راهنمای جامع جستجو و تحلیل داده‌های پیشرفته در Splunk

بصری‌سازی داده‌ها (Data Visualization) در Splunk

بصری‌سازی داده‌ها یکی از قابلیت‌های قدرتمند Splunk برای ارائه اطلاعات به شکل گرافیکی و قابل درک است. با ایجاد نمودارها و گزارش‌های بصری، کاربران می‌توانند روندها، الگوها و ناهنجاری‌های موجود در داده‌ها را سریع‌تر تشخیص دهند. Splunk از ابزارهایی مانند داشبوردها، گزارش‌ها و انواع مختلف نمودارها پشتیبانی می‌کند که به تحلیل بهتر داده‌ها کمک می‌کند.

ایجاد نمودار با دستورات SPL

برای بصری‌سازی داده‌ها، از دستورات SPL استفاده می‌شود. رایج‌ترین دستورات مورد استفاده شامل موارد زیر است:

۱. دستور timechart

این دستور داده‌ها را بر اساس زمان دسته‌بندی می‌کند و برای ایجاد نمودارهای زمانی مناسب است.
مثال:

index=web_logs | timechart count by status

این کوئری تعداد درخواست‌های HTTP را بر اساس وضعیت (status) و زمان نمایش می‌دهد.

تنظیمات اضافی:

• تعیین بازه‌های زمانی خاص:

index=web_logs | timechart span=1h count by status

• داده‌ها در بازه‌های یک‌ساعته گروه‌بندی و نمایش داده می‌شوند.
• استفاده از عملیات آماری:

index=server_logs | timechart avg(response_time) by host

• این کوئری میانگین زمان پاسخگویی را بر اساس هر سرور در طول زمان نمایش می‌دهد.

۲. دستور chart

برای گروه‌بندی و بصری‌سازی داده‌ها بدون در نظر گرفتن زمان استفاده می‌شود.
مثال:

index=web_logs | chart count by status, method

این دستور تعداد درخواست‌ها را بر اساس وضعیت (status) و متد (method) نمایش می‌دهد.

تنظیمات اضافی:

• ایجاد مقادیر سفارشی:

index=web_logs | chart avg(bytes) over status by host

• میانگین اندازه داده‌ها را بر اساس وضعیت و سرور نمایش می‌دهد.

۳. دستور table

برای ایجاد جدول‌های ساده و خوانا استفاده می‌شود:

index=web_logs | stats count by status | table status count

انواع بصری‌سازی در Splunk

Splunk چندین نوع نمودار گرافیکی ارائه می‌دهد که براساس نوع داده‌ها و نیاز کاربران قابل انتخاب است.

۱. ستونی (Bar Chart)

برای مقایسه مقادیر دسته‌بندی شده:

• مثال: نمایش تعداد درخواست‌های HTTP بر اساس مرورگر.

index=web_logs | stats count by user_agent | chart count by user_agent

۲. خطی (Line Chart)

برای نمایش روندها در طول زمان:

• مثال: نمایش تعداد درخواست‌های HTTP بر اساس زمان.

index=web_logs | timechart count

۳. دایره‌ای (Pie Chart)

برای نمایش توزیع مقادیر:

• مثال: توزیع وضعیت HTTP:

index=web_logs | stats count by status | chart count by status

۴. نمودار پراکندگی (Scatter Plot)

برای نمایش رابطه بین دو متغیر:

• مثال: رابطه بین زمان پاسخ و اندازه داده:

index=server_logs | chart avg(response_time) vs bytes

۵. منطقه‌ای (Area Chart)

برای نمایش حجم و روندها در طول زمان.

۶. نمودار هیستوگرام (Histogram)

برای نمایش توزیع داده‌ها بر اساس محدوده:

index=web_logs | bin span=1000 bytes | stats count by bytes

داشبوردها مجموعه‌ای از چندین بصری‌سازی مختلف هستند که داده‌های مرتبط را در یک مکان نمایش می‌دهند.

گام‌های ایجاد داشبورد:

1. اجرای یک جستجوی پایه در بخش Search.
2. کلیک بر روی گزینه Save As و انتخاب Dashboard Panel.
3. انتخاب یا ایجاد یک داشبورد جدید برای ذخیره نمودار.
4. سفارشی‌سازی چیدمان و تنظیمات بصری داشبورد.

ابزارهای پیشرفته در داشبورد:

• Input Panel: استفاده از فیلترهایی مانند زمان‌بندی، جستجوی پویا یا انتخاب فیلترهای خاص.
• Drilldown: ایجاد امکان کلیک بر روی بخش خاصی از نمودار برای دسترسی به جزئیات.

مثال‌های کاربردی بصری‌سازی

نمایش روند درخواست‌های خطا:

index=web_logs status>=400 | timechart count by status

index=access_logs | stats count by geo_ip | chart count by geo_ip

index=server_metrics | stats avg(cpu_usage) avg(memory_usage) by host | timechart avg(cpu_usage) by host

• انتخاب نمودار مناسب: از نموداری استفاده کنید که داده‌ها را به بهترین شکل ممکن نمایش دهد.
• فیلترگذاری داده‌ها: برای کاهش حجم داده‌ها و افزایش کارایی، از جستجوهای هدفمند و بازه‌های زمانی مناسب استفاده کنید.
• سفارشی‌سازی: از تنظیمات گرافیکی مثل رنگ‌بندی و برچسب‌ها استفاده کنید تا نمودارها جذاب‌تر و خواناتر شوند.
• اشتراک‌گذاری: داشبوردها را با همکاران خود به اشتراک بگذارید و تنظیمات دسترسی مناسب را اعمال کنید.

بصری‌سازی در Splunk ابزار قدرتمندی است که داده‌های پیچیده را به گرافیک‌های ساده و درک‌پذیر تبدیل می‌کند و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها را تسهیل می‌نماید.

استفاده از ماکروها و جستجوهای ذخیره‌شده در Splunk

یکی از قابلیت‌های کاربردی Splunk استفاده از ماکروها و جستجوهای ذخیره‌شده (Saved Searches) است که به کاربران امکان می‌دهد عملیات پیچیده و متداول را ساده و سریع‌تر اجرا کنند. این ابزارها باعث صرفه‌جویی در زمان، کاهش خطا، و افزایش بهره‌وری می‌شوند.

۱. ماکروهای Splunk

ماکروها در Splunk قطعاتی از کد SPL هستند که قابل استفاده مجدد می‌باشند و می‌توانند در جستجوهای مختلف مورد استفاده قرار گیرند. ماکروها به ویژه زمانی مفید هستند که یک بخش از جستجو به طور مکرر در کوئری‌ها تکرار می‌شود.

تعریف ماکرو:

ماکروها معمولاً شامل:

• یک جستجوی مشخص: که می‌تواند شامل دستورات SPL و فیلترهای خاص باشد.
• ورودی‌ها (Arguments): اگر نیاز باشد، می‌توانید مقادیر دینامیک را در زمان اجرا به ماکرو ارسال کنید.

مزایا:

1. کاهش پیچیدگی: جستجوهای طولانی و پیچیده را می‌توان با یک خط ماکرو ساده کرد.
2. نگهداری آسان‌تر: تغییرات در منطق جستجو تنها در یک مکان لازم است.
3. استفاده مجدد: یک ماکرو می‌تواند در چندین جستجوی مختلف استفاده شود.

ایجاد ماکرو:

برای ایجاد ماکرو:

1. به Settings > Advanced Search > Search macros بروید.
2. روی New Search Macro کلیک کنید.
3. فیلدهای زیر را تکمیل کنید:
   • Name: نام ماکرو (مثلاً top_errors).
   • Definition: جستجوی مورد نظر (مثلاً index=error_logs | stats count by error_type).
   • Arguments (اختیاری): تعداد و نوع پارامترهایی که ماکرو باید دریافت کند.
4. تنظیمات دسترسی را مشخص کرده و ذخیره کنید.

استفاده از ماکرو:

برای استفاده از ماکرو، از علامت $ در اطراف نام ماکرو استفاده کنید:

`top_errors`

اگر ماکرو نیاز به آرگومان داشته باشد:

`macro_name(argument1, argument2)`

`top_errors("host1")`

جستجوهای ذخیره‌شده به شما امکان می‌دهد جستجوهای پرکاربرد یا تحلیل‌های خاص را ذخیره کرده و به راحتی دوباره اجرا کنید. همچنین می‌توان این جستجوها را در گزارش‌ها، هشدارها و داشبوردها استفاده کرد.

ویژگی‌های جستجوهای ذخیره‌شده:

• اجرای آسان: نیازی به وارد کردن مجدد کوئری ندارید.
• اتصال به داشبورد و گزارش: می‌توانید نتایج را مستقیماً در داشبورد نمایش دهید.
• قابلیت زمان‌بندی: جستجوهای ذخیره‌شده را می‌توان به صورت خودکار در بازه‌های زمانی مشخص اجرا کرد.

ایجاد جستجوی ذخیره‌شده:

1. کوئری مورد نظر خود را در بخش جستجو وارد و اجرا کنید.
2. روی Save As کلیک کنید و Save Search را انتخاب کنید.
3. فیلدهای زیر را تکمیل کنید:
   • Title: نام جستجوی ذخیره‌شده.
   • Description (اختیاری): توضیحی درباره جستجو.
   • Permissions: مشخص کنید که جستجو خصوصی، اشتراکی یا عمومی باشد.
4. ذخیره را انجام دهید.

اجرای جستجوی ذخیره‌شده:

برای اجرا، به Searches, Reports, and Alerts بروید و جستجوی ذخیره‌شده را انتخاب کنید یا آن را از طریق SPL فراخوانی کنید:

| savedsearch "<search_name>"

• می‌توانید ماکروها را در جستجوهای ذخیره‌شده به کار ببرید تا ترکیبی از هردو ابزار ایجاد کنید.
• همچنین امکان تبدیل یک ماکرو به جستجوی ذخیره‌شده برای اهداف مشخص وجود دارد.

۴. کاربردهای عملی

مثال برای ماکرو:

هدف: نمایش خطاهای پرتکرار

1. ماکرو:

index=error_logs | stats count by error_type

1. استفاده:

`top_errors`

مثال برای جستجوی ذخیره‌شده:

هدف: نمایش درخواست‌هایی که زمان پاسخ طولانی دارند

1. جستجوی اصلی:

index=server_logs | where response_time > 3000

1. ذخیره تحت عنوان slow_responses.
2. استفاده در یک داشبورد:

| savedsearch "slow_responses"

۵. نکات مهم

1. مستند کردن ماکروها: نام‌گذاری و توضیح مناسب برای ماکروها ضروری است تا دیگر کاربران به راحتی مفهوم و کاربرد آن را درک کنند.
2. مدیریت دسترسی: ماکروها و جستجوهای ذخیره‌شده می‌توانند عمومی یا محدود به کاربران مشخصی باشند؛ اطمینان حاصل کنید که تنظیمات دسترسی مناسب انجام شود.
3. بروزرسانی مرکزی: تغییر در تعریف ماکرو بلافاصله در تمام جستجوهای مرتبط اعمال می‌شود، پس از این ویژگی بهره بگیرید.

استفاده از ماکروها و جستجوهای ذخیره‌شده، بهره‌وری کاربران را در Splunk افزایش می‌دهد و امکان تحلیل بهتر و سریع‌تر داده‌ها را فراهم می‌کند.

بهینه‌سازی جستجوها در Splunk

بهینه‌سازی جستجوها در Splunk از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است، زیرا امکان کاهش زمان اجرا، مصرف منابع و افزایش دقت نتایج را فراهم می‌کند. داده‌های حجیم می‌توانند چالش‌های زیادی ایجاد کنند، اما با پیاده‌سازی تکنیک‌های صحیح، می‌توان سرعت و کارایی جستجوها را بهبود بخشید.

۱. فیلتر کردن در مرحله اولیه

یکی از مؤثرترین راه‌های بهینه‌سازی جستجو این است که حجم داده‌هایی که پردازش می‌شوند، به حداقل رسانده شود.

• استفاده از index و sourcetype در ابتدای جستجو:

index=web_logs sourcetype=access_logs

• تعیین بازه زمانی مشخص:

index=web_logs earliest=-7d latest=now

این رویکرد باعث کاهش داده‌هایی می‌شود که به پردازش نیاز دارند.

۲. استفاده بهینه از فیلدها

• جستجوهای خود را بر اساس فیلدهای خاص محدود کنید:

index=server_logs host="host1" status="500"

• اگر فیلدی پرکاربرد است، می‌توانید آن را پیش‌استخراج کرده و از آن استفاده کنید:

index=network_logs | fields src_ip, dest_ip

با استفاده از دستور fields، تنها فیلدهای مورد نیاز را برای جستجو انتخاب می‌کنید، که سرعت تحلیل را افزایش می‌دهد.

۳. حذف داده‌های غیرضروری

با استفاده از دستوراتی مانند fields, table یا dedup می‌توانید داده‌های غیرضروری را حذف کنید:

• حذف فیلدهای غیرضروری:

index=web_logs | fields - user_agent

• حذف رکوردهای تکراری:

index=web_logs | dedup session_id

۴. بهبود زمان‌بندی اجرای جستجوها

برای داده‌های پرحجم، تنظیم مناسب زمان‌بندی اجرای جستجو می‌تواند به کارایی کمک کند:

• استفاده از جستجوهای زمان‌بندی‌شده (Scheduled Searches) برای اجرای خودکار و مرتب.
• زمان‌بندی اجرای جستجوها را به زمانی که حجم داده کمتر است، انتقال دهید.

۵. استفاده از دستورات لوله‌ای (Pipeline Commands)

برای کاهش تعداد داده‌هایی که به مراحل بعدی ارسال می‌شوند، دستوراتی مانند زیر را اولویت دهید:

• where برای فیلتر:

index=web_logs | where status=200

• search برای محدود کردن داده:

index=server_logs | search error_code=500

۶. استفاده از Aggregation Commands

• به جای کار با داده‌های خام، عملیات‌های تجمعی را برای کاهش حجم داده به‌کار ببرید:

index=web_logs | stats count by status

• دستورات Aggregation، مانند stats, timechart, و chart می‌توانند نتایج سریع‌تری ارائه دهند.

۷. استفاده از تسک‌های تقسیم‌شده (Report Acceleration)

با فعال کردن ویژگی Report Acceleration، گزارش‌های تکراری سریع‌تر تولید می‌شوند:

• برای گزارش‌های سنگین که باید مرتب اجرا شوند، می‌توان این ویژگی را فعال کرد.

۸. استفاده از ماکروها و جستجوهای ذخیره‌شده

• ماکروها: برای جستجوهای تکراری و پیچیده.
• جستجوهای ذخیره‌شده (Saved Searches): برای جلوگیری از وارد کردن مجدد کوئری‌ها و استفاده مجدد از نتایج.

۹. کار با summary indexing

Summary Indexing ابزاری برای ذخیره‌سازی داده‌های خلاصه‌شده است که اجرای جستجوهای تکراری با داده‌های سنگین را بهبود می‌بخشد:

1. ایجاد Summary Index.
2. ذخیره نتایج فشرده در Summary Index.
3. اجرای جستجوها روی این داده‌ها.

مثال:

index=web_logs | stats count by status | collect index=summary_logs

برای بهینه‌سازی، مراحل پردازش داده را با ترتیبی منطقی بچینید:

1. جستجوی پایه: فیلتر کردن ایندکس‌ها و منابع داده.
2. فیلتر اولیه: استفاده از where یا search برای حذف داده‌های اضافی.
3. استخراج و نمایش فیلدها: دستورات fields, table.
4. Aggregation: کاهش حجم داده با دستورات مانند stats و timechart.

۱۱. کاهش بازه زمانی داده‌ها

یکی از چالش‌های اصلی، پردازش داده‌های قدیمی و غیرضروری است. بازه زمانی جستجو را محدود کنید:

• داده‌های مورد نیاز در بازه زمانی کوتاه‌تر:

index=server_logs earliest=-1d latest=now

• استفاده از کلیدواژه‌های زمانی:

earliest=-24h@h latest=now

۱۲. بررسی عملکرد جستجو

با استفاده از Job Inspector می‌توانید عملکرد و مشکلات جستجوی خود را بررسی کنید:

1. پس از اجرای جستجو، روی Job Inspector کلیک کنید.
2. جزئیات مصرف منابع و زمان اجرای جستجو را بررسی کرده و نقاط ضعف را شناسایی کنید.

۱۳. بهینه‌سازی داده‌های خام

داده‌هایی که در ایندکس ذخیره می‌شوند، باید سازمان‌دهی و بهینه شوند:

• تعیین دقیق Retention Policy برای ایندکس‌ها.
• حذف داده‌های قدیمی و غیرضروری.
• استفاده از فیلترهای پیش‌استخراج برای کاهش حجم داده.

۱۴. آموزش و استانداردسازی تیم

• اطمینان حاصل کنید که تمام کاربران تیم، تکنیک‌های بهینه‌سازی را می‌دانند.
• ایجاد مستندات و ماکروهای مشترک برای استفاده همگانی.

مثال‌های کاربردی برای بهینه‌سازی

جستجوی ساده:

index=access_logs | search status=200 | stats count by user_agent

index=access_logs sourcetype=nginx earliest=-7d@d latest=now | fields user_agent, status | stats count by user_agent