ELK 教學 - Logstash Grok Filter 建立欄位

2017-12-04

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Logstash 在 ELK 架構中，是負責把收到的純文字資料，做特定的規則處理，就可以變成指定的欄位。
建立欄位的好處是可以方便搜尋，而且也能做到比全文檢索更好的分析，可說是欄位切的好，查詢沒煩惱。
我個人認為 Logstash 中最精華的部分就屬 Grok Filter。
本篇將簡單教學如何透過 Logstash Grok Filter 建立 Elasticsearch 欄位。

想了解 ELK 基本架構可以參考這篇：ELK 教學 - 從無到有安裝 ELK (CentOS/Red Hat)

Grok Filter

Grok 的用法是在 Logstash 的 filter 中，使用 grok { } 區塊，如下：

input {
  # ...
}
filter {
  grok {		
      match => [ "來源欄位", "Patterns" ]
  }
  # ...
}
output {
  # ...
}

在 grok 區塊中宣告 match，當來源欄位符合Patterns的 Grok Patterns 或Regular Expression(正規表示式)時，就會建立指定的欄位。

Grok Patterns

Grok Patterns 的基本用法是：%{Pattern名稱:欄位名稱:型別}

Pattern名稱
其實 Grok Patterns 只是 Grok 預先寫好的常用正規表示式，可以參考grok-patterns。
欄位名稱
欄位名稱是自訂的輸出名稱，當符合 Pattern 時，就會建立這個欄位，並把符合 Pattern 的內容填入這個欄位。
型別
預設型別都是字串。可以參考Field datatype

舉例來說，我們有一個筆 Log 如下：

1	2017-12-04 12:34:56,789 [1] INFO MemberController - Call SampleDB.SP_CreateMember [0.001234]

可以透過 message 欄位取得 Logstash 收到的 Log 資料，所以來源欄位就是 message，Patterns 如下：

1
2
3

grok {		
  match => [ "message", "%{TIMESTAMP_ISO8601:logTimestamp} \[%{NUMBER:thread:integer}\] %{DATA:logType} %{DATA:logger} - %{GREEDYDATA:detail} \[%{NUMBER:duration:double}\]" ]
}

當 Log 符合這個 Patterns 時，就會切分出以下 6 個欄位：

logTimestamp(字串): 2017-12-04 12:34:56,789
thread(數值): 1
logType(字串): INFO
logger(字串): MemberController
detail(字串): Call SampleDB.SP_CreateMember
duration(數值): 0.001234

Grok Regular Expression

Grok Regular Expression 的用法是：(?<欄位名稱>Regular Expression)

Grok Patterns 只是 Grok 預先寫好的常用正規表示式，所以也可以自己寫正規表示式，不一定要用 Grok Patterns 所提供的。
Log 用跟上述一樣的例子，把 Grok Patterns 轉換成正規表示式，如下：

grok {		
  match => [ 
    "message", 
    "(?<logTimestamp>\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2},\d{3}) \[(?<thread>\d+)\] (?<logType>.*?) (?<logger>.*?) - (?<detail>.*) \[(?<duration>\d+(\.\d+)*)\]" 
  ]
}

Grok Patterns 及 Regular Expression 是可以混用的，例如：

grok {		
  match => [ 
    "message", 
    "%{TIMESTAMP_ISO8601:logTimestamp} \[%{NUMBER:thread:integer}\] %{DATA:logType} %{DATA:logger} - Call (?<database>\w+)\.(?<storedProcedure>SP_\w+) \[%{NUMBER:duration:double}\]" 
  ]
}

會切分出以下 7 個欄位：