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Pipeline 데이터 처리가 해결하는 문제
원시 텔레메트리를 신뢰할 수 있는 검색 필드로 바꾸세요
형식이 다르거나 민감한 값을 포함한 데이터에 파싱과 거버넌스를 적용해, 검색, 알림, 대시보드가 일관된 필드에 의존하게 합니다.
Pipeline 데이터 처리
검색과 저장 전에 텔레메트리를 정리하세요
Guance Pipeline은 분석 전에 텔레메트리를 파싱, 추출, 변환, 필터링, 마스킹, 표준화합니다. 비정형 메시지를 검색, 알림, 연관 분석에 재사용할 수 있는 일관된 필드로 만듭니다.
원시 메시지가 검색되지 않는다면 조사에 필요한 필드를 먼저 만드세요
Pipeline으로 수집 데이터를 파싱, 추출, 수정, 필터링, 집계합니다. service, host, status, duration, request path, trace ID를 안정적인 필드나 태그로 만들면 쿼리, 모니터, 대시보드에서 재사용할 수 있습니다.
공통 schema가 있어야 신호 간 조사가 가능합니다
팀이 의존하기 전에 필드 이름과 타입을 표준화합니다. 공통 service, host, environment, status, trace 컨텍스트를 사용하면 로그, APM, 인프라, 네트워크, 이벤트 근거를 끊김 없이 이동하며 조사할 수 있습니다.
민감한 값을 모든 후속 경로로 보내지 마세요
정책에 따라 전화번호, 식별 정보, Token, 계정, IP, 비즈니스 필드를 치환, 제거, 변환합니다. 이른 단계에서 처리할수록 원본 값이 내보내기, 스냅샷, 공유 뷰에 남는 범위를 줄일 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Guance Pipeline 데이터 처리는 무엇을 합니까?
분석 전에 지원되는 텔레메트리를 파싱하고 변환합니다. 필드 추출, 타입 변환, 필터링, 마스킹, 표준화를 통해 검색과 연관 분석에 적합한 데이터를 만듭니다.
Pipeline은 어떤 데이터를 처리할 수 있습니까?
Guance 문서는 DataKit이 수집하는 Logging, Metric, Tracing, Network, Object 등을 설명합니다. 안전한 변환 방식은 소스 구조와 Pipeline 설정에 따라 달라집니다.
저장이나 공유 전에 민감 데이터를 처리하는 이유는 무엇입니까?
조기 마스킹이나 제거는 원본 값이 쿼리, 대시보드, 내보내기, 아카이브, 협업 흐름에 남는 범위를 줄입니다. 별도의 접근 및 보존 정책도 함께 필요합니다.
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