[TP] Práctica: Pipeline de logs, facetas y control del volumen

Lo que vas a aprender en este TP
Crear un pipeline grok
Crear facetas y métricas generadas
Añadir un filtro de exclusión

Introducción #

Lo que vas a aprender en esta sección
Crear un pipeline grok
Crear facetas y métricas generadas
Añadir un filtro de exclusión

Contexto. Los logs de una aplicación llegan en texto plano y su indexación sale cara. Los haces explotables y reduces su coste.

Requisitos previos: Práctica 1 terminada · Duración estimada: 45 min

Logs útiles a menor coste.

Pasos guiados, con su solución.

1. Generar logs
¿Por qué? Un contenedor que escribe líneas con un formato conocido, incluidos errores.
Lanza un generador de logs etiquetado service:paiement.
2. Crear el pipeline
¿Por qué? El grok parser transforma la línea en atributos filtrables.
En Logs > Pipelines, crea un pipeline filtrado por source:paiement con un grok parser y, después, un status remapper sobre el atributo niveau.
3. Facetas y medida
¿Por qué? Una faceta filtra, una medida se agrega.
Crea una faceta sobre @resultat y una medida sobre @montant, y muestra la suma de importes rechazados por minuto en el explorador.
4. Métrica generada
¿Por qué? Una métrica generada sigue funcionando incluso para los logs no indexados.
Crea una métrica paiement.refus (Generate Metrics) que cuente los logs @resultat:refuse, agrupada por @motif.
5. Filtro de exclusión
¿Por qué? Los pagos aceptados son numerosos y rara vez se consultan.
En el índice principal, añade un filtro de exclusión que solo indexe el 10 % de los logs service:paiement @resultat:accepte. Comprueba en Usage la bajada del volumen indexado.

Nivel de dificultad : ●●●○○ (3/5)