Wichtige Fakten
- Kategorie
- Daten & Tabellen
- Eingabetypen
- textarea, file, select, checkbox, text
- Ausgabetyp
- html
- Sample-Abdeckung
- 4
- API verfügbar
- Yes
Überblick
Der Analysator für strukturierte Logs ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das automatisch gängige Logformate wie JSON Lines, Apache und Syslog erkennt und verarbeitet. Er extrahiert Kernfelder, fasst mehrzeilige Einträge zusammen und ermöglicht den nahtlosen Export der bereinigten Daten als JSON, CSV oder SQL-Insert-Anweisungen für die weitere Analyse in Tabellenkalkulationen oder Datenbanken.
Wann verwenden
- •Wenn Sie gemischte Log-Dateien aus verschiedenen Systemen (z. B. Webserver und App-Server) vereinheitlichen müssen.
- •Wenn Sie unstrukturierte Text-Logs für die Analyse in einer Tabellenkalkulation oder Datenbank aufbereiten möchten.
- •Wenn Sie spezifische Fehler oder Ereignisse mithilfe benutzerdefinierter Regex-Muster aus großen Log-Dateien extrahieren wollen.
So funktioniert es
- •Fügen Sie Ihre rohen Log-Daten in das Textfeld ein oder laden Sie eine Logdatei (bis zu 20 MB) hoch.
- •Wählen Sie das gewünschte Exportformat (JSON, CSV oder SQL) für Ihre strukturierten Daten.
- •Aktivieren Sie bei Bedarf die Aggregation mehrzeiliger Logs oder definieren Sie einen benutzerdefinierten Regex für spezielle Formate.
- •Das Tool analysiert die Eingabe, extrahiert die relevanten Felder und generiert eine übersichtliche Vorschau sowie die exportierbaren Daten.
Anwendungsfälle
Fehleranalyse durch das Extrahieren und Filtern von Stacktraces und Error-Levels aus unübersichtlichen Server-Logs.
Vorbereitung von Zugriffsdaten (Apache/Nginx) für den Import in BI-Tools oder Excel zur Traffic-Auswertung.
Migration von Legacy-System-Logs in eine zentrale SQL-Datenbank zur langfristigen Archivierung und Abfrage.
Beispiele
1. Webserver-Logs für Excel aufbereiten
Systemadministrator- Hintergrund
- Ein Admin muss die Zugriffsstatistiken eines Apache-Webservers analysieren, aber die rohen Text-Logs sind schwer lesbar und lassen sich nicht direkt filtern.
- Problem
- Die unstrukturierten Apache-Logs müssen in ein tabellarisches Format umgewandelt werden, um Traffic-Muster in Excel zu visualisieren.
- Verwendung
- Fügen Sie die Apache-Logs in das Eingabefeld ein und wählen Sie 'CSV' als Exportformat.
- Beispielkonfiguration
-
Exportformat: CSV - Ergebnis
- Die Logs werden in strukturierte Spalten (IP, Zeitstempel, HTTP-Methode, Statuscode) zerlegt und können direkt als CSV heruntergeladen werden.
2. Fehleranalyse mit benutzerdefiniertem Regex
Backend-Entwickler- Hintergrund
- Eine Anwendung schreibt Logs in einem proprietären Format, das Standard-Parser nicht erkennen.
- Problem
- Wichtige Fehlermeldungen und Zeitstempel müssen aus dem benutzerdefinierten Format extrahiert und als JSON gespeichert werden.
- Verwendung
- Laden Sie die Logdatei hoch und geben Sie einen passenden regulären Ausdruck im Feld 'Benutzerdefinierter Regex' ein.
- Beispielkonfiguration
-
Benutzerdefinierter Regex: ^(?<timestamp>\S+) (?<level>\w+) (?<source>\w+) (?<message>.+)$, Exportformat: JSON - Ergebnis
- Das Tool wendet den Regex an, extrahiert die benannten Gruppen (timestamp, level, source, message) und gibt ein sauberes JSON-Array zurück.
Mit Samples testen
json, csv, sqlELK Stack Log-Analyse Beispiele
Umfassende ELK Stack Beispiele für Log-Aggregation, -Verarbeitung und -Visualisierung in verteilten Systemen
title token log
Apache Arrow Beispiele
Apache Arrow In-Memory Columnar Format Beispiele für Hochleistungs-Datenverarbeitung und -Analyse
preferred input family text,json
WebRTC Echtzeitkommunikation Beispiele
Umfassende WebRTC-Beispiele für P2P Audio/Video-Kommunikation, Datenkanäle, Bildschirmfreigabe und Signalisierungsserver
preferred input family text,json
Web Rust Datenserialisierungsbeispiele
Web Rust Datenserialisierungsbeispiele einschließlich JSON-Serialisierung, Deserialisierung und XML-Parsing
preferred input family text,json
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FAQ
Welche Logformate werden automatisch erkannt?
Das Tool erkennt gängige Formate wie JSON Lines (JSONL), Apache-Webserver-Logs, Nginx und Standard-Syslog-Einträge.
Kann ich eigene Logformate parsen?
Ja, Sie können im Feld 'Benutzerdefinierter Regex' einen eigenen regulären Ausdruck mit benannten Gruppen (z. B. (?<level>\w+)) eingeben, um proprietäre Formate zu verarbeiten.
Wie geht das Tool mit mehrzeiligen Logs um?
Durch Aktivieren der Option 'Mehrzeilige Logs aggregieren' werden zusammenhängende Zeilen, wie beispielsweise Stacktraces, als ein einzelner Log-Eintrag verarbeitet.
Gibt es ein Limit für die Dateigröße?
Ja, hochgeladene Logdateien dürfen maximal 20 MB groß sein.
In welche Formate kann ich die Daten exportieren?
Sie können die geparsten Logs als JSON, CSV (ideal für Excel) oder als SQL-Insert-Befehle für den Import in Datenbanken exportieren.