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Pipeline データ処理が解決する課題
生データを、確実に検索・相関できるフィールドへ
フォーマットがばらばらで機密値を含むデータに対し、検索、アラート、ダッシュボードが依存する前にパースとガバナンスを適用します。
Pipeline データ処理
検索や保存の前に、テレメトリーを整える
Guance Pipeline は、分析前のテレメトリーをパース、抽出、変換、フィルター、マスク、正規化します。未構造化メッセージを、検索、アラート、相関分析に使える一貫したフィールドに変換できます。
生メッセージを検索しにくいなら、調査に必要なフィールドを先に作る
Pipeline で収集データをパース、抽出、変更、フィルター、集約します。service、host、status、duration、request path、trace ID を安定したフィールドやタグにすれば、クエリとモニターで再利用できます。
共通 schema があって初めて、シグナル間を移動できる
フィールド名と型をチームが依存する前に正規化します。service、host、environment、status、trace のコンテキストが共通なら、ログ、APM、インフラ、ネットワーク、イベントを連続的に調査できます。
機密値をすべての下流処理に流さない
ポリシーに従って、電話番号、本人確認情報、Token、アカウント、IP、業務フィールドを置換、削除、変換します。早い段階で処理するほど、元の値がエクスポートやスナップショットへ広がる範囲を抑えられます。
よくある質問
Guance Pipeline データ処理とは何ですか？
対応テレメトリーを分析前に変換する機能です。フィールド抽出、型変換、フィルター、マスク、正規化を通じて、検索と相関分析に使えるデータを作ります。
Pipeline はどのデータを処理できますか？
Guance のドキュメントでは、DataKit が収集する Logging、Metric、Tracing、Network、Object などが説明されています。安全な変換方法はソース構造と設定によって異なります。
保存や共有の前に機密データを処理する理由は何ですか？
早い段階でマスクまたは削除すると、元の値がクエリ、ダッシュボード、エクスポート、アーカイブ、共有フローへ残る可能性を下げられます。アクセスと保持のポリシーも必要です。
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