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Pipeline Data Processing

Pipeline 데이터 처리

Guance 파이프라인은 분석에 들어가기 전에 구문, 필드 추출, 타입 변환, 필터링, 둔감화, 표준화를 수행하여 로그, 메트릭, 링크, 네트워크, 객체 데이터를 더 쉽게 검색, 집계, 연관 및 관리할 수 있게 합니다.

파이프라인 데이터 처리
데모 요청

파이프라인 데이터 처리는 어떤 문제를 해결하나요?

파이프라인을 사용해 원시 데이터를 쿼리 가능한 및 연관 가능한 필드로 처리하세요

원시 로그 필드가 엉망이거나 형식이 일관되지 않거나 민감한 정보가 포함되어 있을 때, 파이프라인은 데이터가 플랫폼에 들어오기 전에 구문 분석, 필드 추출, 둔감화, 표준화를 완료하여 이후 쿼리, 알림, 연관 분석의 신뢰성을 높입니다.

원본 로그를 찾기 어려운가요? 먼저, 키 필드를 파싱합니다
파이프라인은 DataKit 내에서 데이터를 로컬 또는 중앙에서 파싱, 추출, 수정, 필터링 및 집계하는 기능을 지원합니다. 팀은 메시지 내 호스트, 서비스, 상태, 지속 시간, trace_id 등 정보를 필드나 태그로 변환하여 이후 검색, 알림 및 집계 분석을 더욱 안정적으로 만듭니다.
원본 로그를 찾기 어려운가요? 먼저, 키 필드를 파싱합니다
필드가 통합되면 로그는 메트릭, 링크, 네트워크와 연관될 수 있습니다
필드가 통합되면 로그는 메트릭, 링크, 네트워크와 연관될 수 있습니다
처리된 데이터 구조가 더 명확하여 통합 필드에 의한 필터링, 그룹화, 집계가 가능합니다. 예를 들어, 서비스 이름, 호스트, 상태 코드, 요청 경로를 로그에서 표준화한 후에는 APM 트레이스, 인프라 메트릭, BPF 네트워크 로그, 알림 이벤트를 계속 연결할 수 있습니다.
민감한 정보는 데이터베이스에 저장할 수 없나요? 체인을 처리하기 전에 둔감화가 적용됩니다
파이프라인은 데이터가 저장되기 전에 휴대전화 번호, ID 번호, 토큰, 계정, IP 또는 비즈니스 관련 필드를 교체, 삭제 또는 암호화할 수 있습니다. 보안, 준수, 다팀 협업 시나리오에서는 탈감작이 일찍 완료될수록 이후 검색과 공유가 더 통제 가능해집니다.
민감한 정보는 데이터베이스에 저장할 수 없나요? 체인을 처리하기 전에 둔감화가 적용됩니다

자주 묻는 질문

파이프라인 데이터 처리는 주로 어떤 문제를 해결하나요?

파이프라인은 데이터가 저장되기 전에 원시 로그와 관측 데이터를 파싱하여 필드 추출, 형식 변환, 필터링, 둔감화, 표준화를 완료하여 이후 검색, 경고, 집계 및 연관 분석을 더욱 정확하게 만듭니다.

파이프라인이 처리할 수 있는 데이터는 무엇인가요?

파이프라인은 로그, 메트릭, 객체, 링크, 네트워크 등 다양한 유형의 관측 데이터를 처리할 수 있습니다. 일반적인 시나리오로는 서비스, 호스트, 상태, 지속 시간, trace_id과 같은 필드 파싱, 필드 명칭 및 유형 표준화 등이 있습니다.

왜 창고 진입 전에 데이터가 불안해할까요?

입력 전 면역 처리는 전화번호, ID 번호, 토큰, 계정 등 민감한 정보가 이후 쿼리, 공유, 보관 과정에 입력되는 것을 방지하여 데이터 유출과 출처 준수 위험을 줄일 수 있습니다.

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