本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

日誌

OpenSearch Ingestion 可以在擷取期間將非結構化日誌資料轉換為結構化格式。OpenSearch Ingestion 提供處理器，在編製索引之前標準化和豐富您的資料。實用處理器的範例如下：

注意：為了方便開始使用，我們已在 Amazon OpenSearch Service 主控台中為日誌建立新的入門工作流程，該工作流程將設定新的 Otel 自訂擷取管道，將其指向現有的 OpenSearch 叢集，並使用建立的可觀測性工作區建立新的 OpenSearch UI 應用程式。您只需將 Otel 代理器指向新的擷取端點。

OpenSearch UI 和可觀測性工作區

將日誌資料擷取到 Amazon OpenSearch Service 後，您可以使用 OpenSearch UI 中 Amazon OpenSearch Service 可觀測性工作區提供的工具來分析它。 OpenSearch 可觀測性工作區提供專門的工具，旨在擷取 Discover 和 Dashboards 中有意義的洞見。

可觀測性工作區隨附新的探索體驗，使用管道處理語言 (PPL) 搭配 Amazon Q Developer for Business 提供的自然語言助理。語言協助可讓任何人輕鬆開始使用管道語言。精簡查詢後，直接從新的探索建立視覺化和儀表板，而不跳到工具的其他部分。若要使用 DQL 或 SQL 查詢資料，請切換到舊的探索體驗。

使用 PPL 查詢日誌

您有多種選項可查詢日誌，以收集對應用程式或服務操作的洞見。

管道處理語言 (PPL) 是一種查詢語言，具有用於鏈結命令的管道型 (|) 語法。您可以使用它來建置強大的表達式來分析您的日誌。

注意：若要在 OpenSearch 2.19 中解鎖較新的 PPL 命令/函數，您需要使用下列查詢變更 OpenSearch 開發人員工具中的功能旗標 (OpenSearch 3.3 不需要）：

PUT /_plugins/_query/settings { "transient" : { "plugins.calcite.enabled" : true } }

尋找錯誤最多的主機

此範例會分析您的日誌，以判斷錯誤總數最多的服務主機。

source = my-index |
    where level = "ERROR" |
    stats count() as error_count by host |
    sort -error_count |
    head 5

計算平均請求時間

此範例會分析您的日誌，以計算日誌中每個狀態碼的平均請求時間。

source = my-index |
    stats avg(request_time) by status_code

如需 PPL 的詳細資訊，請參閱 https：//opensearch.org 上的 PPL 參考手冊。

使用 AI 查詢您的日誌

此範例會分析您的日誌，以顯示過去 5 分鐘內記錄的錯誤。

Show me all of the error logs from the last 5 minutes

使用 SQL 查詢您的日誌

SQL 提供熟悉的查詢日誌資料的方式。

此範例會分析您的日誌，以依時間戳記顯示錯誤。

SELECT timestamp, severity_text, body, service_name
FROM opentelemetry_logs
WHERE severity_text = 'ERROR' AND service_name = 'my-service'
ORDER BY timestamp DESC;

如需 SQL 的詳細資訊，請參閱 GitHub 上的 SQL 參考手冊。

使用 DQL 查詢您的日誌

DQL 適用於快速搜尋和篩選。

此範例會分析您的日誌，並傳回錯誤和例外狀況。

error OR exception

如需 DQL 的詳細資訊，請參閱 https：//opensearch.org 上的 DQL 參考手冊。

日誌的儀表板和提醒

在 PPL 的新探索體驗中，您可以從探索中的視覺化索引標籤建立視覺化。從 12 種視覺化類型中選擇並即時編輯，然後再將其新增至儀表板。在舊的探索體驗中，您將瀏覽至左側導覽中的視覺化以建立新的視覺效果，並瀏覽至儀表板以將視覺效果新增至儀表板。

您可以使用 PPL 或 OpenSearch Service 查詢 DSL 定義警示監控，以執行排定的查詢。觸發條件，例如特定數量的錯誤日誌，會觸發提醒。您可以透過 Amazon Simple Notification Service 或 Webhook 等管道傳送通知。

如需提醒的詳細資訊，請參閱 https：//opensearch.org 上的提醒文件。