Um guia completo para usar o depurador Grok

A Depurador Grok é uma ferramenta que ajuda você a transformar logs não estruturados em dados estruturados e utilizáveis. Ela simplifica a análise de logs permitindo que você teste e refine os padrões Grok antes de implantá-los. Aqui está o que você precisa saber:

• O que faz: Divide logs (por exemplo, syslog, Apache, MySQL) em campos de dados estruturados, como registros de data e hora, níveis de log e mensagens.
• Características principais:
  • Teste padrões Grok pré-criados ou personalizados.
  • Funciona com ElasticSearch, Logstash e Kibana.
  • Converte logs confusos em formatos estruturados para melhor observabilidade.
• Como usar: Insira logs e padrões nas Ferramentas de Desenvolvedor do Kibana ou uma ferramenta autônoma para simular e validar resultados.
• Por que é útil: Garante que os padrões sejam precisos, economiza tempo e melhora os fluxos de trabalho de análise de dados.

Comparação Rápida

Este guia explica como configurar, testar e otimizar padrões Grok, tornando o processamento de logs mais eficiente e confiável.

Configuração e uso básico

Onde encontrar o Depurador Grok

Você pode acessar o Grok Debugger pelo Kibana. Dentro do Elastic Stack, ele está localizado na seção Developer Tools, facilitando o uso com Elasticsearch e Logstash.

Se você precisar testar padrões remotamente, há também uma ferramenta autônoma online disponível. Aqui está uma rápida comparação de métodos de acesso:

Usando os principais recursos

A interface do Grok Debugger facilita o teste e a validação de padrões Grok. Veja como começar:

• Abra o Ferramentas de desenvolvimento seção em Kibana.
• Insira uma mensagem de log no Dados de amostra campo.
• Escreva seu padrão Grok no Padrão Grok campo.
• Clique Simular para ver resultados instantâneos.

Esta ferramenta ajuda a dividir mensagens de log em elementos-chave, como timestamps, níveis de log, serviços e mensagens. Você receberá feedback imediato sobre a precisão do seu padrão, para que possa ajustá-lo até que funcione conforme necessário.

Para usuários corporativos, certifique-se de ter a permissão manage_pipeline necessária. Tenha em mente que os padrões personalizados criados aqui são temporários - teste cuidadosamente antes de implantá-los em ambientes de produção.

Construindo e testando padrões

Biblioteca de padrões pré-fabricados

O Elastic Stack inclui mais de 120 padrões Grok projetados para formatos de log comuns. Esses padrões se alinham com o Elastic Common Schema (ECS), simplificando o processo de normalização de dados de eventos durante a ingestão. Eles agem como ferramentas essenciais para analisar eficientemente vários formatos de log.

Por exemplo, veja esta entrada de log:

2024-03-27 10:15:30 ERROR [ServiceName] Failed to process request #12345

Para analisar este log, você pode usar o seguinte padrão Grok:

%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:level} \[%{WORD:service}\] %{GREEDYDATA:message}

Este padrão extrai os seguintes campos estruturados:

• timestamp: Corresponde ao formato de data e hora.
• nível: Captura o nível de log (por exemplo, ERRO).
• serviço: Extrai o nome do serviço.
• mensagem: Captura o conteúdo restante do log.

Se os padrões integrados não atenderem às suas necessidades, você pode criar padrões personalizados para formatos de log específicos.

Escrevendo Padrões Personalizados

Quando os padrões padrão não forem suficientes, crie padrões personalizados sob medida para seus logs. Veja como abordar isso passo a passo:

• Decomponha a estrutura do log: Comece identificando partes distintas da sua mensagem de log. Procure separadores como espaços, colchetes ou caracteres especiais que dividem os campos.
• Componentes do padrão de construção: Comece com o segmento mais simples do seu log e adicione complexidade gradualmente. Teste cada parte antes de prosseguir. Por exemplo, se seu log tiver um timestamp personalizado, você pode começar com:

  %{MONTHDAY}-%{MONTH}-%{YEAR} %{TIME}
  

• Teste em várias amostras: Use uma variedade de exemplos de log para validar seu padrão. Aqui está uma tabela rápida para ilustrar:

  Tipo de caso de teste	Exemplo de Log	Propósito
  Formato padrão	app-2025-02-22 15:30:45 INFO	Certifique-se de que o padrão funcione conforme o esperado.
  Caracteres especiais	app-2025-02-22 15:30:45 ERROR: $#@!	Verifique o tratamento de caracteres incomuns.
  Campos vazios	app-2025-02-22 15:30:45 - -	Confirme se ele manipula dados ausentes.

Mantenha os padrões modulares e reutilizáveis ​​para facilitar a manutenção e melhorar o desempenho.

Por fim, documente seus padrões personalizados completamente. Inclua detalhes como:

• O propósito do padrão e o formato de log que ele aborda.
• Descrições dos campos extraídos e seus tipos de dados.
• Exemplo de logs que o padrão analisa com sucesso.
• Quaisquer limitações conhecidas ou casos extremos aos quais devemos ficar atentos.

Filtro Grok em Logstash: Guia de testes e sintaxe de padrões

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Correções de padrões e dicas de desempenho

Ajustar seus padrões Grok não apenas evita erros, mas também torna o processamento de logs mais suave, ajudando a automatizar fluxos de trabalho de forma mais eficaz.

Corrigindo erros comuns de padrão

Os padrões Grok frequentemente lutam com problemas específicos de correspondência, como análise de timestamp. Veja esta entrada de log como exemplo:

2024-03-27 10:15:30.123 ERROR Service error

Se seu padrão não levar em conta milissegundos, ele não corresponderá. Para corrigir isso, atualize seu padrão assim:

%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp}.%{INT:ms} %{LOGLEVEL:level}

Quando um padrão não corresponde, o Logstash adiciona automaticamente o _grokparsefailure tag. Veja como solucionar esses erros:

• Verifique sua sintaxe: Procure por escapes ausentes, nomes de padrões incorretos ou campos opcionais. Por exemplo, inclua ( %{INT:thread_id})? para manipular IDs de thread opcionais.
• Caracteres especiais de escape: Garanta o escape adequado para logs com caracteres especiais. Por exemplo:

  \[%{WORD:service}\] \(%{DATA:context}\) \{%{GREEDYDATA:message}\}
  

Depois que esses erros forem resolvidos, você pode se concentrar em melhorar o desempenho do padrão.

Dicas para escrever padrões

"O depurador Grok é mais do que uma ferramenta - é um superpoder para análise e depuração de logs"

Aqui estão algumas técnicas avançadas para tornar seus padrões mais eficientes:

Use âncoras
Âncoras como ^ (início) e $ (fim) acelere a correspondência pulando linhas que não se encaixam no padrão. Por exemplo:

^%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:level} %{GREEDYDATA:message}$

Tabela de otimização de padrões

"O desenvolvimento de uma boa expressão regular tende a ser iterativo, e a qualidade e a confiabilidade aumentam quanto mais você a alimenta com dados novos e interessantes que incluem casos extremos"

Para logs complexos, considere usar o plugin dissect antes dos padrões Grok. O Dissect lida com a análise inicial mais rápido, especialmente com formatos de log consistentes.

Ao gerenciar logs de alto volume:

• Divida padrões grandes em partes menores e reutilizáveis.
• Use capturas nomeadas para maior clareza e atualizações mais fáceis.
• Padrões de teste com diversas amostras de log em um ambiente de preparação.
• Mantenha um registro dos ajustes de padrão e seus efeitos no processamento.

Guia de Integração de Fluxo de Trabalho

Usando Grok com Nó latente

Você pode integrar padrões Grok no construtor de fluxo de trabalho visual do Latenode para simplificar o processamento de log. O AI Code Copilot do Latenode ajuda a refinar a criação de padrões, tornando o processo mais rápido e intuitivo.

Veja como você pode conectar o Grok ao Latenode:

// Example Grok pattern integration in Latenode
const grokPattern = '%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:level} %{GREEDYDATA:message}';
const workflow = new LatenodeWorkflow({
  pattern: grokPattern,
  triggers: ['log_input']
});

Por exemplo, nos Delta da borda usa nós de padrão Grok em seus Telemetry Pipelines para padronizar timestamps em logs do Apache. Um padrão comum que eles usam é \[%{HTTPDATE:timestamp}\].

Esses métodos facilitam a criação e o gerenciamento de fluxos de trabalho até mesmo para os padrões de log mais complexos.

Recursos avançados de padrões

Uma vez integrado ao Latenode, os recursos avançados do Grok permitem manipular vários formatos de log e implementar lógica condicional.

Exemplo de correspondência de padrões condicionais:

%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:level} (?:%{IP:client_ip})?(?: \[%{WORD:service}\])?

Esse padrão se adapta a diferentes tipos de log, processando logs padrão e específicos de serviço de forma eficiente.

Para lidar com o processamento de logs em larga escala, considere estas estratégias:

• Use grupos não capturados e padrões compostos para simplificar correspondências complexas.
• Armazene e gerencie padrões de forma eficiente usando o banco de dados do Latenode.

Outra ferramenta útil é o filtro KeyValue, que automatiza a extração de atributos. Por exemplo, ao trabalhar com logs de configuração:

%{DATA:key}=%{GREEDYDATA:value}(?:\s+%{DATA:key2}=%{GREEDYDATA:value2})*

Usuários do Edge Delta podem levar isso um passo adiante combinando padrões Grok com lógica condicional. Essa combinação permite roteamento e transformação avançados de dados, tornando os fluxos de trabalho mais eficientes e reduzindo a intervenção manual.

Resumo

O Grok Debugger ajuda a transformar logs desorganizados e desestruturados em dados significativos que você pode realmente usar. Como Parthiv Mathur, Engenheiro de Marketing Técnico, coloca:

"Os padrões Grok são essenciais para extrair e classificar campos de dados de cada mensagem para processar e analisar dados de log. Usar padrões Grok torna a extração de dados estruturados de texto não estruturado mais fácil, simplificando a análise em vez de criar novas expressões regulares (Regex) para cada tipo de dado."

A Elastic oferece mais de 120 padrões pré-construídos que funcionam perfeitamente com ferramentas como o construtor de fluxo de trabalho visual da Latenode e o AI Code Copilot, tornando o processamento de log mais eficiente. Os Telemetry Pipelines da Edge Delta também demonstram como a padronização de log baseada em padrões pode simplificar as operações.

Para aproveitar ao máximo o Grok, considere estas dicas:

• Comece com padrões simples e aumente conforme necessário
• Use o filtro KeyValue para extrair atributos automaticamente
• Mantenha os padrões bem documentados para colaboração em equipe
• Teste com uma variedade de logs, incluindo casos incomuns

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