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Casi d'uso comuni dei processori
Di seguito sono riportati scenari comuni ed esempi di configurazioni per la combinazione di processori.
Esempi di pipeline di log
Esempio Standardizza i formati di log e aggiungi metadati
Analizza i log JSON, standardizza i nomi dei campi e aggiungi informazioni sull'ambiente:
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"
Esempio Pulisci e normalizza i valori dei campi
Standardizza i codici di stato e rimuovi i dati sensibili:
processor: - uppercase_string: with_keys: ["status", "method"] - delete_entries: with_keys: ["credit_card", "password"] - substitute_string: entries: - source: "status" from: "SUCCESS" to: "OK"
Esempio Estrai e trasforma campi specifici
Estrai le informazioni sull'utente e il formato per l'analisi:
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"
Esempio Elaborazione condizionale con condizioni di livello base
Aggiungi metadati diversi in base alla gravità del registro utilizzando condizioni di livello base: when
processor: - add_entries: entries: - key: "alert_level" value: "critical" when: "log.level == 'ERROR'" - key: "alert_level" value: "info" when_else: "log.level == 'ERROR'"
Esempio Elimina le voci di registro indesiderate
Filtra le voci di registro di debug e traccia provenienti da una fonte di terze parti per ridurre il rumore e i costi di archiviazione:
processor: - drop_events: when: "log.level in {'DEBUG', 'TRACE'}" handle_expression_failure: "skip"
Esempio Processor-level condizionale con delete_entries
Rimuovi i campi sensibili solo quando l'ambiente è in produzione:
processor: - delete_entries: with_keys: ["password", "api_key", "ssn"] when: "environment in {'prod', 'staging'}"
Esempi di pipeline di metriche
Gli esempi seguenti mostrano le configurazioni dei processori per le pipeline di metriche. I processori di metriche utilizzano le espressioni di percorso OTTL per indirizzare gli attributi a diversi ambiti.
Esempio Aggiungi il contesto aziendale alle metriche
Aggiungi tag relativi alla proprietà del team e all'ambiente ai datapoint delle metriche:
processor: - add_attributes: attributes: - key: resource.attributes["team"] value: "platform-engineering" - key: resource.attributes["cost_center"] value: "CC-1234"
Esempio Rimuovi gli attributi ad alta cardinalità
Elimina gli attributi che aumentano i costi di archiviazione. Non si applica alle metriche cumulative o alle metriche vendute: se alcune metriche nei criteri di selezione hanno una temporalità non supportata, la pipeline emette una UnsupportedTemporality metrica di avviso che puoi monitorare nel namespace: AWS/Observability Admin
processor: - delete_attributes: with_keys: - resource.attributes["host.id"] - datapoint.attributes["http.request.id"]
Esempio Standardizza le convenzioni di denominazione
Rinomina metriche e attributi per allinearli alle convenzioni semantiche. OpenTelemetry Non si applica alle metriche cumulative o alle metriche vendute:
processor: - rename_metrics: metrics: - from: "cpu_usage_percent" to: "system.cpu.utilization" - rename_attributes: attributes: - from_key: resource.attributes["hostname"] to_key: resource.attributes["host.name"]