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. (? \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.

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Data Processing

Analysator fuer strukturierte Logs

Erkennt gaengige Logformate, extrahiert Kernfelder und exportiert als JSON, CSV oder SQL.

Ausführung

Dieses Tool ausführen

Fülle das Formular aus, starte das Tool und prüfe das Ergebnis an einem Ort.

Vorbereitete Beispielausführungen

Klicken Sie auf ein Beispiel, um das Formular automatisch auszufüllen. Dateien müssen weiterhin hochgeladen werden.

1 Beispiele

Gemischte Logs in eine CSV-taugliche Tabelle umwandeln

Normalisiert JSON Lines, Apache und Syslog zu Zeilen mit Typinferenz.

<div>Structured log report</div>

Eingaben

Fülle die erforderlichen Felder aus und starte das Tool.

5 Optionen

DateienQuelldateien für diesen Workflow hochladen.1

LogdateifileOptionales Feld

InhaltHaupteingaben einfügen oder eingeben.2

Log-EingabetextareaOptionales FeldBenutzerdefinierter RegextextOptionales Feld

EinstellungenFormate, Bereiche, Zahlen und Modi anpassen.1

ExportformatselectOptionales Feld

SchalterOptionales Verhalten aktivieren oder deaktivieren.1

Mehrzeilige Logs aggregierencheckboxOptionales FeldAktiviert, wenn ausgewählt

Ergebnis

Bereit zum Start

Nach dem Ausführen erscheinen hier Dateien, Text, strukturierte Daten oder Stream-Ausgaben.

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Erfahren Sie, wann dieses Tool passt, was es unterstützt und wie Nutzer es anwenden.

Wichtige Fakten

Überblick

Wann verwenden

So funktioniert es

Anwendungsfälle

Beispiele

1. Webserver-Logs für Excel aufbereiten

2. Fehleranalyse mit benutzerdefiniertem Regex

FAQ

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CSV Beispiele

Python Beispiele

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