Kaip nuoseklūs groko filtrai daro įtaką našumui

1. Našumo blogėjimas: Naudojant nuoseklius „Grok“ filtrus su lauko perrašymu, gali būti be reikalo sudėtinga ir gali smarkiai pabloginti našumą. Šis sudėtingumas gali sukelti lėtesnį apdorojimo laiką ir padidinti išteklių naudojimą, o tai ypač problemiška didelio pralaidumo aplinkoje [1].

2. Šis poveikis padidėja, jei modeliai nėra optimizuoti arba jei jie yra taikomi nuosekliai, tinkamai pritvirtinti [9] [10].

3. Išteklių vartojimas: sudėtingoms konfigūracijoms, įskaitant nuoseklius filtrus, reikia daugiau skaičiavimo išteklių. Kiekvienas papildomas apdorojimo sluoksnis gali sunaudoti daugiau CPU ir atminties, todėl padidėja latentinis latencija ir gali turėti įtakos realaus laiko analizės galimybėms [5].

4. Optimizavimo strategijos: Norint sušvelninti šias problemas, patartina supaprastinti modelius, naudoti inkarus, kad užtikrintumėte tikslų atitikimą ir apribotumėte godus godus atitikmenis. Be to, sujungus kelis GROK filtrus į vieną, gerai optimizuotą modelį, gali pagerinti našumą, sumažinant reikiamų operacijų skaičių [1] [10].

5. Alternatyvūs filtrai: Kai kuriais atvejais naudojant alternatyvius filtrus, tokius kaip „Disect“ filtras, gali pasiūlyti geresnį našumą, ypač kai reikia spręsti struktūrizuotus žurnalus. „Disect“ filtras nesiremia įprastomis išraiškomis, todėl jis yra greitesnis ir efektyvesnis tam tikrų tipų duomenims [3].