Grok atkļūdotājs imitē groku modeļa pielietojumu, ļaujot lietotājiem pārbaudīt un pilnveidot savus modeļus pret paraugu žurnāla datiem. Lūk, kā tas darbojas:
1. Parauga datu ievadīšana: Lietotāji ievada reprezentatīvu žurnāla ziņojumu laukā "parauga dati". Šis žurnāla ziņojums kalpo kā GROK modeļa testa dati.
2. GROK modeļa definēšana: laukā "grok shēma" lietotāji ievada groku modeli, kuru viņi vēlas piemērot žurnāla datiem. Šis modelis var ietvert iepriekš noteiktus modeļus, piemēram, `%{ip: client}` vai pielāgotos modeļus, kas definēti sadaļā "Pielāgoti modeļi".
3. modeļa lietojumprogrammas imitēšana: noklikšķinot uz pogas "simulēt", groku atkļūdotājs groku modeli piemēro parauga žurnāla datiem. Iegūtā izvade parāda, kā modelis sakrīt un ekstrahē laukus no žurnāla ziņojuma.
4. Iteratīvā uzlabošana: ja modelis neatbilst, kā paredzēts, lietotāji to var uzlabot, pielāgojot modeli vai pievienojot pielāgotus modeļus. Pēc tam viņi var atkārtoti simulēt modeļa lietojumprogrammu, līdz tas precīzi iegūst vēlamos laukus no žurnāla datiem.
Šis iteratīvais process palīdz nodrošināt, ka groku modelis ir precīzs un efektīvs, pirms tas tiek izmantots faktiskos datu apstrādes cauruļvados [3] [5] [7].
Atsauces:[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-spatterns
[7] https://www.elastic.co/guide/en/serverless/current/devtools-debug-grok-expressions.html
[8] https://graylog.org/post/getting-started-with-grok-patatterns/