Général
Georges Miloradovitch
Chercheur, rédacteur et intervieweur de cas d'utilisation
24 février 2025
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Les modèles Grok simplifient le traitement des journaux en convertissant les journaux désordonnés et non structurés en données structurées et exploitables. Ils utilisent des expressions régulières pour extraire des informations significatives, ce qui rend l'analyse des journaux plus rapide et plus cohérente. Voici pourquoi ils sont importants :
Par exemple, les modèles Grok peuvent analyser les journaux des serveurs Web, les journaux système et les journaux des applications, en extrayant des métriques clés telles que les adresses IP, les méthodes HTTP et les taux d'erreur. Des outils comme Logstash et Pile élastique facilitez la mise en œuvre des modèles Grok, avec des bibliothèques prédéfinies et des options de personnalisation pour les journaux complexes. Que vous analysiez les performances du serveur ou surveilliez des applications, les modèles Grok vous font gagner du temps et améliorent la précision.
Les modèles Grok sont un moyen simple de transformer des journaux non structurés en données structurées à l'aide d'une syntaxe concise.
Le format de base du modèle Grok ressemble à ceci : %{SYNTAX:SEMANTIC}Voici la signification de chaque partie :
| Composant | Description | Exemple |
|---|---|---|
| SYNTAXE | Le nom du modèle qui correspond au texte | MOT, IP, NUMÉRO |
| SÉMANTIQUE | Une étiquette pour le contenu correspondant | client_ip, méthode_requête |
| Type | Convertit le texte correspondant en nombres | :int, :float |
Par exemple, pour analyser l’entrée du journal 55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043, tu écrirais :
%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes:int} %{NUMBER:duration:float}
Ce modèle extrait des données structurées, convertissant les champs numériques en leurs types appropriés.
Grok inclut une bibliothèque de modèles prédéfinis pour les formats de journaux courants. Voici quelques exemples :
# 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 les modèles standards ne correspondent pas à vos besoins, vous pouvez créer des modèles personnalisés.
Lorsque les modèles standards ne suffisent pas, vous pouvez définir les vôtres. Commencez simplement, testez au fur et à mesure et augmentez la complexité étape par étape.
L'utilisation d'expressions régulières trop complexes peut rendre les filtres plus difficiles à lire et à maintenir. Pour garder les choses propres, stockez les modèles personnalisés dans des fichiers séparés :
# 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}" }
}
}
Conseils pour une création de modèle efficace :
Voici un exemple d’analyse d’un journal de passerelle API :
Mar 23 14:46:29 api-gateway-23 apigateway info GET 200 /api/transactions?offset=0&limit=999 18.580795ms
Le modèle correspondant pourrait ressembler à ceci :
%{SYSLOGTIMESTAMP:timestamp} %{SYSLOGHOST:host} %{DATA:service} %{LOGLEVEL:level} %{WORD:method} %{NUMBER:response}
Les modèles Grok sont utilisés pour extraire des données structurées à partir d'entrées de journal complexes. Par exemple, le modèle [%{HTTPDATE:timestamp}] peut extraire l'horodatage d'une entrée de journal comme ceci :
192.168.0.1 - - [10/Oct/2000:13:55:36 -0700]
Si vous travaillez avec des journaux provenant de plusieurs applications qui suivent un format tel que common_header: payload, concevoir soigneusement vos modèles devient essentiel. João Duarte, une autorité en matière d'analyse des logs, décrit Grok comme :
« grok (verbe) comprendre (quelque chose) intuitivement ou par empathie »
Avec ces exemples à l’esprit, la section suivante vous guidera dans l’utilisation des modèles Grok dans Logstash.
Une fois que vous avez compris les bases, vous pouvez appliquer les modèles Grok dans votre configuration Logstash. Voici un exemple de configuration de filtre Grok :
filter {
grok {
patterns_dir => ["./patterns"]
match => { "message" => "^%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:level} %{GREEDYDATA:message}$" }
timeout_millis => 1500
tag_on_timeout => ["_groktimeout"]
}
}
Conseils clés pour une mise en œuvre efficace :
^ ancre pour améliorer les performances en faisant correspondre les modèles dès le début de la ligne de journal.timeout_millis pour éviter les goulots d’étranglement des performances._grokparsefailure balises pour identifier les erreurs d'analyse.Voici quelques problèmes courants auxquels vous pourriez être confronté avec les modèles Grok et des moyens de les résoudre :
| Question | Solution | Exemple |
|---|---|---|
| Personnages invisibles | Vérifiez les tabulations ou les espaces cachés | Utilisez un éditeur hexadécimal pour inspecter les journaux |
| Correspondances partielles | Ajouter les éléments manquants au modèle | Développez le modèle pour l'adapter au journal |
| Problèmes de performances | Éviter l'utilisation excessive de GREEDYDATA |
remplacer .* avec des termes spécifiques |
Pour les formats de journaux particulièrement délicats, tels que ceux contenant des séquences telles que .[.[.[/], vous pouvez décomposer la tâche comme suit :
Elastic Stack comprend plus de 120 modèles Grok prédéfinis. Se familiariser avec ceux-ci peut vous faire gagner du temps et vous aider à créer des flux de travail d'analyse de journaux efficaces et maintenables.
Une fois que vous maîtrisez les bases de Grok, des techniques avancées peuvent vous aider à gérer des scénarios d'analyse de journaux plus complexes. Ces méthodes s'appuient sur des principes de base pour gérer efficacement des sources de journaux diverses et complexes.
Le chaînage de modèles vous permet de traiter des journaux avec des formats mixtes en combinant plusieurs modèles Grok. Cette approche est particulièrement utile lorsque vous traitez des journaux provenant de différentes sources écrites dans le même fichier. Par exemple, si vous avez à la fois des journaux Nginx et MySQL dans un seul fichier, vous pouvez appliquer des modèles distincts pour chaque type de journal.
Voici un exemple de configuration pour le traitement de formats de journaux mixtes :
filter {
grok {
match => { "message" => [
'%{TIMESTAMP_ISO8601:time} %{LOGLEVEL:logLevel} %{GREEDYDATA:logMessage}',
'%{IP:clientIP} %{WORD:httpMethod} %{URIPATH:url}'
] }
}
}
Cette configuration gère efficacement les journaux structurés (tels que les horodatages et les niveaux de journalisation) et les journaux d'accès HTTP (tels que les adresses IP et les méthodes HTTP).
La logique de modèle introduit le traitement conditionnel, vous permettant de vous adapter à différents formats de journaux. En utilisant les instructions conditionnelles de Logstash, vous pouvez appliquer des modèles Grok spécifiques en fonction du contenu d'un message de journal. Par exemple :
if ([message] =~ /(RECEIVE|SEND)/) {
grok {
match => { "message" => "%{WORD:action} %{GREEDYDATA:payload}" }
}
} else if ([message] =~ /RemoteInterpreter/) {
grok {
match => { "message" => "%{WORD:component} %{GREEDYDATA:interpretation}" }
}
}
Lors de la gestion des champs facultatifs, vous pouvez utiliser des groupes non capturants tels que (?:%{PATTERN1})? pour assurer la flexibilité.
L'organisation et la gestion de vos modèles sont essentielles pour maintenir un traitement des journaux évolutif. Suivez ces bonnes pratiques pour rationaliser vos flux de travail :
| Aspect | Best Practice | Implantation |
|---|---|---|
| Stockage des modèles | Utiliser des répertoires dédiés | Stocker dans ./patterns avec des noms clairs |
| Documentation | Ajouter des exemples de journaux dans les commentaires | Inclure des exemples d'entrée/sortie attendus |
| Optimization | Évitez les matchs trop gourmands | remplacer .* avec des correspondances plus spécifiques |
| Contrôle de qualité | Valider les modèles de manière systématique | Utilisez une interface utilisateur de test de modèles pour plus de précision |
Pour gérer des formats de journaux complexes, tenez compte des étapes suivantes :
Les outils et options Grok améliorent l'analyse des journaux en fournissant diverses méthodes et intégrations adaptées à différents besoins.
Le choix de la méthode d'analyse appropriée dépend de la structure de votre journal et de vos objectifs de performances. Voici une brève description de certaines méthodes courantes :
| Méthode d'analyse | Points forts | Idéal pour | Impact sur les performances |
|---|---|---|---|
| Modèles Grok | Gère divers formats | Des bûches aux structures variées | Frais généraux modérés |
| Expressions régulières | Précis et spécifique | Formats simples et cohérents | Élevé lorsqu'optimisé |
| Filtre de dissection | Rapide et léger | Journaux fixes basés sur des délimiteurs | Frais généraux minimaux |
| Analyse JSON | Fonctionne avec JSON natif | Journaux au format JSON | Efficace pour les journaux JSON |
« Je suppose qu'une expression régulière bien formée surpassera toujours un modèle Grok »
« Si vous êtes capable de créer une expression régulière simple pour extraire les informations nécessaires/souhaitables, utilisez-la en faveur d'un modèle GROK. Ils sont principalement conçus pour capturer tout ce qui est possible et pas très spécifique »
En plus de ces méthodes, divers outils peuvent améliorer et simplifier le processus de création et de gestion des modèles Grok.
Pour développer l'intégration principale de Logstash, plusieurs outils sont disponibles pour optimiser vos flux de travail d'analyse des journaux :
Les plateformes modernes comme Latenode portent l'automatisation de l'analyse des journaux à un niveau supérieur. Grâce à son générateur visuel, Latenode simplifie l'intégration de Grok et la création de modèles.
Les principales caractéristiques comprennent:
Les crédits d'exécution de Latenode vous permettent d'expérimenter, de tester et d'affiner efficacement vos modèles Grok.
Les modèles Grok permettent de convertir les journaux non structurés en données structurées, ce qui permet de gagner du temps et de garantir la cohérence entre les équipes. Avec plus de 200 modèles prédéfinis pour des formats tels que les adresses IPv6 et les chemins UNIX, ils facilitent la standardisation des processus tout en restant efficaces.
Voici ce qu'ils apportent à la table :
Ces fonctionnalités améliorent à la fois la vitesse et la précision du traitement des journaux, faisant des modèles Grok un outil précieux pour toute équipe.
Plongez dans les modèles Grok avec ces outils et références utiles :
Commencez par vous familiariser avec les expressions régulières, puis passez aux modèles compatibles ECS pour une meilleure intégration avec les systèmes de journalisation modernes. Ces ressources fournissent tout ce dont les ingénieurs de données ont besoin pour créer des solutions d'analyse de journaux fiables.
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