Simple Log Service:サーバーからテキストログを収集する

操作手順：

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

2. [データ収集] の横にある アイコンをクリックし、[クイックデータインポート] ダイアログボックスで、テキストログ収集テンプレート (「単一行 - テキストログ」など) を選択し、[今すぐ統合] をクリックします。

   すべてのテキストログ収集テンプレートは、解析プラグインのみが異なり、残りの設定プロセスは同じで、後で変更できます。

3. [マシングループ設定] ページで、次のパラメーターを設定します：

   • シナリオ：サーバー

   • インストール環境：ECS

   • マシングループの選択：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いて、対応する操作を選択します：

     • 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] リストからマシングループを選択し、[適用済みサーバーグループ] に追加します。新しく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 のワンクリック自動インストールとマシングループの作成について説明します。

       1. システムは、プロジェクト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を作成] をクリックします。システムは、選択した ECS インスタンスに LoongCollector を自動的にインストールします。

       3. マシングループの [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 のリージョンがプロジェクトのリージョンと同じであるか確認してください。

     • 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、よくある質問の「既存のマシングループにサーバーを追加するにはどうすればよいですか？」をご参照ください。

4. 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] 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。OK であれば、マシングループの接続は正常です。[次へ] をクリックして、Logtail 構成ページに進みます。

   ステータスが FAIL の場合、最初のハートビートを確立するの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。更新後も 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」を参照して、さらにトラブルシューティングを行ってください。

グローバル設定：

• 構成名：収集設定のカスタム名。この名前はプロジェクト内で一意である必要があり、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。

入力設定：

• タイプ：テキストログ収集。

• ファイルパス：ログ収集パス。

  • Linux：パスはスラッシュ (/) で始まる必要があります。例：/data/mylogs/**/*.log 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：パスはドライブ文字で始まる必要があります。例：C:\Program Files\Intel\**\*.Log。

• 最大ディレクトリ監視深度：[ファイルパス] の ** ワイルドカード文字に一致するディレクトリの最大深度。デフォルト値は 0 で、現在のディレクトリのみを監視することを示します。

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: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/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

操作手順：[Logtail 構成] ページの [プロセッサー設定] セクションで

1. 解析プラグインの追加：[プロセッサーの追加] をクリックし、実際の形式に基づいて正規表現解析、区切り文字解析、または 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、[ネイティブプロセッサー] > [データ解析 (NGINX モード)]を選択します。

2. NGINX ログ設定：NGINX サーバー設定ファイル (nginx.conf) から log_format 定義をコピーし、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一致する必要があります。そうでない場合、ログの解析は失敗します。

3. 共通設定パラメーターの説明：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、統一された機能と使用法を持ちます。

   • 元のフィールド：解析対象のソースフィールドの名前を指定します。デフォルトは content で、収集されたログエントリ全体です。

   • 解析失敗時に元のフィールドを保持：このオプションを有効にすることを推奨します。ログがフォーマットの不一致などでプラグインによって正常に解析できない場合、このオプションは元のログコンテンツが失われることなく、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。

   • 解析成功時に元のフィールドを保持：これを選択すると、ログが正常に解析された場合でも元のログコンテンツが保持されます。

操作手順：[グローバル設定] > [その他のグローバル設定] > [ログトピックタイプ]：トピックを生成する方法を選択します。以下の 3 種類がサポートされています：

• マシングループトピック：収集設定が複数のマシングループに適用される場合、LoongCollector はサーバーのマシングループ名を自動的に __topic__ フィールドとしてアップロードに使用します。これは、ログがホストごとに分割されるシナリオに適しています。

• カスタム：customized://<custom_topic_name> の形式を使用します。例：customized://app-login。この形式は、固定のビジネス識別子を持つ静的なトピックシナリオに適しています。

• ファイルパス抽出：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。例えば、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一である場合、ファイル名だけではソースを区別できません：

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

  ファイルパス抽出を設定し、正規表現を使用して完全なパスからキー情報を抽出します。一致した結果は、トピックとして 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形式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	ユースケース	生成されるフィールド	正規表現の例	一致するパスの例	生成されるフィールドの例
  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必要なディメンションが 1 つだけ (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
  複数のキャプチャグループ - 名前なし (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、意味的なタグは不要	タグフィールド __tag__:__topic_{i}__ を生成します。ここで {i} はキャプチャグループの序数です	\/logs\/(.*?)\/(.*?)\/app\.log	/logs/userA/svcA/app.log	__tag__:__topic_1__userA __tag__:__topic_2__svcA
  複数のキャプチャグループ - 名前付き ((?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が明確である必要がある	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

デフォルトでは、データの重複を避けるため、SLS はテキストログファイルが複数の Logtail 構成によって収集されることを制限しています。同じログファイルを複数の収集設定で同時に収集できるようにするには、ファイルが複数回収集されることを許可する機能をを手動で有効にする必要があります。

操作手順：

1. Simple Log Service コンソールにログインし、対象のプロジェクトに移動します。

2. 左側のナビゲーションウィンドウで、[Logstores] を選択し、対象の Logstore を見つけます。

3. その名前の前にある アイコンをクリックして Logstore を展開します。

4. [Logtail 構成] をクリックします。構成リストで、対象の Logtail 構成を見つけ、[操作] 列の [Logtail 構成の管理] をクリックします。

5. Logtail 構成ページで、[編集] をクリックします：

   • [入力設定] > [その他の入力設定] で、[ファイルの複数回収集を許可] を有効にします。

6. 設定が完了したら、[保存] をクリックします。

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

操作手順：[Logtail 構成] 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 (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する式。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、抽出するログコンテンツを選択します。

    • [正規表現の生成] をクリックします。

      

  • 手動入力：ログ形式に基づいて [正規表現を手動で入力] します。

  設定後、[検証] をクリックして、正規表現がログコンテンツ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、「シナリオ 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。

区切り文字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。単一文字および複数文字の区切り文字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

操作手順：[Logtail 構成] 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：

• 区切り文字：ログコンテンツを分割するために使用す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：フィールド値に区切り文字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：

  • フィールド名には、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、「シナリオ 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

操作手順：[Logtail 構成] 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：解析対象の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、「シナリオ 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"}}}}

操作手順：[Logtail 構成] 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、[拡張プロセッサー] > [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) は完全な展開を示し、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区切り文字。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の名前を変更する (例：prefix_s_key_k1 を new_field_name に変更する) には、後で フィールド名変更プラグイン を追加して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、「シナリオ 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"}

操作手順：[Logtail 構成] ページの [プロセッサー設定] 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]')

Apache ログ設定ファイルの定義に基づいて、ログコンテンツを複数のキーと値のペアに構造化します。

1 192.168.1.10 - - [08/May/2024:15:30:28 +0800] "GET /index.html HTTP/1.1" 200 1234 "https://www.example.com/referrer" "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/123.0.X.X Safari/537.36"

http_referer:https://www.example.com/referrer
http_user_agent:Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/123.0.X.X Safari/537.36
remote_addr:192.168.1.10
remote_ident:-
remote_user:-
request_method:GET
request_protocol:HTTP/1.1
request_uri:/index.html
response_size_bytes:1234
status:200
time_local:[08/May/2024:15:30:28 +0800]

操作手順：[Logtail 構成] 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 (Apache モード)] を選択します：

• [ログフォーマット] は [combined] です。

• [APACHE LogFormat 設定] は、[ログフォーマット] に基づいて自動的に入力されます。

  重要

  自動入力された内容が、サーバーの Apache 設定ファイル (通常は /etc/apache2/apache2.conf にあります) で定義されている LogFormat と完全に同じであることを確認してください。

• 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」の共通設定パラメーターの説明をご参照ください。

IIS ログフォーマット定義に基づいて、ログコンテンツを複数のキーと値のペアに構造化します。

比較例：

#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

操作手順：[Logtail 構成] 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 (IIS モード)] を選択します：

• ログフォーマット：IIS サーバーのログフォーマットを選択します。

  • IIS：Microsoft インターネットインフォメーションサービスのログファイル形式。

  • NCSA：Common Log Format。

  • W3C は W3C 拡張ログファイル形式を指します。

• IIS 設定フィールド：IIS または NCSA を選択すると、SLS はデフォルトの IIS 設定フィールドを使用します。W3C を選択した場合は、フィールドを IIS 設定ファイルの logExtFileFlags パラメーターの値に設定する必要があります。例：

  logExtFileFlags="Date, Time, ClientIP, UserName, SiteName, ComputerName, ServerIP, Method, UriStem, UriQuery, HttpStatus, Win32Status, BytesSent, BytesRecv, TimeTaken, ServerPort, UserAgent, Cookie, Referer, ProtocolVersion, Host, HttpSubStatus"

• 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」の共通設定パラメーターの説明をご参照ください。

ログ内の機密データをマスキングします。

例：

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

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

操作手順：[Logtail 構成] 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] > [データマスキング] 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。

• データマスキング方法：

  • const：機密コンテンツを定数文字列に置き換えます。

  • md5：機密コンテンツをその MD5 ハッシュに置き換えます。

• 置換文字列：[データマスキング方法] が [const] に設定されている場合、機密コンテンツを置き換える文字列を入力します。

• 置換されるコンテンツの前のコンテンツ式：機密コンテンツを見つけるために使用される式で、RE2 構文を使用して設定されます。

• 置換されるコンテンツに一致するコンテンツ式：機密コンテンツに一致させるために使用される正規表現。式は RE2 構文で記述する必要があります。

ログ内の時刻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"}

操作手順：[Logtail 構成] 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] > [時刻解析] 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。

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

• タイムゾーン：ログの時刻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。