Optimizuojant Grok modelius, kad būtų geresnis našumas, reikia kelių strategijų, kurios padidina jų efektyvumą ir mastelio keitimą atliekant žurnalą. Čia yra keletas pagrindinių metodų, kaip pagerinti našumą:
1. Supaprastinkite modelius: laikykite groko modelius paprastus ir sutelktus. Venkite ilgų ar sudėtingų modelių, nes jie gali sukelti apdorojimo atsilikimą. Vietoj to, naudokite tiesmukiškus atitikmenis, tokius kaip „NOTSPACE“, kad atitiktumėte tekstą iki kitos erdvės [1] [5].
2. Atsargiai naudokite inkarus: Norėdami nurodyti modelio pradžią ir apdailą, naudokite tokius inkarus kaip `^` ir „$“. Tai užtikrina tikslų atitikimą ir apsaugo nuo nereikalingo apdorojimo [1] [7].
3. Ribokite godus rungtynes: venkite per daug naudodamiesi tokiais kiekybiniais kiekiais kaip `.*` Ir `+`. Tai gali sukelti atsitraukimą, neigiamai paveikti rezultatus. Jei įmanoma, naudokite ne gerumo kiekybinius rodiklius, tokius kaip `?` Ir `+?` [1] [9].
4. Optimizuokite „Regex“: naudokite gerai optimizuotas įprastas išraiškas pagal Grok modelius. Technikos, tokios kaip turintys kiekybiniai rodikliai ir atominė grupavimas, gali padidinti analizės našumą [1].
5. Venkite pernelyg bendrų modelių: užuot naudoję bendrus modelius, tokius kaip „%{greedydata}`, rinkitės konkrečius modelius, atitinkančius jūsų rąsto struktūrą. Tai sumažina nereikalingą apdorojimą ir pagerina efektyvumą [9].
6. Sujunkite susijusius modelius: Sudėkite sudėtingus modelius į daugkartinio naudojimo komponentus. Šis požiūris supaprastina techninę priežiūrą ir padidina našumą, nes sumažina modelių skaičių, kad būtų galima apdoroti [9].
7. Išbandykite su įvairiais žurnalo pavyzdžiais: įsitikinkite, kad jūsų modeliai efektyviai veikia, išbandydami juos įvairiais žurnalo pavyzdžiais. Tai padeda nustatyti ir ištaisyti dalines atitikmenis ar neteisingas prielaidas apie žurnalo formatus [9].
8. Naudokite įrankius modelio kūrimui ir derinimui: naudokite tokius įrankius kaip „Grok“ derinimo priemonė ar platformos, tokios kaip „Latenode“, kad supaprastintumėte modelio kūrimą ir optimizavimą. Šios priemonės teikia vaizdines sąsajas ir AI-pagalbinius pasiūlymus, kaip efektyviau patobulinti jūsų modelius [7] [9].
Citatos:[1] https://edgedelta.com/company/blog/what-are-grok-patterns
[2] https://discuss.elastic.co/t/grok-best-practice/172871
[3] https://discuss.elastic.co/t/grok-pattern-performance/75047
[4] https://docs.appdynamics.com/observability/cisco-cloud-observability/en/log-management/log-parsing/configure-pre-ingestion-parsing-of-pogs-from-bubernetes/advanced-configuration -Mor-grok-logs
[5] https://latenode.com/blog/underleund-grok-patterns-a--deep-dive-for-data-engineers
[6] https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/grok-serde.html
[7] https://latenode.com/blog/a-complete-guide-to-using-the-grok-debugger
[8] https://df-docs.guance.kone.cn/en/developers/pipeline/pipeline-grok/
[9] https://last9.io/blog/grok-debugger/