：収集設定が複数のマシングループに適用される場合、LoongCollector はサーバーが属するマシングループの名前を __topic__ フィールドの値として自動的に使用します。これは、ホストごとにログを分割するシナリオに適しています。

• カスタム：フォーマットは customized://<custom_topic_name> で、例えば customized://app-login です。これは、固定のビジネス識別子を持つ静的な Topic シナリオに適しています。

• ファイルパスから抽出：ログファイルの完全なパスからキー情報を抽出し、ログソースを動的にマークします。これは、複数のユーザーやアプリケーションが同じログファイル名を共有しているが、パスが異なる場合に適しています。複数のユーザーやサービスが異なるトップレベルディレクトリにログを書き込むが、サブパスとファイル名が同じ場合、ファイル名だけではソースを区別できません。例：

  /data/logs
  ├── userA
  │   └── serviceA
  │       └── service.log
  ├── userB
  │   └── serviceA
  │       └── service.log
  └── userC
      └── serviceA
          └── service.log

  この場合、ファイルパスから抽出を設定し、正規表現を使用して完全なパスからキー情報を抽出できます。一致した結果は Topic として使用され、Logstore にアップロードされます。

  ファイルパス抽出ルール：正規表現のキャプチャグループに基づく

  正規表現を設定すると、システムはキャプチャグループの数と命名に基づいて出力フィールドのフォーマットを自動的に決定します。ルールは次のとおりです。

  ファイルパスの正規表現では、スラッシュ (/) をエスケープする必要があります。

  キャプチャグループの種類	シナリオ	生成されるフィールド	正規表現の例	一致したパスのサンプル	生成されたフィールドのサンプル
  単一のキャプチャグループ (1 つの (.*?) のみ)	ソースを区別するために 1 つのディメンションのみが必要 (ユーザー名や環境など)	__topic__ フィールドを生成	\/logs\/(.*?)\/app\.log	/logs/userA/app.log	__topic__:userA
  複数の名前なしキャプチャグループ (複数の (.*?))	ソースを区別するために複数のディメンションが必要だが、意味的なラベルは不要	タグフィールド __tag__:__topic_{i}__ を生成。{i} はキャプチャグループの序数	\/logs\/(.*?)\/(.*?)\/app\.log	/logs/userA/svcA/app.log	__tag__:__topic_1__userA; __tag__:__topic_2__svcA
  複数の名前付きキャプチャグループ ((?P<name>.*?) を使用)	ソースを区別するために複数のディメンションが必要で、クエリと分析を容易にするためにフィールドの意味を明確にしたい場合	タグフィールド __tag__:{name} を生成	\/logs\/(?P<user>.*?)\/(?P<service>.*?)\/app\.log	/logs/userA/svcA/app.log	__tag__:user:userA; __tag__:service:svcA

既存のマシングループにサーバーを追加する方法

既存のマシングループがあり、新しくデプロイされた ECS インスタンスや自己管理サーバーなどの新しいサーバーを追加して、その収集設定を継承したい場合は、次の手順に従います。

前提条件：

• 設定済みのマシングループが既に存在する。

• 新しいサーバーに LoongCollector がインストールされている。

手順：

1. 対象のマシングループ ID を表示します。

   1. 対象の Project ページで、左側のナビゲーションウィンドウの リソース > マシングループ をクリックします。

   2. [マシングループ] ページで、対象のマシングループの名前をクリックします。

   3. マシングループ設定ページで、マシングループ ID を表示します。

2. ID の種類に基づいて対応する操作を実行します。

   説明

   1 つのマシングループに Linux サーバーと Windows サーバーの両方を含めることはできません。Linux サーバーと Windows サーバーの両方で同じカスタム ID を設定しないでください。1 つのサーバーに複数のカスタム ID を設定でき、改行で区切ります。

   • タイプ 1：マシングループ ID が IP アドレスの場合

     1. サーバーで、次のコマンドを実行して app_info.json ファイルを開き、ip の値を確認します。

        cat /usr/local/ilogtail/app_info.json

     2. 対象マシングループの構成ページで、[変更] をクリックし、サーバーの IP アドレスを入力します。複数の IP アドレスは改行で区切ります。

     3. 構成が完了したら、[保存] をクリックし、ハートビートのステータスを確認します。ハートビートのステータスが OK になると、サーバーはマシングループのコレクション構成を自動的に適用します。

        ハートビートステータスが [FAIL] の場合は、「マシングループのハートビートが FAIL になる」でさらにトラブルシューティングを行ってください。

   • タイプ 2：マシングループ ID がカスタム ID の場合

     オペレーティングシステムに応じて、対象のマシングループと一致するカスタム ID 文字列を指定されたファイルに書き込みます。

     ディレクトリが存在しない場合は、手動で作成してください。ファイルパスと名前は Simple Log Service によって固定されており、カスタマイズできません。

     • Linux：カスタム文字列を /etc/ilogtail/user_defined_id ファイルに書き込みます。

     • Windows：カスタム文字列を C:\LogtailData\user_defined_id に書き込みます。

正規表現を使用してログフィールドを抽出し、ログをキーと値のペアに解析します。各フィールドは、独立してクエリおよび分析できます。

127.0.0.1 - - [16/Aug/2024:14:37:52 +0800] "GET /wp-admin/admin-ajax.php?action=rest-nonce HTTP/1.1" 200 41 "http://www.example.com/wp-admin/post-new.php?post_type=page" "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/127.0.0.0 Safari/537.36 Edg/127.0.0.0"

body_bytes_sent: 41
http_referer: http://www.example.com/wp-admin/post-new.php?post_type=page
http_user_agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; ×64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/127.0.0.0 Safari/537.36 Edg/127.0.0.0
remote_addr: 127.0.0.1
remote_user: -
request_method: GET
request_protocol: HTTP/1.1
request_uri: /wp-admin/admin-ajax.php?action=rest-nonce
status: 200
time_local: 16/Aug/2024:14:37:52 +0800

手順：[Logtail 設定] ページの [プロセッサ設定] セクションで、[プロセッサの追加] をクリックし、[ネイティブプロセッサ] > [データ解析 (正規表現モード)] を選択します：

• 正規表現：ログに一致させるために使用される式。自動生成するか、手動で入力します。

  • 自動生成：

    • [生成] をクリックします。

    • [ログサンプル] で、抽出するログの内容を選択します。

    • [正規表現を生成] をクリックします。

      

  • 手動入力：ログフォーマットに基づいて、[正規表現を手動で入力] します。

  構成後、[検証] をクリックして、正規表現がログの内容を正しく解析できるかテストします。

• 抽出されたフィールド：抽出されたログコンテンツ (値) に対応するフィールド名 (キー)。

• その他のパラメーターについては、「ユースケース 2：構造化ログ」の共通設定パラメーターの説明をご参照ください。

デリミタを使用してログコンテンツを構造化し、複数のキーと値のペアに解析します。単一文字と複数文字のデリミタの両方がサポートされています。

05/May/2025:13:30:28,10.10.*.*,"POST /PutData?Category=YunOsAccountOpLog&AccessKeyId=****************&Date=Fri%2C%2028%20Jun%202013%2006%3A53%3A30%20GMT&Topic=raw&Signature=******************************** HTTP/1.1",200,18204,aliyun-sdk-java

ip:10.10.*.*
request:POST /PutData?Category=YunOsAccountOpLog&AccessKeyId=****************&Date=Fri%2C%2028%20Jun%202013%2006%3A53%3A30%20GMT&Topic=raw&Signature=******************************** HTTP/1.1
size:18204
status:200
time:05/May/2025:13:30:28
user_agent:aliyun-sdk-java

手順: [Logtail 設定] ページの [プロセッサー設定] セクションで、[プロセッサーの追加] をクリックし、[ネイティブプロセッサー] > [データ解析 (区切り文字モード)] を選択します:

• デリミタ：ログコンテンツを分割するために使用される文字を指定します。

  例: CSV ファイルの場合、[カスタム] を選択し、カンマ (,) を入力します。

• 引用符：フィールド値にデリミタが含まれている場合、誤った分割を防ぐためにフィールド値を引用符で囲む必要があります。

• 抽出されたフィールド：各列のフィールド名 (キー) を表示順に指定します。ルールは次のとおりです。

  • フィールド名は、文字、数字、アンダースコア (_) のみを含めることができます。

  • 文字またはアンダースコア (_) で始まる必要があります。

  • 最大長：128 バイト。

• その他のパラメーターについては、「ユースケース 2：構造化ログ」の共通設定パラメーターの説明をご参照ください。

オブジェクトタイプの JSON ログをキーと値のペアに解析して構造化します。

{"url": "POST /PutData?Category=YunOsAccountOpLog&AccessKeyId=U0Ujpek********&Date=Fri%2C%2028%20Jun%202013%2006%3A53%3A30%20GMT&Topic=raw&Signature=pD12XYLmGxKQ%2Bmkd6x7hAgQ7b1c%3D HTTP/1.1", "ip": "10.200.98.220", "user-agent": "aliyun-sdk-java", "request": {"status": "200", "latency": "18204"}, "time": "05/Jan/2025:13:30:28"}

ip: 10.200.98.220
request: {"status": "200", "latency" : "18204" }
time: 05/Jan/2025:13:30:28
url: POST /PutData?Category=YunOsAccountOpLog&AccessKeyId=U0Ujpek******&Date=Fri%2C%2028%20Jun%202013%2006%3A53%3A30%20GMT&Topic=raw&Signature=pD12XYLmGxKQ%2Bmkd6x7hAgQ7b1c%3D HTTP/1.1
user-agent:aliyun-sdk-java

手順： [Logtail 設定] ページの [プロセッサー設定] セクションで、[プロセッサーの追加] をクリックし、[ネイティブプロセッサー] > [データ解析 (JSON モード)] を選択します：

• 元のフィールド：解析する生ログを含むフィールド。デフォルト値は content です。

• その他のパラメーターについては、「ユースケース 2：構造化ログ」の共通設定パラメーターの説明をご参照ください。

展開深度を指定して、ネストされた JSON ログをキーと値のペアに解析します。

{"s_key":{"k1":{"k2":{"k3":{"k4":{"k51":"51","k52":"52"},"k41":"41"}}}}}

0_s_key_k1_k2_k3_k41:41
0_s_key_k1_k2_k3_k4_k51:51
0_s_key_k1_k2_k3_k4_k52:52

1_s_key:{"k1":{"k2":{"k3":{"k4":{"k51":"51","k52":"52"},"k41":"41"}}}}

手順：[Logtail 設定] ページの [プロセッサ設定] セクションで、[プロセッサの追加] をクリックし、[拡張プロセッサ] > [JSON フィールドの展開] を選択します：

• 元のフィールド：展開するソースフィールドの名前を指定します。例：content。

• JSON 展開深度：JSON オブジェクトの展開深度。0 (デフォルト) は完全な展開、1 は現在のレベルの展開を示します。

• 展開されたキーを連結する文字：JSON オブジェクトが展開されたときのフィールド名のデリミタ。デフォルト値はアンダースコア (_) です。

• 展開されたキーの名前プレフィックス：JSON 展開後のフィールド名のプレフィックス。

• 配列の展開：配列をインデックス付きのキーと値のペアに展開します。

  例：{"k":["a","b"]} は {"k[0]":"a","k[1]":"b"} に展開されます。

  展開されたフィールド (たとえば、prefix_s_key_k1 から new_field_name へ) の名前を変更するには、後で [フィールド名変更プラグイン] を追加し、マッピングを完了します。

• その他のパラメーターについては、「ユースケース 2：構造化ログ」の共通設定パラメーターの説明をご参照ください。

json_extract 関数を使用して、JSON 配列から JSON オブジェクトを抽出します。

例：

[{"key1":"value1"},{"key2":"value2"}]

json1:{"key1":"value1"}
json2:{"key2":"value2"}

手順: [Logtail 設定] ページの [プロセッサ設定] セクションで、[処理モード] を [SPL] に切り替え、[SPL ステートメント] を設定し、json_extract 関数を使用して JSON 配列から JSON オブジェクトを抽出します。

例：ログフィールド content の JSON 配列から要素を抽出し、結果を新しいフィールド json1 と json2 に保存します。

* | extend json1 = json_extract(content, '$[0]'), json2 = json_extract(content, '$[1]')

#Fields: date time s-sitename s-ip cs-method cs-uri-stem cs-uri-query s-port cs-username c-ip cs(User-Agent) sc-status sc-substatus sc-win32-status sc-bytes cs-bytes time-taken

c-ip: cs-username
cs-bytes: sc-substatus
cs-method: cs-method
cs-uri-query: cs-uri-query
cs-uri-stem: cs-uri-stem
cs-username: s-port
date: #Fields:
s-computername: s-sitename
s-ip: s-ip
s-sitename: time
sc-bytes: sc-status
sc-status: c-ip
sc-win32-status: cs (User-Agent)
time: date
time-taken: sc-win32-status

• その他のパラメーターについては、「シナリオ 2：構造化ログ」の一般的な設定パラメーターの説明をご参照ください。

データマスキング

[{'account':'1812213231432969','password':'04a23f38'}, {'account':'1812213685634','password':'123a'}]

[{'account':'1812213231432969','password':'********'}, {'account':'1812213685634','password':'********'}]

ログの時間フィールドを解析し、解析結果をログの __time__ フィールドとして設定します。

例：

{"level":"INFO","timestamp":"2025-09-23T19:11:47+0800","cluster":"yilu-cluster-0728","message":"User logged in successfully","userId":"user-123"}

手順：[Logtail 設定] ページの [プロセッサ設定] セクションで、[プロセッサの追加] をクリックし、[ネイティブプロセッサ] > [時間パース] を選択します：

• 元のフィールド：解析前のログコンテンツを含むフィールド。

• 時間フォーマット：ログのタイムスタンプに対応する時間フォーマットを設定します。

• タイムゾーン：ログの時間フィールドのタイムゾーンを選択します。デフォルトでは、これは LoongCollector (Logtail) プロセスが実行されている環境のタイムゾーンです。