Labākā prakse enkuru lietošanai groku modeļos
Enkuri groku modeļos ir ļoti svarīgi, lai uzlabotu veiktspēju, nodrošinot, ka modelis sakrīt no baļķu līnijas sākuma vai beigām. Šeit ir dažas labākās prakses, lai efektīvi izmantotu enkurus:
1. Izmantojiet `^` enkuru **
- `^` enkurs norāda, ka modelim jāsāk log rinda sākumā. Tas palīdz novērst nevajadzīgu apstrādi, izlaižot līnijas, kas neatbilst modelim jau pašā sākumā [7] [9].- Piemērs: `^ %{Timestamp_iso8601: Timestamp} %{logLevel: līmenis} %{GreenyData: ziņojums}`
2. Izmantojiet `$` enkuru **
- Enkurs `$` norāda, ka modelim vajadzētu beigties baļķu līnijas galā. Lai arī tas bieži ir mazāk kritisks nekā `^`, tas var palīdzēt nodrošināt, ka visa līnija tiek saskaņota, kā paredzēts [7] [9].- Piemērs: `^ %{Timestamp_iso8601: Timestamp} %{logLevel: līmenis} %{GreenyData: ziņojums} $`
3. Izvairieties no nevajadzīgiem enkuriem **
- Ja jūsu modelī ir ietverts `alkatīgs" beigās, iespējams, ka `$` enkura izmantošana nav nepieciešama, jo `alkatīgi` tik un tā patērēs pārējo līniju [1].4. Apvienojiet ar citām optimizācijas metodēm **
- Izmantojiet enkurus kopā ar citām optimizācijas metodēm, piemēram, alkatīgu atbilstību ierobežošanu un grupu izmantošanu, lai vēl vairāk uzlabotu veiktspēju [3] [7].5. Pārbaudiet un apstipriniet modeļus **
- Vienmēr pārbaudiet savus modeļus ar paraugu žurnāliem, lai pārliecinātos, ka tie darbojas, kā paredzēts. Tādi rīki kā Grok atkļūdotājs var palīdzēt apstiprināt un uzlabot jūsu modeļus [7] [9].Atsauces:
[1] https://discuss.elastic.co/t/grok-best-pracice/172871
[2] https://discuss.elastic.co/t/help-needed-in-grok/213827
[3] https://edgedelta.com/company/blog/what-are-grok-spatterns
:
[5] https://docs.newrelic.com/docs/logs/get-started/logging-best-pracices/
[6.]
[7] https://latenode.com/blog/a-complete-guide-to-using-the-grok-debugger
[8] https://github.com/logstash-plugins/logstash-filter-grok/issues/151
[9] https://latenode.com/blog/Unstanding-grok-patterns--deep