Le débogueur Grok simule l'application d'un modèle Grok en permettant aux utilisateurs de tester et d'affiner leurs modèles par rapport aux exemples de données de journal. Voici comment cela fonctionne:
1. Entrer des exemples de données: les utilisateurs saisissent un message de journal représentatif dans le champ "Exemple de données". Ce message de journal sert de données de test pour le modèle GROK.
2. Définition du motif Grok: Dans le champ "Grok Pattern", les utilisateurs entrent dans le modèle GROK qu'ils souhaitent appliquer aux données de journal. Ce modèle peut inclure des modèles prédéfinis tels que `% {ip: client}` ou des modèles personnalisés définis dans la section "Patterns personnalisés".
3. Simulation de l'application de modèle: en cliquant sur le bouton "Simuler", le débogueur Grok applique le modèle Grok aux exemples de données de journal. La sortie résultante montre comment le modèle correspond et extrait les champs du message de journal.
4. Raffinement itératif: si le modèle ne correspond pas comme prévu, les utilisateurs peuvent l'affiner en ajustant le motif ou en ajoutant des modèles personnalisés. Ils peuvent ensuite redimuler l'application de modèle jusqu'à ce qu'il extrait avec précision les champs souhaités à partir des données de journal.
Ce processus itératif permet de garantir que le motif Grok est précis et efficace avant qu'il ne soit utilisé dans les pipelines de traitement des données réelles [3] [5] [7].
Citations:[1] https://last9.io/blog/grok-debugger/
[2] https://cororogix.com/blog/logstash-grok-tutorial-with-examples/
[3] https://github.com/elastic/kibana/blob/master/docs/dev-tools/grokdebugger/index.asciidoc
[4] https://opensearch.org/docs/latest/ingest-pipelines/processors/grok/
[5] https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/xpack-grokdebugger.html
[6] https://edgelta.com/company/blog/what-are-grok-patterns
[7] https://www.elastic.co/guide/en/serverless/current/devtools-debug-grok-expressions.html
[8] https://graylog.org/post/getting-started-with-grok-patterns/