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Analyse des journaux avec des modèles open source - Analyse des journaux avec des modèles open source
Analyse des journaux avec des modèles open sourceSuggestions de lectureHistorique du diagramme

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Analyse des journaux avec des modèles open source

Date de publication : 13 décembre 2022 (Historique du diagramme)

Cette architecture utilise FluentBit et Data Prepper pour collecter, agréger et transformer des journaux en fichiers OpenSearch.

Analyse des journaux avec des modèles open source

Schéma d'architecture montrant l'analyse des journaux avec des modèles open source à l'aide de FluentBit etData Prepper.

  1. L'application, le système de conteneurs et les services associés génèrent des journaux. Il s'agit notamment Docker des conteneurs, Kubernetes des pods, des instances Amazon Elastic Compute Cloud, des journaux Elastic Load Balancer et des AWS Lambda systèmes de bases de données relationnelles.

  2. FluentBit, un redirecteur de Apache-licensed journaux populaire, lit les fichiers journaux et les transmet Data Prepper via HTTP.

  3. Data Prepperest un collecteur de données côté serveur. Il filtre, enrichit, transforme, normalise et agrège les données pour les analyses en aval. Data Prepperreçoit les journaux, les met en mémoire tampon, puis structure éventuellement les données via un préparateur grok.

  4. Data Preppercrée la carte de service et regroupe les traces en groupes de traces. Il envoie ensuite les lignes de journal, formatées pour faciliter la recherche et l'analyse, àhttps://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/what-is.html.

  5. L'utilisateur se connecte à OpenSearch des tableaux de bord (ou à un autre outil de visualisation open source similaireGrafana) pour effectuer des analyses de journaux interactives.

Suggestions de lecture

Pour plus d'informations, reportez-vous à

Historique du diagramme

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ModificationDescriptionDate

Publication initiale

Schéma d'architecture de référence publié pour la première fois.

13 décembre 2022

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