Patrones de eventos con ClickStack

Patrones de eventos con ClickStack

Patrones de eventos en ClickStack te permiten comprender rápidamente grandes volúmenes de logs o trazas al agrupar automáticamente mensajes similares, de modo que, en lugar de revisar millones de eventos individuales, solo tienes que revisar un pequeño número de grupos significativos.

Esto facilita mucho identificar qué errores o advertencias son nuevos, cuáles son recurrentes y cuáles están provocando aumentos repentinos en el volumen de logs. Como los patrones se generan dinámicamente, no necesitas definir expresiones regulares ni mantener reglas de parsing: ClickStack se adapta automáticamente a tus eventos, independientemente del formato.

Además de la respuesta a incidentes, esta vista de alto nivel también te ayuda a identificar fuentes de logs con mucho ruido que pueden reducirse para bajar costos, descubrir los distintos tipos de logs que produce un servicio y determinar más rápidamente si el sistema ya está emitiendo las señales que te interesan.

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Cómo acceder a los patrones de eventos

Los patrones de eventos están disponibles directamente en el panel de Búsqueda de ClickStack.

En el selector Modo de análisis de la esquina superior izquierda, selecciona Patrones de eventos para pasar de la tabla de resultados estándar a una vista agrupada de eventos similares.

Esto ofrece una alternativa a la Tabla de resultados predeterminada, que te permite desplazarte por cada log o traza individual.

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Recomendaciones

Los patrones de eventos son más eficaces cuando se aplican a subconjuntos más acotados de sus datos. Por ejemplo, filtrar hasta quedarse con un único servicio antes de habilitar los patrones de eventos suele mostrar mensajes más relevantes e interesantes que aplicar patrones a miles de servicios a la vez.

También son especialmente útiles para resumir mensajes de error, ya que los errores repetidos con distintos ID o payloads se agrupan en clústeres concisos.

Para ver un ejemplo en vivo, consulte cómo se usan los patrones de eventos en el Remote Demo Dataset.