General
George Miloradovich
Investigador, redactor y entrevistador de casos prácticos
Febrero 24, 2025
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Los patrones de Grok simplifican el procesamiento de registros al convertir registros desordenados y no estructurados en datos estructurados y procesables. Utilizan expresiones regulares para extraer información significativa, lo que hace que el análisis de registros sea más rápido y más consistente. A continuación, se explica por qué son importantes:
Por ejemplo, los patrones de Grok pueden analizar registros de servidores web, registros de sistemas y registros de aplicaciones, extrayendo métricas clave como direcciones IP, métodos HTTP y tasas de error. Herramientas como Logstash y Pila elástica Facilita la implementación de patrones Grok, con bibliotecas preconstruidas y opciones de personalización para registros complejos. Ya sea que esté analizando el rendimiento del servidor o monitoreando aplicaciones, los patrones Grok ahorran tiempo y mejoran la precisión.
Los patrones de Grok son una forma sencilla de transformar registros no estructurados en datos estructurados utilizando una sintaxis concisa.
El formato básico del patrón Grok se ve así: %{SYNTAX:SEMANTIC}Esto es lo que significa cada parte:
| Componente | Descripción | Ejemplo |
|---|---|---|
| SINTAXIS | El nombre del patrón que coincide con el texto. | PALABRA, IP, NÚMERO |
| SEMÁNTICO | Una etiqueta para el contenido coincidente | ip_del_cliente, método_de_solicitud |
| Tipo | Convierte el texto coincidente en números | :int, :flotante |
Por ejemplo, para analizar la entrada del registro 55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043, escribirías:
%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes:int} %{NUMBER:duration:float}
Este patrón extrae datos estructurados, convirtiendo los campos numéricos en sus tipos apropiados.
Grok incluye una biblioteca de patrones predefinidos para formatos de registro comunes. A continuación, se muestran algunos ejemplos:
# Web server access log
%{COMMONAPACHELOG} matches:
192.168.1.1 - frank [10/Oct/2000:13:55:36 -0700] "GET /apache_pb.gif HTTP/1.0" 200 2326
# System timestamp
%{SYSLOGTIMESTAMP} matches:
Jan 23 14:46:29
# Email addresses
%{EMAILADDRESS} matches:
[email protected]
Si los patrones estándar no se ajustan a sus requisitos, puede crear patrones personalizados.
Cuando los patrones estándar no son suficientes, puedes definir los tuyos propios. Comienza con algo simple, prueba a medida que avanzas y aumenta la complejidad paso a paso.
El uso de expresiones regulares demasiado complejas puede hacer que los filtros sean más difíciles de leer y mantener. Para mantener todo limpio, guarde los patrones personalizados en archivos separados:
# Define custom pattern
POSTFIX_QUEUEID (?<queue_id>[0-9A-F]{10,11})
# Use in filter
filter {
grok {
patterns_dir => ["./patterns"]
match => { "message" => "%{SYSLOGBASE} %{POSTFIX_QUEUEID:queue_id}: %{GREEDYDATA:syslog_message}" }
}
}
Consejos para una creación de patrones efectiva:
A continuación se muestra un ejemplo de análisis de un registro de API Gateway:
Mar 23 14:46:29 api-gateway-23 apigateway info GET 200 /api/transactions?offset=0&limit=999 18.580795ms
El patrón correspondiente podría verse así:
%{SYSLOGTIMESTAMP:timestamp} %{SYSLOGHOST:host} %{DATA:service} %{LOGLEVEL:level} %{WORD:method} %{NUMBER:response}
Los patrones de Grok se utilizan para extraer datos estructurados de entradas de registro complejas. Por ejemplo, el patrón [%{HTTPDATE:timestamp}] Puede extraer la marca de tiempo de una entrada de registro de esta manera:
192.168.0.1 - - [10/Oct/2000:13:55:36 -0700]
Si está trabajando con registros de varias aplicaciones que siguen un formato como common_header: payloadDiseñar cuidadosamente los patrones se vuelve esencial. João Duarte, una autoridad en análisis de registros, describe a Grok como:
"grok (verbo) comprender (algo) intuitivamente o por empatía"
Con estos ejemplos en mente, la siguiente sección lo guiará en el uso de patrones de Grok en Logstash.
Una vez que comprenda los conceptos básicos, podrá aplicar patrones de Grok en su configuración de Logstash. A continuación, se muestra un ejemplo de configuración de un filtro de Grok:
filter {
grok {
patterns_dir => ["./patterns"]
match => { "message" => "^%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:level} %{GREEDYDATA:message}$" }
timeout_millis => 1500
tag_on_timeout => ["_groktimeout"]
}
}
Consejos clave para una implementación efectiva:
^ ancla para mejorar el rendimiento haciendo coincidir patrones desde el inicio de la línea de registro.timeout_millis para evitar cuellos de botella en el rendimiento._grokparsefailure etiquetas para identificar errores de análisis.A continuación se presentan algunos problemas comunes que puede enfrentar con los patrones de Grok y formas de abordarlos:
| Inconveniente | Solución | Ejemplo |
|---|---|---|
| Personajes invisibles | Comprueba si hay pestañas o espacios ocultos | Utilice un editor hexadecimal para inspeccionar los registros |
| Coincidencias parciales | Añade elementos faltantes al patrón | Expandir el patrón para que se ajuste al tronco |
| Problemas de rendimiento | Evite el uso excesivo de GREEDYDATA |
Reemplaza .* con términos específicos |
Para formatos de registro especialmente complicados, como aquellos con secuencias como .[.[.[/]Puedes desglosar la tarea de la siguiente manera:
Elastic Stack incluye más de 120 patrones Grok prediseñados. Familiarizarse con ellos puede ahorrarle tiempo y ayudarlo a crear flujos de trabajo de análisis de registros eficientes y fáciles de mantener.
Una vez que domine los conceptos básicos de Grok, las técnicas avanzadas pueden ayudarlo a abordar escenarios de análisis de registros más complejos. Estos métodos se basan en principios básicos para manejar fuentes de registros diversas y complejas de manera eficaz.
El encadenamiento de patrones le permite procesar registros con formatos mixtos mediante la combinación de múltiples patrones de Grok. Este enfoque es especialmente útil cuando se trabaja con registros de diferentes fuentes escritos en el mismo archivo. Por ejemplo, si tiene registros de Nginx y MySQL en un archivo, puede aplicar patrones separados para cada tipo de registro.
A continuación se muestra una configuración de ejemplo para procesar formatos de registro mixtos:
filter {
grok {
match => { "message" => [
'%{TIMESTAMP_ISO8601:time} %{LOGLEVEL:logLevel} %{GREEDYDATA:logMessage}',
'%{IP:clientIP} %{WORD:httpMethod} %{URIPATH:url}'
] }
}
}
Esta configuración maneja registros estructurados (como marcas de tiempo y niveles de registro) y registros de acceso HTTP (como direcciones IP y métodos HTTP) de manera efectiva.
La lógica de patrones introduce el procesamiento condicional, lo que le permite adaptarse a distintos formatos de registro. Al utilizar las declaraciones condicionales de Logstash, puede aplicar patrones específicos de Grok en función del contenido de un mensaje de registro. Por ejemplo:
if ([message] =~ /(RECEIVE|SEND)/) {
grok {
match => { "message" => "%{WORD:action} %{GREEDYDATA:payload}" }
}
} else if ([message] =~ /RemoteInterpreter/) {
grok {
match => { "message" => "%{WORD:component} %{GREEDYDATA:interpretation}" }
}
}
Al manejar campos opcionales, puede utilizar grupos que no capturen como (?:%{PATTERN1})? para garantizar la flexibilidad.
Organizar y gestionar sus patrones es fundamental para mantener un procesamiento de registros escalable. Siga estas prácticas recomendadas para optimizar sus flujos de trabajo:
| Aspecto | Mejores Prácticas | Implementación |
|---|---|---|
| Almacenamiento de patrones | Utilice directorios dedicados | Almacenar en ./patterns con nombres claros |
| Documentación | Añadir registros de muestra en los comentarios | Incluir ejemplos de entrada/salida esperados |
| Optimización | Evite los partidos excesivamente codiciosos | Reemplaza .* con comparadores más específicos |
| Pruebas | Validar patrones sistemáticamente | Utilice una interfaz de usuario de prueba de patrones para garantizar la precisión |
Para manejar formatos de registro complejos, considere estos pasos:
Las herramientas y opciones de Grok mejoran el análisis de registros al proporcionar diversos métodos e integraciones adaptados a diferentes necesidades.
La elección del método de análisis correcto depende de la estructura del registro y de los objetivos de rendimiento. A continuación, se incluye un breve resumen de algunos métodos comunes:
| Método de análisis | Ventajas | La mejor opción para | Impacto en el rendimiento |
|---|---|---|---|
| Patrones grok | Maneja diversos formatos | Troncos con estructuras variadas | Gastos generales moderados |
| Expresiones regulares | Preciso y específico | Formatos simples y consistentes | Alto cuando está optimizado |
| Filtro de disección | Rápido y ligero | Registros fijos basados en delimitadores | Sobrecarga mínima |
| Análisis JSON | Funciona con JSON nativo | Registros con formato JSON | Eficiente para registros JSON |
"Supongo que una expresión regular bien formada siempre superará a un patrón de Grok"
"Si puede crear una expresión regular simple para extraer la información necesaria o deseada, utilícela en favor de un patrón GROK. En su mayoría, están diseñados para capturar cualquier cosa posible y no muy específica".
Además de estos métodos, existen varias herramientas que pueden mejorar y simplificar el proceso de creación y gestión de patrones de Grok.
Para ampliar la integración principal de Logstash, hay varias herramientas disponibles para optimizar sus flujos de trabajo de análisis de registros:
Las plataformas modernas como Latenode llevan la automatización del análisis de registros al siguiente nivel. Con su generador visual, Latenode simplifica la integración de Grok y la creación de patrones.
Las características clave incluyen:
Los créditos de ejecución de Latenode te permiten experimentar, probar y refinar tus patrones de Grok de manera eficiente.
Los patrones de Grok ayudan a convertir registros no estructurados en datos estructurados, lo que ahorra tiempo y garantiza la coherencia entre los equipos. Con más de 200 patrones prediseñados para formatos como direcciones IPv6 y rutas UNIX, facilitan la estandarización de procesos y, al mismo tiempo, mantienen la eficiencia.
Esto es lo que traen a la mesa:
Estas características mejoran tanto la velocidad como la precisión del procesamiento de registros, lo que hace que los patrones de Grok sean una herramienta valiosa para cualquier equipo.
Sumérjase en los patrones de Grok con estas útiles herramientas y referencias:
Comience por familiarizarse con las expresiones regulares y luego avance hacia los patrones compatibles con ECS para lograr una mejor integración con los sistemas de registro modernos. Estos recursos brindan todo lo que los ingenieros de datos necesitan para crear soluciones de análisis de registros confiables.
Aplicación uno + Aplicación dos
