„Grok“ derinimo priemonė imituoja „Grok“ modelio taikymą, leisdamas vartotojams išbandyti ir patikslinti savo modelius pagal mėginių žurnalo duomenis. Štai kaip tai veikia:
1. Įvedus pavyzdžių duomenis: Vartotojai įveda reprezentatyvų žurnalo pranešimą į lauką „Imties duomenys“. Šis žurnalo pranešimas yra „Grok“ modelio bandymo duomenys.
2. GROK modelio apibrėžimas: lauke „Grok“ vartotojai įveda į „Grok“ modelį, kurį jie nori pritaikyti žurnalo duomenims. Šis modelis gali apimti iš anksto nustatytus modelius, tokius kaip „%{IP: klientas}` arba pasirinktiniai modeliai, apibrėžti skyriuje „Pasirinktiniai modeliai“.
3. Modelio programos modeliavimas: spustelėjus mygtuką „Imitelis“, „Grok“ derinimo priemonė taiko „Grok“ modelį pavyzdžių žurnalo duomenims. Gauta išvestis parodo, kaip modelis sutampa ir ištraukia laukus iš žurnalo pranešimo.
4. Iteracinis tobulinimas: jei modelis nesutampa taip, kaip tikėtasi, vartotojai gali jį patobulinti koreguodami modelį arba pridėdami pasirinktinius modelius. Tada jie gali iš naujo modifikuoti modelio programą, kol ji tiksliai ištrauks norimus laukus iš žurnalo duomenų.
Šis iteracinis procesas padeda užtikrinti, kad GROK modelis būtų tikslus ir efektyvus, kol jis nėra naudojamas realiuose duomenų apdorojimo vamzdynuose [3] [5] [7].
Citatos:[1] https://last9.io/blog/grok-debugger/
[2] https://coralogix.com/blog/logstash-grokutorial-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/