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Pipeline Data Processing

Pipeline データ処理

Guanceパイプラインは、解析、フィールド抽出、型変換、フィルタリング、脱感作、標準化を行うために利用され、ログ、メトリクス、リンク、ネットワーク、オブジェクトデータの取得、集約、関連付け、管理を容易にします。

パイプラインデータ処理
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元のログは見つけにくいですか? まず、キーフィールドを解析します
パイプラインは、データをローカルまたは中央集約で解析、抽出、修正、フィルタリング、集約をサポートします。 チームはホスト、サービス、ステータス、持続時間、trace_idなどの情報をメッセージ内のフィールドやタグに変換でき、その後の検索、アラート、集約分析をより安定させます。
元のログは見つけにくいですか? まず、キーフィールドを解析します
フィールドが統一されると、ログはメトリクス、リンク、ネットワークに関連付けられることができます
フィールドが統一されると、ログはメトリクス、リンク、ネットワークに関連付けられることができます
処理されたデータ構造はより明確になり、統一フィールドによるフィルタリング、グループ化、集約が可能になります。例えば、ログ内のサービス名、ホスト、ステータスコード、リクエストパスを標準化した後は、APMトレース、インフラメトリクス、BPFネットワークログ、アラートイベントの関連付けを継続できます。
機密情報はデータベースに保存できないのですか?チェーン処理前に脱感作が行われます
パイプラインは、データが保存される前に、携帯電話番号、ID番号、トークン、アカウント、IPアドレス、またはビジネス関連のフィールドを置き換え、削除、暗号化することができます。 セキュリティ、コンプライアンス、複数チームの協力シナリオでは、脱感作が早ければ早いほど、その後の検索や共有がより制御しやすくなります。
機密情報はデータベースに保存できないのですか?チェーン処理前に脱感作が行われます

よくある質問

パイプラインのデータ処理は主にどのような問題を解決しますか?

パイプラインは、データ保存前の生ログや観測データを解析し、フィールド抽出、フォーマット変換、フィルタリング、脱感作、標準化を完成させ、その後の検索、アラート、集約、関連付け分析をより正確にします。

パイプラインはどのようなデータを処理できるのか?

パイプラインはログ、メトリクス、オブジェクト、リンク、ネットワークなど、さまざまな種類の観測データを扱うことができます。一般的なシナリオには、サービス、ホスト、ステータス、持続時間、trace_idなどのフィールドの解析や、フィールド名やタイプの標準化が含まれます。

なぜ倉庫に入る前にデータは不安になるのでしょうか?

エントリー前の免疫処理は、電話番号、ID番号、トークン、アカウントなどの機密情報が後続のクエリ、共有、アーカイブプロセスに侵入するのを防ぎ、データ漏洩やコンプライアンスリスクを発生源から減らします。

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