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Pipeline 資料處理解決甚麼問題
把原始資料變成團隊可信賴的查詢欄位
格式不一或帶有敏感內容的原始資料，不應直接成為查詢、告警和分享的依據。Pipeline 在上游先完成剖析與治理。
Pipeline 資料處理
在查詢與儲存前，先把原始資料處理好
觀測雲 Pipeline 可在分析前剖析、擷取、轉換、過濾、遮罩及標準化可觀測資料，把非結構化訊息變成可搜尋、可告警、可關聯的穩定欄位。
原始訊息難以搜尋？先擷取排查所需欄位
利用 Pipeline 剖析、擷取、修改、過濾與聚合收集資料，把 service、host、status、duration、request path 和 trace ID 變成可重用欄位或標籤。
統一 schema，才能在多類證據之間移動
先對欄位命名與類型建立標準，排查時就可沿著相同 service、host、environment 與 trace 脈絡，在日誌、APM、基礎設施、網絡及事件之間切換。
常見問題
觀測雲 Pipeline 資料處理有何用途？
它在分析前剖析與轉換支援的可觀測資料，包括欄位擷取、類型轉換、過濾、遮罩與標準化。
Pipeline 可處理哪些資料類型？
觀測雲文件列出 DataKit 收集的 Logging、Metric、Tracing、Network 與 Object 等類別。實際處理方式取決於來源結構與 Pipeline 設定。
為何要在儲存或分享前處理敏感資料？
提早遮罩或移除，可減少原始值出現於查詢、儀表板、匯出、歸檔與協作流程的機會；同時仍需配合權限與保留政策。
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