Geral
Jorge Miloradovitch
Pesquisador, redator e entrevistador de casos de uso
24 de fevereiro de 2025
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Os padrões Grok simplificam o processamento de logs convertendo logs desorganizados e não estruturados em dados estruturados e acionáveis. Eles usam expressões regulares para extrair informações significativas, tornando a análise de logs mais rápida e consistente. Veja por que eles são importantes:
Por exemplo, os padrões Grok podem analisar logs de servidores web, logs de sistemas e logs de aplicativos, extraindo métricas-chave como IPs, métodos HTTP e taxas de erro. Ferramentas como Logstash e Pilha elástica facilite a implementação de padrões Grok, com bibliotecas pré-construídas e opções de personalização para logs complexos. Não importa se você está analisando o desempenho do servidor ou monitorando aplicativos, os padrões Grok economizam tempo e melhoram a precisão.
Os padrões Grok são uma maneira direta de transformar logs não estruturados em dados estruturados usando uma sintaxe concisa.
O formato básico do padrão Grok se parece com isto: %{SYNTAX:SEMANTIC}. Aqui está o que cada parte significa:
| Componente | Descrição | Exemplo |
|---|---|---|
| SINTAXE | O nome do padrão que corresponde ao texto | PALAVRA, IP, NÚMERO |
| SEMÂNTICO | Um rótulo para o conteúdo correspondente | cliente_ip, método_de_solicitação |
| Formato | Converte texto correspondente em números | :int, :flutuante |
Por exemplo, para analisar a entrada de log 55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043, você escreveria:
%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes:int} %{NUMBER:duration:float}
Este padrão extrai dados estruturados, convertendo campos numéricos em seus tipos apropriados.
Grok inclui uma biblioteca de padrões predefinidos para formatos de log comuns. Aqui estão alguns exemplos:
# 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]
Se os padrões padrão não atenderem às suas necessidades, você pode criar padrões personalizados.
Quando padrões padrão não são suficientes, você pode definir os seus próprios. Comece simples, teste conforme avança e aumente a complexidade passo a passo.
Usar regex excessivamente complexo pode tornar os filtros mais difíceis de ler e manter. Para manter as coisas limpas, armazene padrões personalizados em arquivos 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}" }
}
}
Dicas para criação de padrões eficazes:
Aqui está um exemplo de análise de um log de gateway de API:
Mar 23 14:46:29 api-gateway-23 apigateway info GET 200 /api/transactions?offset=0&limit=999 18.580795ms
O padrão correspondente pode ser parecido com este:
%{SYSLOGTIMESTAMP:timestamp} %{SYSLOGHOST:host} %{DATA:service} %{LOGLEVEL:level} %{WORD:method} %{NUMBER:response}
Os padrões Grok são usados para extrair dados estruturados de entradas de log complexas. Por exemplo, o padrão [%{HTTPDATE:timestamp}] pode extrair o registro de data e hora de uma entrada de log como esta:
192.168.0.1 - - [10/Oct/2000:13:55:36 -0700]
Se você estiver trabalhando com logs de vários aplicativos que seguem um formato como common_header: payload, projetar seus padrões cuidadosamente se torna essencial. João Duarte, uma autoridade em análise de logs, descreve Grok como:
"grok (verbo) entender (algo) intuitivamente ou por empatia"
Com esses exemplos em mente, a próxima seção orientará você sobre o uso de padrões Grok no Logstash.
Depois de entender o básico, você pode aplicar padrões Grok na sua configuração do Logstash. Aqui está um exemplo de uma configuração de filtro Grok:
filter {
grok {
patterns_dir => ["./patterns"]
match => { "message" => "^%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:level} %{GREEDYDATA:message}$" }
timeout_millis => 1500
tag_on_timeout => ["_groktimeout"]
}
}
Dicas importantes para uma implementação eficaz:
^ âncora para melhorar o desempenho combinando padrões desde o início da linha de log.timeout_millis para evitar gargalos de desempenho._grokparsefailure tags para identificar erros de análise.Aqui estão alguns problemas comuns que você pode enfrentar com os padrões Grok e maneiras de resolvê-los:
| Questão | Solução | Exemplo |
|---|---|---|
| Personagens invisíveis | Verifique se há tabulações ou espaços ocultos | Use um editor hexadecimal para inspecionar logs |
| Partidas Parciais | Adicione elementos faltantes ao padrão | Expanda o padrão para caber no log |
| Problemas de desempenho | Evite o uso excessivo de GREEDYDATA |
Substituir .* com termos específicos |
Para formatos de log particularmente complicados, como aqueles com sequências como .[.[.[/], você pode dividir a tarefa da seguinte forma:
O Elastic Stack inclui mais de 120 padrões Grok pré-construídos. Familiarizar-se com eles pode economizar tempo e ajudar você a criar fluxos de trabalho de análise de log eficientes e sustentáveis.
Depois que você dominar os conceitos básicos do Grok, técnicas avançadas podem ajudar a lidar com cenários de análise de log mais complexos. Esses métodos se baseiam em princípios básicos para lidar com fontes de log diversas e complexas de forma eficaz.
O encadeamento de padrões permite que você processe logs com formatos mistos combinando vários padrões Grok. Essa abordagem é especialmente útil ao lidar com logs de diferentes fontes gravados no mesmo arquivo. Por exemplo, se você tiver logs Nginx e MySQL em um arquivo, poderá aplicar padrões separados para cada tipo de log.
Aqui está um exemplo de configuração para processar formatos de log mistos:
filter {
grok {
match => { "message" => [
'%{TIMESTAMP_ISO8601:time} %{LOGLEVEL:logLevel} %{GREEDYDATA:logMessage}',
'%{IP:clientIP} %{WORD:httpMethod} %{URIPATH:url}'
] }
}
}
Esta configuração manipula logs estruturados (como registros de data e hora e níveis de log) e logs de acesso HTTP (como endereços IP e métodos HTTP) de forma eficaz.
A lógica de padrões introduz o processamento condicional, permitindo que você se adapte a vários formatos de log. Ao usar as instruções condicionais do Logstash, você pode aplicar padrões Grok específicos com base no conteúdo de uma mensagem de log. Por exemplo:
if ([message] =~ /(RECEIVE|SEND)/) {
grok {
match => { "message" => "%{WORD:action} %{GREEDYDATA:payload}" }
}
} else if ([message] =~ /RemoteInterpreter/) {
grok {
match => { "message" => "%{WORD:component} %{GREEDYDATA:interpretation}" }
}
}
Ao manipular campos opcionais, você pode usar grupos de não captura como (?:%{PATTERN1})? para garantir flexibilidade.
Organizar e gerenciar seus padrões é essencial para manter o processamento de log escalável. Siga estas práticas recomendadas para otimizar seus fluxos de trabalho:
| Aspecto | Melhores Práticas | Implementação |
|---|---|---|
| Armazenamento de padrões | Use diretórios dedicados | Armazenar em ./patterns com nomes claros |
| Documentação | Adicione logs de amostra nos comentários | Incluir exemplos de entrada/saída esperados |
| Operacional | Evite partidas excessivamente gananciosas | Substituir .* com combinadores mais específicos |
| Ensaios | Validar padrões sistematicamente | Use uma IU de teste de padrões para precisão |
Para lidar com formatos de log complexos, considere estas etapas:
As ferramentas e opções do Grok melhoram a análise de logs ao fornecer vários métodos e integrações adaptados a diferentes necessidades.
A escolha do método de análise correto depende da estrutura do seu log e das metas de desempenho. Aqui está uma rápida análise de alguns métodos comuns:
| Método de análise | Pontos fortes | melhor para | Impacto no desempenho |
|---|---|---|---|
| Padrões Grok | Lida com diversos formatos | Troncos com estruturas variadas | Sobrecarga moderada |
| Expressões regulares | Preciso e específico | Formatos simples e consistentes | Alto quando otimizado |
| Filtro de dissecação | Rápido e leve | Logs fixos baseados em delimitadores | Despesas mínimas |
| Análise JSON | Funciona com JSON nativo | Logs formatados em JSON | Eficiente para logs JSON |
"Eu diria que um RegEx bem formado sempre terá melhor desempenho que um padrão Grok"
"Se você for capaz de criar uma regex simples para extrair as informações necessárias/desejadas, use isso em favor de um padrão GROK. Eles são construídos principalmente para capturar qualquer coisa possível e não muito específica"
Além desses métodos, diversas ferramentas podem aprimorar e simplificar o processo de criação e gerenciamento de padrões Grok.
Para expandir a integração principal do Logstash, há várias ferramentas disponíveis para otimizar seus fluxos de trabalho de análise de log:
Plataformas modernas como Latenode levam a automação de análise de log para o próximo nível. Usando seu construtor visual, Latenode simplifica a integração Grok e a criação de padrões.
As principais características incluem:
Os créditos de execução do Latenode permitem que você experimente, teste e refine seus padrões Grok com eficiência.
Os padrões Grok ajudam a converter logs não estruturados em dados estruturados, economizando tempo e garantindo consistência entre as equipes. Com mais de 200 padrões pré-construídos para formatos como endereços IPv6 e caminhos UNIX, eles facilitam a padronização de processos, mantendo a eficiência.
Aqui está o que eles trazem para a mesa:
Esses recursos aumentam a velocidade e a precisão do processamento de logs, tornando os padrões Grok uma ferramenta valiosa para qualquer equipe.
Mergulhe nos padrões Grok com estas ferramentas e referências úteis:
Comece se familiarizando com expressões regulares, depois passe para padrões compatíveis com ECS para melhor integração com sistemas de registro modernos. Esses recursos fornecem tudo o que os engenheiros de dados precisam para criar soluções confiáveis de análise de log.
Aplicação Um + Aplicação Dois
