Simple Log Service は、大量のログにわたるテキストコンテンツを検出するためのテキスト分析機能を提供します。このトピックでは、機能のシナリオ、用語、スケジューリングと実行の使用例、および使用上の注意について説明します。
Simple Log Service のインテリジェント異常分析アプリケーションは段階的に廃止され、2025年7月15日 (UTC + 08:00) には利用できなくなります。
影響範囲
インテリジェント検査、テキスト分析、および時系列予測は利用できなくなります。
機能の置き換え
前述の機能は、Simple Log Service の機械学習構文、スケジュール済み SQL、およびダッシュボード機能で完全に置き換えることができます。機能関連の設定を構成するためのドキュメントが提供されます。
背景情報
サービスの実行時には、監視とトラブルシューティングに使用されるシステムログとビジネスログを含む、多くのログが作成されます。従来のログ分析では、リスクレベルの評価と、Error、Failed、Unsuccessfully などのキーワードのマッチングを行います。マイクロサービスを使用した分散環境では、これらのログの分析には次の課題があります。
毎日テラバイト、さらにはペタバイト単位のログが生成されるため、手動分析には多大な労力が必要です。
マイクロサービス デプロイメントを使用した分散環境では、警告ログまたはエラーログが必ずしもシステム例外を示すとは限りません。これらのログは、システムのスケーリング、更新、または反復によって生成される場合があります。ログの異常を特定するには、手動分析中に専門知識が必要です。
これらの課題に対処するには、ログの自動化されたインテリジェントな分析とトラブルシューティングが必要です。これらの課題を解決することで、ログの可能性を最大限に活用し、ログ異常分析の人件費を削減できます。ログの自動化されたインテリジェントな分析には、次の特徴があります。
大量のログを効率的に処理します。
ログの異常を特定するか、トラブルシューティングに使用するログの範囲を絞り込みます。
テキスト分析のパラメーターをカスタマイズできます。
これらのニーズに対応するために、Simple Log Service は、合理化されたログ統合と分析のためのテキスト分析機能を提供します。この機能を実装するには、特定の監視対象と少数のアルゴリズム パラメーターを構成する必要があります。その後、アルゴリズムはログの異常を自動的に検出し、重要なコンテンツに集中できるようにします。
機能紹介
テキスト分析では、インデックスを構成することなく、コンシューマー グループを通じてログからテキスト コンテンツをプルできます。テキスト分析ジョブは、スケジュールされたルールに基づいてデータを取得し、テキスト分析モデルに入力します。その後、モデルは分析結果をターゲット Logstore（internal-ml-log）に書き込み、結果をダッシュボードに視覚化して、分析結果をすばやく理解できるようにします。
監視対象の構成: 分析するログフィールド（フィールド値がテキストコンテンツである場合）を設定し、必要に応じてアルゴリズム パラメーターを構成して、タスクを開始します。コンシューマー グループを使用してログフィールドを構成する場合、インデックスを有効にする必要はありません。
スケジュールされたデータ分析: テキスト分析のアルゴリズムは、タイム ウィンドウを使用してデータを処理します。
結果出力: 分析結果はターゲット Logstore に出力され、対応するダッシュボードが生成されて分析結果が視覚化されます。
用語
用語 | 説明 |
ジョブ | テキスト分析ジョブには、データ特徴とアルゴリズム モデル パラメーターが含まれます。 |
インスタンス | テキスト分析ジョブは、ジョブの構成に基づいてテキスト分析インスタンスを作成します。インスタンスは定期的にデータをプルし、アルゴリズム モデルを実行し、ジョブの構成に基づいて分析結果を配信します。
さまざまな操作がインスタンスのスケジューリングと実行にどのように影響するかについては、「スケジューリングと実行」をご参照ください。 |
インスタンス ID | 各インスタンスは一意の ID によって識別されます。 |
作成時間 | 各インスタンスは特定の時点で作成されます。ほとんどの場合、インスタンスは、ジョブのスケジューリングルールに基づいてテキスト分析ジョブに対して作成されます。既存データを処理する必要がある場合、または前のインスタンスのタイムアウトによって発生した遅延がオフセットされる場合は、インスタンスがすぐに作成されます。 |
実行時間 | 各インスタンスは特定の時点で実行を開始します。インスタンスが属するジョブが再試行される場合、開始時刻はインスタンスが実行を開始する最新の 時刻 です。 |
終了時間 | 各インスタンスは特定の時点で実行を停止します。インスタンスが属するジョブが再試行される場合、終了時刻はインスタンスが実行を停止する最新の 時刻 です。 |
ステータス | 各インスタンスは、特定の時点で特定の状態にあります。有効な値:
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スケジューリングと実行の使用例
各ジョブは1つ以上のインスタンスを作成できます。インスタンスがスケジュールどおりに実行されるか、異常のために再試行されるかに関係なく、一度に1つのインスタンスのみをジョブで実行できます。単一のジョブで複数のインスタンスを同時に実行することはできません。次に、一般的なスケジューリングと実行の使用例を示します。
即時開始: テキスト分析ジョブをすぐに開始すると、アルゴリズム モデルは既存データにアクセスできません。構成された初期化タイム ウィンドウのデータでトレーニングを行い、異常を抑制してから、新しいデータで動的に更新します。
変更されたスケジュール パラメーター: ジョブのスケジューリングルールを変更すると、更新された設定に基づいて新しいインスタンスが生成されます。モデルは最後に分析されたポイントから継続し、新しいデータを処理します。
失敗時の再試行: 権限エラー、使用できない Logstore、構成の問題などの問題が原因でインスタンスが失敗した場合、Simple Log Service は自動的に再試行します。インスタンスが STARTING 状態のままの場合は、構成エラーを示しており、エラーログが作成されます。構成を確認して再試行してください。再試行の結果に基づいて、インスタンスのステータスが SUCCEEDED または FAILED に更新されます。
使用上の注意
テキスト分析の効率を向上させるには:
ログで分析するテキスト フィールドを指定します。冗長なフィールドを多数指定すると、分析の有効性が損なわれ、分析速度が低下する可能性があります。
監視対象の時系列データの変化を取得して、データの安定性と周期性を確認し、潜在的な異常を予測します。このアプローチは、アルゴリズムのパラメーターを適切に構成するのに役立ちます。