Cas d'utilisation courants des processeurs

Analysez les journaux JSON, normalisez les noms de champs et ajoutez des informations sur l'environnement :

processor:
  - parse_json: {}
  - rename_keys:
      entries:
        - from_key: "timestamp"
          to_key: "@timestamp"
        - from_key: "log_level"
          to_key: "level"
  - add_entries:
      entries:
        - key: "environment"
          value: "production"
        - key: "application"
          value: "payment-service"

Standardisez les codes d'état et supprimez les données sensibles :

processor:
  - uppercase_string:
      with_keys: ["status", "method"]
  - delete_entries:
      with_keys: ["credit_card", "password"]
  - substitute_string:
      entries:
        - source: "status"
          from: "SUCCESS"
          to: "OK"

Extrayez les informations utilisateur et le format à des fins d'analyse :

processor:
  - extract_value:
      entries:
        - source: "user_agent"
          target: "browser"
          from: "(?<browser>Chrome|Firefox|Safari)"
          to: "${browser}"
  - lowercase_string:
      with_keys: ["browser"]
  - move_keys:
      entries:
        - from_key: "browser"
          to_key: "user_data.browser"

Ajoutez différentes métadonnées en fonction de la gravité du journal à l'aide de conditions d'entrée de gamme when :

processor:
  - add_entries:
      entries:
        - key: "alert_level"
          value: "critical"
          when: "log.level == 'ERROR'"
        - key: "alert_level"
          value: "info"
          when_else: "log.level == 'ERROR'"

Filtrez les entrées du journal de débogage et de suivi provenant d'une source tierce afin de réduire le bruit et les coûts de stockage :

processor:
  - drop_events:
      when: "log.level in {'DEBUG', 'TRACE'}"
      handle_expression_failure: "skip"

Supprimez les champs sensibles uniquement lorsque l'environnement est celui de la production :

processor:
  - delete_entries:
      with_keys: ["password", "api_key", "ssn"]
      when: "environment in {'prod', 'staging'}"