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Updated translations - 2025-01-17 #19738

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141 changes: 141 additions & 0 deletions src/i18n/content/kr/docs/logs/ui-data/parsing.mdx
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -306,6 +306,16 @@ Where:
IP 주소의 지리적 위치. 보다 자세한 내용은 [IP 주소의 위치 파악(GeoIP)](#geo)을 참조하십시오.
</td>
</tr>

<tr>
<td>
`key value pairs`
</td>

<td>
키 값 쌍입니다. 자세한 내용은 [키/값 쌍 구문 분석](#parsing-key-value-pairs)을 참조하십시오.
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</Collapser>
Expand Down Expand Up @@ -490,6 +500,137 @@ Where:
* <DNT>**region**</DNT>: 주, 도, 지역의 약자
* <DNT>**regionName**</DNT>: 주, 도, 지역의 이름
</Collapser>

<Collapser id="parsing-key-value-pairs" title="키/값 쌍 구문 분석">
뉴렐릭 로그 파이프라인은 기본적으로 로그 메시지를 구문 분석하지만, 때로는 로그 메시지가 키/값 쌍 형식이 되는 경우도 있습니다. 이런 상황에서는 메시지를 구문 분석한 다음 키/값 속성을 사용하여 필터링할 수 있습니다.

그런 경우, `key value pairs` [grok 유형](#grok-syntax)을 사용하면 grok 패턴에서 캡처한 키/값 쌍을 구문 분석할 수 있습니다. 이 형식은 3가지 부분 즉, grok 구문, 구문 분석된 키/값 속성에 지정하려는 접두사, `key value pairs` [grok 유형](#grok-syntax)으로 구성됩니다. `key value pairs` [grok 유형](#grok-syntax)을 사용하면 로그에서 적절하게 형식이 지정되지 않은 키/값 쌍을 추출하고 구문 분석할 수 있습니다. 예를 들어 로그에 날짜/시간 문자열이 접두사로 붙은 경우:

```json
2015-05-13T23:39:43.945958Z key1=value1,key2=value2,key3=value3
```

이 로그 형식에서 키/값 데이터를 추출하고 구문 분석하려면 다음 Grok 표현식을 만듭니다.

```
%{TIMESTAMP_ISO8601:containerTimestamp} %{GREEDYDATA:my_attribute_prefix:keyvalue()}
```

결과 로그는 다음과 같습니다.

```
containerTimestamp: "2015-05-13T23:39:43.945958Z"
my_attribute_prefix.key1: "value1"
my_attribute_prefix.key2: "value2"
my_attribute_prefix.key3: "value3"
```

맞춤화된 구분 기호와 분리 기호를 정의해 필요한 키/값 쌍을 추출할 수도 있습니다.

```json
2015-05-13T23:39:43.945958Z event:TestRequest request:bar
```

예를 들어, 다음 Grok 표현식을 사용하면:

```
%{TIMESTAMP_ISO8601:containerTimestamp} %{GREEDYDATA:my_attribute_prefix:keyvalue({"delimiter": " ", "keyValueSeparator": ":"})}
```

결과 로그는 다음과 같습니다.

```
containerTimestamp: "2015-05-13T23:39:43.945958Z"
my_attribute_prefix.event: "TestRequest"
my_attribute_prefix.request: "bar"
```

`my_attribute_prefix` 접두사를 생략하려면 설정에 `"noPrefix": true`를 포함할 수 있습니다.

```
%{TIMESTAMP_ISO8601:containerTimestamp} %{GREEDYDATA:my_attribute_prefix:keyValue({"noPrefix": true})}
```

결과 로그는 다음과 같습니다.

```
containerTimestamp: "2015-05-13T23:39:43.945958Z"
event: "TestRequest"
request: "bar"
```

원하는 인용 문자 접두사를 설정하려면, 구성에 &quot;quoteChar&quot;:를 포함시킵니다.

```json
2015-05-13T23:39:43.945958Z nbn_demo='INFO',message='This message contains information with spaces ,sessionId='abc123'
```

```
%{TIMESTAMP_ISO8601:containerTimestamp} %{GREEDYDATA:my_attribute_prefix:keyValue({"quoteChar": "'"})}
```

결과 로그는 다음과 같습니다.

```
"my_attribute_prefix.message": "'This message contains information with spaces",
"my_attribute_prefix.nbn_demo": "INFO",
"my_attribute_prefix.sessionId": "abc123"
```

### Grok 패턴 파라미터

다음 옵션을 사용하여 로그 형식에 맞게 구문 분석의 동작을 정의할 수 있습니다.

* **delimiter**

* **설명:** 각 키/값 쌍을 구분하는 문자열입니다.

* **기본값:** `,` (쉼표)

* **재정의:** 필드 `delimiter`를 설정하여 이 동작을 변경합니다.

* **keyValueSeparator**

* **설명:** 키에 값을 할당하는 데 사용되는 문자열입니다.
* **기본값:** `=`
* **재정의:** 원하는 분리 기호를 사용하려면 필드 `keyValueSeparator`를 설정합니다.

* **quoteChar**

* **설명:** 공백이나 특수 문자로 값을 묶는 데 사용되는 문자입니다.
* **기본값:** `"` (큰따옴표)
* **재정의:** `quoteChar` 사용하여 원하는 문자를 정의합니다.

* **dropOriginal**

* **설명:** 구문 분석 후 원본 로그 메시지를 삭제합니다. 로그 저장 공간을 줄이는 데 유용합니다.
* **기본값:** `true`
* **재정의:** 원래 로그 메시지를 유지하려면 `dropOriginal`을 `false`로 설정합니다.

* **noPrefix**

* **설명:** `true`로 설정된 경우 결과 객체에서 Grok 필드 이름을 접두사로 제외시킵니다.
* **기본값:** `false`
* **재정의:** `noPrefix` `true`로 설정하여 활성화합니다.

* **escapeChar**

* **설명:** 특수 로그 문자를 처리할 이스케이프 문자를 원하는 대로 정의합니다.
* **기본값:** &amp;quot;&amp;quot;(역슬래시)
* **재정의:** `escapeChar`로 맞춤화합니다.

* **trimValues**

* **설명:** 공백이 포함된 값을 잘라낼 수 있습니다.
* **기본값:** `false`
* **재정의:** 트리밍을 활성화하려면 `trimValues`를 `true`로 설정합니다.

* **trimKeys**

* **설명:** 공백이 포함된 키를 잘라낼 수 있습니다.
* **기본값:** `true`
* **재정의:** 트리밍을 활성화하려면 `trimKeys`를 `true`로 설정합니다.
</Collapser>
</CollapserGroup>

## 로그 유형별 정리 [#type]
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