Simple Log Service:適切なフィールドを選択してデータ機能を設定する方法を教えてください。

ログの例

ほとんどの場合、インテリジェントに検査されるログは次の形式です。

• ログA

  __time__: 1631794322
  service_name: front-end
  host_name: front-end-davadf-0
  process_pid: 9
  cpu_util: 0.8
  mem_util: 34
  avg_load: 10.534
  disk_util: 0.112

• ログB

  __time__: 1631794322
  service_name: front-end
  host_name: front-end-davadf-0
  process_pid: 9
  metric_name: cpu_util
  value: 0.8

設定例1

アルゴリズムモデルは、コンシューマーグループを使用してメトリックを抽出し、メトリックをインテリジェントに検査します。

• ログA

  • timeパラメーターに__Time__を指定します。

  • Entityパラメーターにservice_name、host_name、process_pidを指定します。

    説明

    エンティティは、各時点で複数のprocess_pid値を有することができる。 service_nameとhost_nameのみを指定し、Entityパラメーターにprocess_pidを指定しない場合、一意のエンティティを指定できず、アルゴリズムモデルはエンティティのデータ機能を識別できません。

  • Featureパラメーターには、cpu_util、mem_util、avg_load、およびdisk_utilを指定します。

• ログB

  • timeパラメーターに__Time__を指定します。

  • Entityパラメーターにservice_name、host_name、process_pid、およびmetric_nameを指定します。

    説明

    エンティティは、各時点で複数のprocess_pid値およびmetric_name値を有することができる。 service_nameとhost_nameのみを指定し、Entityパラメーターにprocess_pidまたはmetric_nameを指定しない場合、一意のエンティティを指定できず、アルゴリズムモデルはエンティティのデータ機能を識別できません。

  • [機能] パラメーターの値を指定します。

設定例2

• ログA

  • 次のクエリステートメントを指定します。* | select __time__-__time __% 60 as_time ___, avg(cpu_util) as cpu_util, avg(mem_util) as mem_util, service_name, host_name from log group by __time ____, service_name, host_name limit 1000

  • timeパラメーターに__Time__を指定します。

  • Entityパラメーターにservice_nameとhost_nameを指定します。

  • Featureパラメーターには、cpu_util、mem_util、およびdisk_utilを指定します。

• ログB

  • 次のクエリステートメントを指定します。* | select __time__-__time __% 60 as __time __, avg(if(metric_name = 'cpu_util', value, 0)) as value, service_name, host_name from log group by __time __, service_name, host_name limit 1000

  • timeパラメーターに__Time__を指定します。

  • Entityパラメーターにservice_nameとhost_nameを指定します。

  • [機能] パラメーターの値を指定します。