Selección del tipo de visualización

Las visualizaciones de datos interactivas de Oracle Logging Analytics permiten obtener estadísticas más detalladas de los datos del log. En función de lo que desee lograr con su juego de datos, puede seleccionar el tipo de visualización que mejor se adapte a su aplicación.

A continuación se muestran algunas acciones que puede realizar con las visualizaciones:

Comparación y contraste del juego de datos con uno o dos parámetros

Utilice estos gráficos simples para visualizar el juego de datos y comparar los registros de log en función de uno o dos parámetros clave:

Tipo de visualización	Datos introducidos	Salida que se obtiene	Acciones que Puede Realizar
Circular : un gráfico circular muestra la composición general de un juego de datos mediante la codificación de los valores porcentuales en ángulos.	Campo Agrupar por por defecto: `Log Source` Si lo desea, puede cambiar este parámetro.	Representación circular del recuento de los registros de log que se agrupan mediante el parámetro de entrada.	Compare los grupos generales del círculo que indican porcentajes del juego de datos completo. Por ejemplo, compare los porcentajes de los recuentos de los registros de log de varios orígenes. Descripción de la ilustración pie_tile.png
Barra : el recuento de los registros de log se muestra como columnas segmentadas con respecto al período de tiempo.	Campo Eje X por defecto: `Log Source`. Si lo desea, puede cambiar este parámetro. Además, proporcione un segundo parámetro en la sección Agrupar por para ver un gráfico de barras apiladas y de color.	Gráfico de barras: parámetro de entrada representado en el eje X como columnas segmentadas, donde la altura de la columna indica el recuento. Gráfico de barras apiladas: el parámetro de entrada de clave está agrupado por el segundo parámetro y se representa como un gráfico de barras apiladas en el eje X. La altura global de la columna indica el recuento. La pila con color representa la agrupación.	Gráfico de barras: compare los tamaños de las columnas segmentadas para comparar el recuento de los registros de log según el parámetro de entrada. Por ejemplo, compare el recuento de registros de log de cada origen. Gráfico de barras apiladas: aquí, puede comparar no solo el recuento de los valores del parámetro de entrada, sino también observar su agrupación, basándose en el segundo parámetro. En el siguiente ejemplo, el recuento de registros log de los orígenes se obtiene por la altura general de las columnas segmentadas. Los registros de log de cada columna se agrupan según la gravedad de los errores detectados en ellos. Descripción de la ilustración bar_tile.png Consulte Visualización de gráficos de barras.
Barra horizontal : el recuento de los registros de log se muestra como filas segmentadas con respecto al período de tiempo.	Campo Eje Y por defecto: `Log Source`. Si lo desea, puede cambiar este parámetro. Un parámetro, por ejemplo, `Log Source`. Además, proporcione un segundo parámetro en la sección Agrupar por para ver un gráfico de barras horizontales de color y apiladas.	Gráfico de barras horizontales: parámetro de entrada representado en el eje Y como columnas segmentadas, con el ancho de la fila que indica el recuento. Gráfico de barras horizontales apiladas: el parámetro de entrada de clave está agrupado por el segundo parámetro y se representa como un gráfico de barras apiladas en el eje Y. El ancho general de la fila indica el recuento. La pila con color representa la agrupación.	Gráfico de barras horizontales: compare los tamaños de las filas segmentadas para comparar el recuento de los registros de log según el parámetro de entrada. Por ejemplo, compare el recuento de registros de log de cada origen. Gráfico de barras horizontales apiladas: aquí, puede comparar no solo el recuento de los valores del parámetro de entrada, sino también su agrupación, basándose en el segundo parámetro. En el siguiente ejemplo, el recuento de registros log de los orígenes se obtiene por el ancho general de las filas segmentadas. Los registros de log de cada fila se agrupan según el tipo de entidad. Descripción de la ilustración horbar_tile.png
Asignación : la distribución geográfica de los registros de log se muestra en el mapa mundial según la ubicación de la que se recopilan los registros de log.	Campos por defecto a los que se hace referencia: `Client Host City`, `Client Host Region`, `Client Host Country`, `Client Host Continent` y `Client Coordinates`.	Distribución geográfica del recuento de registros de log según el parámetro geográfico de entrada.	Compare el recuento de los registros de log en función de su distribución geográfica. Consulte Visualización de mapa.
Línea : el recuento de los registros de log con respecto a la hora específica se traza con el rastreo de línea del número que representa el recuento.	Campo Agrupar por por defecto: `Log Source` Si lo desea, puede cambiar este parámetro.	Línea trazada que presenta el recuento del parámetro de entrada en el eje Y rastreado en la línea de tiempo en el eje X.	Compare el recuento de los registros log según el parámetro de entrada representado por líneas separadas trazadas con respecto al tiempo. En el siguiente ejemplo, el recuento de registros de log de varios orígenes de log se traza con respecto al tiempo en cada línea. Descripción de la ilustración line_tile.png Consulte Visualización de gráficos de líneas.
Nube de palabras : el juego de datos se representa con un juego de mosaicos de palabras, cuyo tamaño indica el recuento de registros de log en cada grupo y los colores indican la agrupación.	Campo Agrupar por por defecto: `Log Source` Si lo desea, puede cambiar este parámetro. Además, proporcione un segundo parámetro en la sección Color para agrupar aún más el juego de datos. Por ejemplo, `Entity Type`.	Nube de palabras en la que el tamaño del mosaico de palabras representa el recuento. Además, cuando proporciona un segundo parámetro de entrada, puede ver una nube de palabras de color en la que las palabras están agrupadas por el segundo parámetro. Los grupos se representan por colores.	Compare el recuento de los registros de log según el tamaño de los mosaicos de palabras que representan el parámetro de entrada. Si ha proporcionado el segundo parámetro, también puede ver la agrupación de colores de los mosaicos de palabras. En el siguiente ejemplo, el tamaño de los mosaicos de palabras representa el recuento de los registros de log de cada origen. El color de los mosaicos de palabras indica el tipo de entidad de cada grupo. Descripción de la ilustración wordcloud_tile.png Consulte Visualización de la nube de palabras.
Mapa de calor : el mapa de calor facilita la visualización de más valores, como recuentos o utilización con respecto al tiempo.	Campo Agrupar por por defecto: `Log Source` Si lo desea, puede cambiar este parámetro.	El tiempo se representa a lo largo del eje Y del gráfico. En el eje x, se traza el campo que es la entrada al comando `timestats`, por ejemplo, Origen de log. Cada rectángulo de una fila representa el recuento de registros de log de un intervalo de tiempo. El color del rectángulo representa el rango al que pertenece el recuento. Los intervalos se muestran en la parte superior de la historia clínica.	Los rectángulos de varios colores representan valores a lo largo del tiempo para que pueda detectar rápidamente áreas que podrían ser de interés o preocupación. Consulte Visualización del mapa de calor.

Resumen del juego de datos mediante parámetros clave

Consulte estos gráficos para obtener información detallada sobre el juego de datos:

Tipo de visualización	Datos introducidos	Salida que se obtiene	Acciones que Puede Realizar
Tabla de resumen	Valor por defecto: `count` Si lo desea, puede seleccionar una función matemática diferente para realizarla en el juego de datos. Por ejemplo, `Percentile`, `Median` o `Average`. Campo Agrupar por por defecto: `Log Source` Opcionalmente, puede seleccionar más parámetros de entrada para la sección Agrupar por que activará la agrupación adicional del juego de datos.	Tabla que muestra lo siguiente: Cada columna de la tabla representa un campo de visualización y los campos que desea utilizar para agrupar el juego de datos. El número de filas de la tabla indica el número de grupos.	La tabla de resumen es el gráfico de visualización más versátil que puede realizar análisis estadísticos en cualquier tipo de datos de entrada. También permite varios parámetros de entrada en la sección Agrupar por, lo que permite deducciones más complejas del análisis. Realice análisis estadísticos en todo el juego de datos. Seleccione los campos para el análisis estadístico que pueden ayudar a comprender el juego de datos. Agrupe el análisis estadístico para correlacionar los resultados. Consulte Tablas de resumen.
Registros	Valor por defecto: `Entity`, `Entity Type`, `Log Source`, `Host Name (Server)`, `Problem Priority` y `Label`. Si lo desea, puede seleccionar más parámetros de entrada que se mostrarán en el gráfico.	Un gráfico de registros de log que contiene: Hora a la que se ha recopilado el log Contenido del log original y campos de visualización seleccionados	Visualice el contenido del log original para conocer y correlacionar los valores de los campos de visualización. Visualice el contenido del log correspondiente a un tiempo de recopilación de logs específico.
Tabla	Valor por defecto: `Entity`, `Entity Type`, `Log Source`, `Host Name (Server)`, `Problem Priority` y `Label`. Opcionalmente, puede seleccionar más parámetros de entrada que se mostrarán en la tabla.	Tabla que muestra lo siguiente: Cada columna de la tabla representa un campo de visualización seleccionado Cada fila de la tabla representa un registro de log	Establezca prioridades y seleccione los campos que desea ver en la tabla para facilitarle la toma de decisiones. Filtre el contenido del log y vea solo los datos de cada registro de log que le interesen.
Distinto	Valor por defecto: `Log Source` Opcionalmente, puede seleccionar más parámetros de entrada que se mostrarán en la tabla.	Tabla en la que se muestran los valores únicos del campo por defecto. Si ha incluido más campos, en la tabla se muestra lo siguiente: Cada columna de la tabla representa un campo de visualización seleccionado. El número de filas de la tabla indica el número de grupos. Cada fila indica un grupo único de los campos de visualización que están disponibles en los datos del log.	Identifique los valores únicos de los campos en los datos del log. Identifique grupos únicos de campos en los datos del log.

También puede utilizar la visualización Título para resumir el juego de datos. Por defecto, la visualización del mosaico resume el recuento general de los registros de log. Identifique los campos para agrupar los registros de log con el fin de acotar el resumen. Por ejemplo, puede agrupar los registros de log por origen. Esta es una salida de resumen de ejemplo de la agrupación: 8 Distinct values of Log Source.

Agrupación y aumento de detalle en el juego de datos específico

Utilice estas visualizaciones simples de gráficos para agrupar los registros de log en función de un parámetro y, a continuación, desplácese hasta los registros de log individuales para seguir investigando.

Un histograma es un gráfico que permite ver la distribución de frecuencia subyacente o la forma de un juego de datos continuo. Muestra la dispersión de los registros del log en un período de tiempo específico con columnas segmentadas. De manera opcional, puede seleccionar un campo para la sección Agrupar por si desea agrupar los registros de log para la visualización del histograma.

Para obtener más información sobre los parámetros de entrada y la salida de las visualizaciones de Registros y Tabla, consulte Resumir el juego de datos mediante parámetros clave.

Tipo de visualización	Acciones que Puede Realizar
Registros con histograma	Reduzca el tamaño del juego de datos para comprender y analizar agrupando los registros de log en el histograma y aumentando detalle en registros de log específicos. Puede hacer clic en un segmento seleccionado en el histograma para aumentar detalle en un juego específico de registros de log y ver el contenido del log original. La combinación del gráfico de histograma y el gráfico de registros permite aumentar detalle en el contenido del log específico más rápido.
Tabla con histograma	Utilice un campo adecuado para agrupar los registros de log en la visualización del histograma. En el gráfico de histograma, identifique el juego de datos cuyos detalles de campo desea ver y véalo en la tabla. La combinación del gráfico de histograma y la tabla permite aumentar detalle más rápidamente en el juego de datos específico.

Tipo de visualización

Acciones que Puede Realizar

Registros con histograma

Reduzca el tamaño del juego de datos para comprender y analizar agrupando los registros de log en el histograma y aumentando detalle en registros de log específicos. Puede hacer clic en un segmento seleccionado en el histograma para aumentar detalle en un juego específico de registros de log y ver el contenido del log original.
La combinación del gráfico de histograma y el gráfico de registros permite aumentar detalle en el contenido del log específico más rápido.

Tabla con histograma

Utilice un campo adecuado para agrupar los registros de log en la visualización del histograma. En el gráfico de histograma, identifique el juego de datos cuyos detalles de campo desea ver y véalo en la tabla.
La combinación del gráfico de histograma y la tabla permite aumentar detalle más rápidamente en el juego de datos específico.

Analizar el juego de datos mediante varios parámetros clave

Utilice estas visualizaciones gráficas complejas para determinar las relaciones jerárquicas y fraccionales de los campos en todo el juego de datos:

Tipo de visualización Datos introducidos Salida que se obtiene Acciones que Puede Realizar

Tipo de visualización	Datos introducidos	Salida que se obtiene	Acciones que Puede Realizar
Gráfico de proyección solar	Valor por defecto: `count` Opcionalmente, puede seleccionar un campo diferente cuyo recuento puede ayudar a generar el gráfico de proyección solar. Campo Agrupar por por defecto: `Log Source` Opcionalmente, puede seleccionar más parámetros de entrada para la sección Agrupar por que activará la agrupación adicional del juego de datos. Por ejemplo, `Entity Type` y `Entity`.	Por defecto, una proyección solar que representa los registros de log agrupados por el parámetro por defecto. El tamaño de un sector en el círculo indica el recuento de los registros log en el juego de datos específico. Si ha especificado más campos para la agrupación, verá un gráfico de proyección solar concéntrico, con el anillo más interno que representa el primer cálculo de la agrupación, y los anillos posteriores que representan los siguientes cálculos, en ese orden.	Utilice la visualización de gráfico de proyección solar para analizar datos jerárquicos de varios campos. La jerarquía está representada como anillos concéntricos, donde el anillo más interno representa la parte superior de la jerarquía. En el siguiente ejemplo, los registros de log se agrupan mediante los campos `Log Source`, `Entity Type` y `Entity`. Haga clic en un segmento para ver la visualización Registros con histograma para el juego de datos específico. En el gráfico de registros se muestra el contenido del log original con énfasis en los campos de visualización por defecto. Descripción de la ilustración sunburst_tile.png
Gráfico de rectángulos	Valor por defecto: `count` Opcionalmente, puede seleccionar un campo diferente cuyo recuento pueda ayudar a generar el gráfico de rectángulos. Campo Agrupar por por defecto: `Log Source` Opcionalmente, puede seleccionar más parámetros de entrada para la sección Agrupar por que activará la agrupación adicional del juego de datos.	Un gráfico de rectángulos que representa los registros de log agrupados por el parámetro por defecto. El tamaño de los rectángulos indica el recuento de los registros de log en el juego de datos específico. Si ha especificado más campos para la agrupación, verá un gráfico de rectángulos anidado que agrupe los registros de log en función de todos los parámetros que haya especificado. El gráfico de rectángulos anidado también muestra la relación fraccional de los campos en cada juego de datos.	Utilice la visualización del gráfico de rectángulos para analizar los datos de varios campos, tanto jerárquicos como fraccionarios, con la ayuda de rectángulos anidados interactivos. En el siguiente ejemplo, los registros de log se agrupan mediante el campo `Log Source`. Haga clic en un rectángulo para ver la visualización Registros con histograma para el juego de datos específico. En el gráfico de registros se muestra el contenido del log original con énfasis en los campos de visualización por defecto. Descripción de la ilustración treemap_tile.png El gráfico de rectángulos se ordena numéricamente por recuento, pero también puede ordenar los datos alfabéticamente. Por ejemplo: `'Log Source' = 'EBS Concurrent Request Logs' \| stats distinctcount(Program) as pgm by Application, Program \| sort Application, Program` o `'Problem Priority' != null \| stats distinctcount('Problem Priority') as prio by 'Log Source', 'Problem Priority'`

Gráfico de proyección solar

Valor por defecto: count

Opcionalmente, puede seleccionar un campo diferente cuyo recuento puede ayudar a generar el gráfico de proyección solar.

Campo Agrupar por por defecto: Log Source

Opcionalmente, puede seleccionar más parámetros de entrada para la sección Agrupar por que activará la agrupación adicional del juego de datos. Por ejemplo, Entity Type y Entity.

Por defecto, una proyección solar que representa los registros de log agrupados por el parámetro por defecto. El tamaño de un sector en el círculo indica el recuento de los registros log en el juego de datos específico. Si ha especificado más campos para la agrupación, verá un gráfico de proyección solar concéntrico, con el anillo más interno que representa el primer cálculo de la agrupación, y los anillos posteriores que representan los siguientes cálculos, en ese orden.

Utilice la visualización de gráfico de proyección solar para analizar datos jerárquicos de varios campos. La jerarquía está representada como anillos concéntricos, donde el anillo más interno representa la parte superior de la jerarquía.

En el siguiente ejemplo, los registros de log se agrupan mediante los campos Log Source, Entity Type y Entity. Haga clic en un segmento para ver la visualización Registros con histograma para el juego de datos específico. En el gráfico de registros se muestra el contenido del log original con énfasis en los campos de visualización por defecto.

A continuación se muestra la descripción de sunburst_tile.png

Descripción de la ilustración sunburst_tile.png

Gráfico de rectángulos

Valor por defecto: count

Opcionalmente, puede seleccionar un campo diferente cuyo recuento pueda ayudar a generar el gráfico de rectángulos.

Campo Agrupar por por defecto: Log Source

Opcionalmente, puede seleccionar más parámetros de entrada para la sección Agrupar por que activará la agrupación adicional del juego de datos.

Un gráfico de rectángulos que representa los registros de log agrupados por el parámetro por defecto. El tamaño de los rectángulos indica el recuento de los registros de log en el juego de datos específico. Si ha especificado más campos para la agrupación, verá un gráfico de rectángulos anidado que agrupe los registros de log en función de todos los parámetros que haya especificado. El gráfico de rectángulos anidado también muestra la relación fraccional de los campos en cada juego de datos.

Utilice la visualización del gráfico de rectángulos para analizar los datos de varios campos, tanto jerárquicos como fraccionarios, con la ayuda de rectángulos anidados interactivos.

En el siguiente ejemplo, los registros de log se agrupan mediante el campo Log Source. Haga clic en un rectángulo para ver la visualización Registros con histograma para el juego de datos específico. En el gráfico de registros se muestra el contenido del log original con énfasis en los campos de visualización por defecto.

A continuación se muestra la descripción de treemap_tile.png

Descripción de la ilustración treemap_tile.png

El gráfico de rectángulos se ordena numéricamente por recuento, pero también puede ordenar los datos alfabéticamente. Por ejemplo:

'Log Source' = 'EBS Concurrent Request Logs' | stats distinctcount(Program) as pgm by Application, Program | sort Application, Program

'Problem Priority' != null | stats distinctcount('Problem Priority') as prio by 'Log Source', 'Problem Priority'

Realización de análisis avanzados del juego de datos

Utilice estas visualizaciones para realizar análisis avanzados del juego de datos de gran tamaño a fin de averiguar la causa raíz de una incidencia, identificar posibles incidencias, ver tendencias o detectar una anomalía.

Tipo de visualización	Datos introducidos	Salida que se obtiene	Acciones que Puede Realizar
Cluster	La visualización del cluster funciona en todo el juego de datos y no se basa en un parámetro específico.	La vista Cluster muestra un banner de resumen en la parte superior con los siguientes separadores: Total de clusters: número total de clusters para los registros de log seleccionados. Posibles incidencias: número de clusters que pueden tener incidencias basados en registros de log que contengan palabras como error, fatal, excepción, etc. Valores atípicos: número de clusters que han tenido lugar solo una vez durante un período de tiempo determinado. Tendencias: número de tendencias únicas durante el período. Muchos clusters pueden tener la misma tendencia. Por lo tanto, al hacer clic en este panel, se muestra un cluster de cada una de las tendencias.	Los clusters utilizan el Machine Learning para identificar el patrón de los registros de log y, a continuación, para agrupar los logs que tengan patrones similares. Puede seguir investigando desde cada uno de los separadores según sus requisitos. Al hacer clic en cualquiera de los separadores, la vista de histograma del cluster cambia para mostrar los registros del separador seleccionado. Los clusters ayudan a reducir significativamente el número total de entradas de log que tiene que explorar y señalan los valores atípicos. Consulte Visualización de clusters.
Enlace	Campo Agrupar por por defecto: `Log Source` De manera opcional, puede seleccionar más parámetros de entrada para la sección Agrupar por para una agrupación más relevante de los datos de log. También puede seleccionar parámetros adicionales para la sección Valor.	En el separador Grupos se muestra un gráfico de burbujas que representa los grupos formados con los campos utilizados para enlazar en los rangos que se suelen ver. El campo Agrupar por se traza en el eje X y la duración del grupo se traza en el eje Y. El tamaño de cada burbuja del gráfico viene determinado por el número de grupos que contiene esa burbuja. Tendencias: proyecte los datos de serie de tiempo mediante la función Tendencia de enlace. En el separador Histograma se muestran los registros o grupos de log en la visualización del histograma. En la tabla de grupos se muestran parámetros como Origen de log, Tipo de entidad, Entidad, Recuento, Hora de inicio, Hora de finalización y Duración de grupo para cada grupo. Si ha especificado más campos de visualización, también se incluyen en la tabla.	Utilice la visualización de enlaces para realizar análisis avanzados de los registros de log mediante la combinación de registros de log individuales de los distintos orígenes en grupos, según los campos seleccionados para el enlace. En el gráfico de burbujas se muestran las anomalías en los patrones según el análisis de los grupos. Puede seguir examinando las anomalías haciendo clic en una burbuja individual o seleccionando varias burbujas. Para ver los detalles de los grupos que se correspondan con la anomalía, seleccione la burbuja de anomalía en el gráfico. Puede investigar la anomalía para identificar y corregir incidencias. Consulte Visualización de enlaces. Para ver algunos ejemplos de casos de uso de visualización de enlaces, consulte Realización de análisis avanzados con Link.
Enlace por cluster	Seleccione `cluster()` para agrupar los datos de log mediante la sección de consulta y el parámetro de entrada para la sección Agrupar por para una agrupación más relevante de los datos de log.	En el separador Grupos se muestra un gráfico de burbujas que representa los grupos formados con el campo seleccionado y los clusters utilizados para enlazar en los rangos que se suelen ver. El campo Agrupar por se traza en el eje X y la duración del grupo se traza en el eje Y. En la tabla de grupos se muestran parámetros como Tipo de entidad, Ejemplo de cluster, Recuento, Hora de inicio, Hora de finalización y Duración de grupo para cada grupo. Si ha especificado más campos de visualización, también se incluyen en la tabla.	Utilice la combinación de visualizaciones de enlace y cluster para realizar este análisis. La capacidad del Machine Learning de la visualización del cluster para identificar clusters y posibles incidencias, y la capacidad de la visualización de enlaces para agrupar los registros de log en función de la selección de campos se combinan para reducir el análisis a pequeños grupos de anomalías o posibles incidencias. Puede acotar la consulta y ser específico sobre la salida necesaria en el gráfico de burbujas. El análisis genera clusters agrupados en función de la selección del campo para el análisis. Puede seguir investigando las anomalías para llegar a decisiones concluyentes del análisis. Consulte Enlace por cluster.
Problemas	Seleccione el rango de tiempo de base que mejor agrupa el juego típico de logs que generaría el sistema. Seleccione el rango de tiempo para el análisis que tenga los logs de su interés para el análisis.	La salida es el juego de nuevos problemas identificados en los logs en el rango de tiempo seleccionado que no están presentes en el rango de tiempo base. Además, la visualización también muestra Nuevos valores atípicos y resume el número de registros de log utilizados en el análisis, el número total de clusters únicos identificados y el número de orígenes de log en los que se han detectado problemas.	La visualización de problemas utiliza la utilidad clustercompare para agrupar los logs en los rangos de tiempo especificados, eliminar los clusters comunes y, a continuación, generar un juego único de clusters a partir del cual se identifican los nuevos problemas. Esta visualización es ideal si tiene un juego de logs de línea base seleccionado que desea comparar con otros logs para poder detectar nuevos problemas. Para el rango de tiempo base, seleccione el rango de tiempo que captura todo el ciclo de generación de logs. Un rango de línea base más largo puede aumentar el tiempo de ejecución de la consulta. El rango de tiempo para el análisis también debe seleccionarse de modo que el tiempo de consulta sea corto y sea fácil identificar problemas. Consulte Visualización de problemas.

Documentación de Oracle Cloud Infrastructure