ES日志监控（专业版）
日志分析-即时查询
在选择关联数据源后，可能你第一个遇到的疑问是关于 “index patterns” 和 “indices” 的异同。下面是这两者的简要解释：
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Index Patterns（索引模式）是用于匹配单个条件的索引模式规则；而 Indices（索引）是用于匹配多个条件并集的索引。
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在使用 Index Patterns 时，需要提前在索引模式列表中进行配置，以指定索引的内容和日期字段；而在使用 Indices 时，可以根据需要直接输入索引的内容。
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Index Patterns 的索引模式还可以设置字段别名，对时间类型设置自定义格式。
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Indices 输入索引的内容支持多种配置方式，以下是一些有效的语法示例：
- 指定单个索引进行完整匹配：例如，gb 将在 gb 索引中搜索所有文档。
- 指定多个表达式并用逗号分隔：例如，gb,us 将在 gb 和 us 索引中搜索所有文档。
- 使用索引前缀和通配符进行模糊匹配：例如，g*,u* 将在以 g 或 u 开头的所有索引中搜索。
查询条件中的过滤条件语法，可以使用 Elasticsearch 的 Query DSL 中的查询语法，支持字段值（field names）、通配符、正则表达式、模糊匹配等。具体语法细节可以参考 Elasticsearch 的 API 文档。
告警管理-告警规则
夜莺专业版提供了 ES日志告警的能力，如果你们有针对日志告警的需求，欢迎联系我们，沟通试用。
在告警规则配置中，日志类型和常规的指标告警规则非常相似，其唯一的区别在于告警条件的设置。指标告警规则使用 PromQL 作为查询条件，而日志类型的告警规则则使用布尔表达式作为查询条件。这些告警条件（如 A、B 等）需要通过查询统计来获取。
在配置查询统计时，会发现它和ES日志即时查询类似，但还有两个额外的数据字段组：数值提取和 Group By。
为了获得数值类型的结果，需要使用数值提取，选择适当的统计函数。除了常见的 count、sum、avg、min、max 等函数外，还支持一些百分位值函数，如 p90、p95、p99。
此外，通过配置 Group By，可以根据特定字段对结果进行分组。这将生成多个时间序列，并在满足告警条件的情况下产生多个异常点，从而生成多条告警事件。
例子1：HTTP CODE 为4xx的告警条件
说明：在每10分钟的时间段内，检查日志中的 message 字段。如果4xx的日志数量超过2次，产生告警，并且按照 host.hostname 字段进行分组统计，配置方式如下
例子2：接口的请求耗时95分位值超过 1700ms 时触发告警
说明：在每2分钟的时间段内，使用p95函数统计日志中的 request_time 。按 remote_addr 维度进行分组，检查是否有超过1700ms 的请求耗时，配置方式如下
例子3：request_time 大于1900ms，匹配日志超过10条时触发告警
说明：在每2分钟的时间段内，筛选出 request_time 大于1900ms 的日志。按 request_uri 维度进行分组，检查日志数量是否超过10条，配置方式如下
在配置完成所需的数据字段后，还可以通过数据预览按钮来预览查询结果。
时序指标-记录规则
记录规则也是支持数据源为 ES 类型，它的字段组和告警规则一样，通过记录规则的配置可以减少重复的查询。把需要耗费大量资源/时间计算的查询结果重新定义为新的指标值，其他用到相同查询的地方就可以直接使用新指标值。
举个例子，改造告警规则例子2，3中的两个告警条件，重新定义为两个新的指标。
当再配置告警规则条件时，就可以改用指标类型告警，通过 PromQL 作为告警条件。
