取日志之精华，去日志之糟粕——秒云日志泛化功能介绍

什么是数据解析

数据解析，也称为数据泛化，目的是提取出数据中关键的，有意义的信息，将非结构化或半结构化的数据转换为结构化的数据。通俗来讲，日志数据解析的目的是取数据之精华，去数据之糟粕。
举个例子，下面是linux的登录日志：
May 22 17:13:01 10-9-83-151 sshd[17422]: Accepted password for secisland from 129.74.226.122 port 64485 ssh2

从这个日志中就可以看到很多的信息，比如：

• 登录时间：May 22 17:13:01；
• 主机名：10-9-83-151；
• 进程名：sshd；
• 进程ID：17422；
• 登录用户：secisland；
• 源ip：129.74.226.122；
• 端口：64485；
• 协议：ssh2。

通过上面分析后，把每个字段存储到数据库中，这样日志的信息就很丰富了，为后续的统计分析、关联分析、告警、机器学习等打下了坚实的基础。那么如何把日志解析能力提供出来，就显得尤为重要，目前解析的方式主要有几种：
通过编码实现。直接在代码中处理，编译发布，这种方式对使用者来说最麻烦，因为几乎没有办法进行调整；
通过配置文件或者脚本实现。这种方式解决了用户不能直接调整的问题，相对方便。但写脚本、写配置文件还是复杂，而且这种情况只能登录后台查看，如果文件比较多，调整修改会相当繁琐；下面是截取的开源工具logstash配置文件，复杂程度不言而喻：

通过界面配置的方式实现。在平台页面上直接进行配置，这种方式即灵活又简单，对使用者来说是首选方案。
秒云日志分析系统即采用界面配置方式实现数据解析。前端提供web页面，用户通过鼠标点选，轻松实现数据识别，字段提取，字段转换等需求，后端内置高速解析引擎，实现数据0延时处理。
下面让我们从前端、后端两个视角来看一看秒云日志数据解析功能。

简单灵活的前端配置页面

秒云数据解析只需简单的5步即可完成：选择样本->选择特征->提取字段->字段转换->保存。
1、选择样本
可以通过复制粘贴或者搜索IP、搜索关键字过滤来选择要泛化的日志数据样本。

2、选择特征
特征是用于识别一类日志的关键字，匹配特征的日志将使用当前配置的泛化规则。我们提供鼠标划词的方式选择日志特征。这里我们选择sshd作为该条日志的特征。

2.3 提取字段
同样，通过鼠标划词点选实现关键字段的提取。以提取登录用户名为例：

• 登录时间：May 22 17:13:01；
• 主机名：10-9-83-151；
• 进程名：sshd；
• 进程ID：17422；
• 事件类型：登录（这个是根据内容分析出来的）；
• 登录用户：secisland；
• 源ip：129.74.226.122；
• 端口：64485；
• 协议：ssh2。

从样本日志中划词选择“secisland”，给字段命名“登录用户”。

同样的方式，从样本日志中选取“登录时间”、“主机名”、”进程ID”等字段。

完成后，点击下一步，此时选择的字段已经被提取出来，转换为如下的结构化数据。

4、字段转换
如果提取出的字段还不能满足最终的需求，可对提取的字段进行加工，这里的字段加工我们称之为字段转换。字段转换支持：提取KV对、字符串分割、字段重命名、清除首尾字符等。

5、保存
最后点击保存，泛化规则配置完成。

高效并发的后端解析引擎

秒云日志自研解析引擎，设计之初充分考虑性能问题，采用流式处理、批量解析并使用go语言编写。经过测试，单台设备解析引擎处理能力超过100KEPS（而相同环境下logstash的性能不到7KEPS，性能相差近20倍。）。不仅如此，解析引擎支持横向扩展，启动多实例引擎即可线性提升数据处理能力。高性能、多进程并发，能够轻松应对海量数据实时处理的场景。

总结

秒云日志分析系统提供引导式的界面配置方式，帮助用户从繁杂的数据中提取出有用的信息，提取的过程即灵活又简单。后端数据处理层面，有了数据解析引擎加持，即使面对海量、高速数据流，亦可满足实时性的苛刻要求，做到0延时处理。简单、灵活、高效---这就是秒云日志数据解