Il debugger Grok simula l'applicazione di un modello GROK consentendo agli utenti di testare e perfezionare i loro modelli rispetto ai dati di registro dei campioni. Ecco come funziona:
1. Immissione dei dati di esempio: gli utenti inseriscono un messaggio di registro rappresentativo nel campo "Dati di esempio". Questo messaggio di registro funge da dati di test per il modello Grok.
2. Definizione del modello Grok: nel campo "Grok Pattern", gli utenti inseriscono il modello Grok che desiderano applicare ai dati di registro. Questo modello può includere modelli predefiniti come `%{ip: client}` o modelli personalizzati definiti nella sezione "modelli personalizzati".
3. Simulazione dell'applicazione del pattern: facendo clic sul pulsante "Simula", il debugger Grok applica il modello Grok ai dati del registro di esempio. L'output risultante mostra come il modello corrisponde ed estrae campi dal messaggio di registro.
4. Raffinamento iterativo: se il modello non corrisponde come previsto, gli utenti possono perfezionarlo regolando il modello o aggiungendo modelli personalizzati. Possono quindi ri-simulare l'applicazione del pattern fino a quando non estrae accuratamente i campi desiderati dai dati di registro.
Questo processo iterativo aiuta a garantire che il modello Grok sia accurato ed efficace prima di essere utilizzato nelle pipeline di elaborazione dei dati effettive [3] [5] [7].
Citazioni:[1] https://last9.io/blog/grok-debugger/
[2] https://coralogix.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://edgedelta.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/