Splunk

항목, 작업, 조치

모든 Integration Connectors는 연결된 애플리케이션의 객체에 대한 추상화 레이어를 제공합니다. 이 추상화를 통해서만 애플리케이션의 객체에 액세스할 수 있습니다. 추상화는 항목, 작업, 조치로 노출됩니다.

• 항목: 연결된 애플리케이션 또는 서비스에서 항목은 객체 또는 속성 모음으로 간주될 수 있습니다. 항목의 정의는 커넥터마다 다릅니다. 예를 들어 데이터베이스 커넥터에서는 테이블이 항목이고, 파일 서버 커넥터에서는 폴더가 항목이며 메시징 시스템 커넥터에서는 큐가 항목입니다.

  그러나 커넥터가 항목을 지원하지 않거나 항목을 포함하지 않을 수 있으며, 이 경우 Entities 목록이 비어 있습니다.

• 작업: 작업은 항목에 대해 수행할 수 있는 활동입니다. 항목에서 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
  • 목록
  • 가져오기
  • 만들기
  • 업데이트
  • 삭제

  사용 가능한 목록에서 항목을 선택하면 항목에 사용 가능한 작업 목록이 생성됩니다. 작업에 대한 자세한 설명은 커넥터 태스크의 항목 작업을 참조하세요. 그러나 커넥터가 항목 작업을 지원하지 않으면 이렇게 지원되지 않는 작업은 Operations 목록에 나열되지 않습니다.

• 조치: 커넥터 인터페이스를 통해 통합에 제공되는 첫 번째 클래스 함수입니다. 조치를 사용하면 항목을 변경할 수 있습니다. 조치는 커넥터마다 다릅니다. 일반적으로 조치에는 입력 매개변수와 출력 매개변수가 있습니다. 하지만 커넥터가 조치를 지원하지 않을 수 있으며 이 경우 Actions 목록이 비어 있습니다.

작업

이 섹션에는 커넥터에서 지원하는 작업이 나와 있습니다. 작업을 구성하는 방법은 작업 예시를 참조하세요.

CreateHTTPEvent 작업

이 작업을 통해 HTTP 및 HTTPS 프로토콜을 통해 데이터와 애플리케이션 이벤트를 Splunk 배포로 전송할 수 있습니다.

CreateHTTPEvent 작업의 입력 매개변수

CreateHTTPEvent 작업의 출력 매개변수

이 작업은 생성된 이벤트의 성공 상태를 반환합니다.

CreateIndex 작업

이 작업을 수행하면 색인을 만들 수 있습니다.

CreateIndex 작업의 입력 파라미터

CreateIndex 작업의 출력 파라미터

이 작업은 CreateIndex 작업의 확인 메시지를 반환합니다.

CreateIndex 작업을 구성하는 방법의 예시는 작업 예시를 참조하세요.

CreateSavedSearch 작업

이 작업을 수행하면 검색 내역을 저장할 수 있습니다.

CreateSavedSearch 작업의 입력 파라미터

CreateSavedSearch 작업의 출력 파라미터

이 작업은 CreateSavedSearch 작업의 확인 메시지를 반환합니다.

CreateSavedSearch 작업을 구성하는 방법의 예시는 작업 예시를 참조하세요.

UpdateSavedSearch 작업

이 작업을 수행하면 저장된 검색결과를 업데이트할 수 있습니다.

UpdateSavedSearch 작업의 입력 파라미터

UpdateSavedSearch 작업의 출력 파라미터

이 작업은 UpdateSavedSearch 작업의 확인 메시지를 반환합니다.

UpdateSavedSearch 작업을 구성하는 방법의 예시는 작업 예시를 참조하세요.

DeleteIndex 작업

이 작업을 수행하면 색인을 삭제할 수 있습니다.

DeleteIndex 작업의 입력 파라미터

DeleteIndex 작업의 출력 파라미터

이 작업은 DeleteIndex 작업의 확인 메시지를 반환합니다.

DeleteIndex 작업을 구성하는 방법의 예시는 작업 예시를 참조하세요.

UpdateIndex 작업

이 작업을 수행하면 색인을 업데이트할 수 있습니다.

UpdateIndex 작업의 입력 파라미터

UpdateIndex 작업의 출력 파라미터

이 작업은 UpdateIndex 작업의 확인 메시지를 반환합니다.

UpdateIndex 작업을 구성하는 방법의 예시는 작업 예시를 참조하세요.

작업 예시

예시 - HTTP 이벤트 만들기

이 예시에서는 HTTP 이벤트를 만듭니다.

1. Configure connector task 대화상자에서 Actions를 클릭합니다.
2. CreateHTTPEvent 조치를 선택한 다음 완료를 클릭합니다.
3. 커넥터 태스크의 태스크 입력 섹션에서 connectorInputPayload를 클릭한 후 Default Value 필드에 다음과 유사한 값을 입력합니다.

   {
   "EventContent": "Testing Task",
   "ContentType": "RAWTEXT",
   "ChannelGUID": "ContentType=RAWTEXT"
   }

작업이 성공하면 CreateHTTPEvent 태스크의 connectorOutputPayload 응답 매개변수가 다음과 비슷한 값을 갖습니다.

[{
"Success": "Success"
}] 

예시 - 색인 만들기

이 예시에서는 색인을 만듭니다.

1. Configure connector task 대화상자에서 Actions를 클릭합니다.
2. CreateIndex 조치를 선택한 다음 완료를 클릭합니다.
3. 커넥터 태스크의 태스크 입력 섹션에서 connectorInputPayload를 클릭한 후 Default Value 필드에 다음과 유사한 값을 입력합니다.

   {
   "Name": "http_testing"
   }

작업이 성공하면 CreateIndex 태스크의 connectorOutputPayload 응답 매개변수가 다음과 비슷한 값을 갖습니다.

[{
"AssureUTF8": null,
"BlockSignSize": null,
"BlockSignatureDatabase": null,
"BucketRebuildMemoryHint": null,
"ColdPath": null,
"FrozenTimePeriodInSecs": null,
"HomePath": null,
"HomePathExpanded": null,
"IndexThreads": null,
"IsInternal": null,
"MaxConcurrentOptimizes": null,
"MaxDataSize": null,
"MaxHotBuckets": null,
"SuppressBannerList": null,
"Sync": null,
"SyncMeta": null,
"ThawedPath": null,
"ThawedPathExpanded": null,
"TstatsHomePath": null,
"WarmToColdScript": null,
}]

예시 - 저장된 검색 만들기

이 예시에서는 저장된 검색결과를 만듭니다.

1. Configure connector task 대화상자에서 Actions를 클릭합니다.
2. CreateSavedSearch 조치를 선택한 다음 완료를 클릭합니다.
3. 커넥터 태스크의 태스크 입력 섹션에서 connectorInputPayload를 클릭한 후 Default Value 필드에 다음과 유사한 값을 입력합니다.

   {
   "Name": "test_created_g",
   "Search": "index=\"http_testing\"",
   "CronSchedule": "*/1 * * * *",
   "IsVisible": true,
   "RealTimeSchedule": true,
   "RunOnStartup": true,
   "IsScheduled": true,
   "SchedulePriority": "highest",
   "UserContext": "nobody"
   }

작업이 성공하면 CreateSavedSearch 태스크의 connectorOutputPayload 응답 매개변수가 다음과 비슷한 값을 갖습니다.

[{
"Success": true,
"Message": null
}]

예시 - 저장된 검색 업데이트

이 예시에서는 저장된 검색결과를 업데이트합니다.

1. Configure connector task 대화상자에서 Actions를 클릭합니다.
2. UpdateSavedSearch 조치를 선택한 다음 완료를 클릭합니다.
3. 커넥터 태스크의 태스크 입력 섹션에서 connectorInputPayload를 클릭한 후 Default Value 필드에 다음과 유사한 값을 입력합니다.

   {
   "Name": "test_created_g",
   "Search": "index=\"december_test_data\"",
   "CronSchedule": "*/1 * * * *",
   "IsVisible": true,
   "RealTimeSchedule": true,
   "RunOnStartup": true,
   "IsScheduled": true,
   "SchedulePriority": "highest"
   }

작업이 성공하면 UpdateSavedSearch 태스크의 connectorOutputPayload 응답 매개변수가 다음과 비슷한 값을 갖습니다.

[{
"Success": true,
"Message": null
}]

예시 - 색인 삭제

이 예시에서는 색인을 삭제합니다.

1. Configure connector task 대화상자에서 Actions를 클릭합니다.
2. DeleteIndex 조치를 선택한 다음 완료를 클릭합니다.
3. 커넥터 태스크의 태스크 입력 섹션에서 connectorInputPayload를 클릭한 후 Default Value 필드에 다음과 유사한 값을 입력합니다.

   {
   "Name": "g_http_testing"
   }

작업이 성공하면 DeleteIndex 태스크의 connectorOutputPayload 응답 매개변수가 다음과 비슷한 값을 갖습니다.

[{
"Success": true,
"ErrorCode": null,
"ErrorMessage": null
}]

예시 - 색인 업데이트

이 예시에서는 색인을 업데이트합니다.

1. Configure connector task 대화상자에서 Actions를 클릭합니다.
2. UpdateIndex 조치를 선택한 다음 완료를 클릭합니다.
3. 커넥터 태스크의 태스크 입력 섹션에서 connectorInputPayload를 클릭한 후 Default Value 필드에 다음과 유사한 값을 입력합니다.

   {
   "MaxTotalDataSizeMB": "400000",
   "Name": "g_http_testing"
   }

작업이 성공하면 UpdateIndex 태스크의 connectorOutputPayload 응답 매개변수가 다음과 비슷한 값을 갖습니다.

[{
"AssureUTF8": false,
"BlockSignSize": null,
"BlockSignatureDatabase": null,
"BucketRebuildMemoryHint": "auto",
"ColdPath": "$SPLUNK_DB\\g_http_testing\\colddb",
"ColdPathExpanded": "C:\\Program Files\\Splunk\\var\\lib\\splunk\\g_http_testing\\colddb",
"ColdToFrozenDir": "",
"ColdToFrozenScript": "",
"CurrentDBSizeMB": 1.0,
"DefaultDatabase": "main",
"EnableOnlineBucketRepair": true,
"EnableRealtimeSearch": true,
"FrozenTimePeriodInSecs": 1.886976E8,
"HomePath": "$SPLUNK_DB\\g_http_testing\\db",
"HomePathExpanded": "C:\\Program Files\\Splunk\\var\\lib\\splunk\\g_http_testing\\db",
"IndexThreads": "auto",
"IsInternal": false,
"LastInitTime": "2024-01-08 05:15:28.0",
"MaxBloomBackfillBucketAge": "30d",
"ThawedPath": "$SPLUNK_DB\\g_http_testing\\thaweddb",
"ThawedPathExpanded": "C:\\Program Files\\Splunk\\var\\lib\\splunk\\g_http_testing\\thaweddb",
"ThrottleCheckPeriod": 15.0,
"TotalEventCount": 0.0,
"TsidxDedupPostingsListMaxTermsLimit": 8388608.0,
"TstatsHomePath": "volume:_splunk_summaries\\$_index_name\\datamodel_summary",
"WarmToColdScript": "",
"Success": true,
"ErrorCode": null,
"ErrorMessage": null
}]

항목 작업 예시

이 섹션에서는 이 커넥터에서 일부 항목 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다.

예시 - 모든 레코드 나열

이 예시에서는 SearchJobs 항목의 모든 레코드를 나열합니다.

1. Configure connector task 대화상자에서 Entities를 클릭합니다.
2. Entity 목록에서 SearchJobs를 선택합니다.
3. List 작업을 선택한 후 완료를 클릭합니다.
4. 원하는 경우 커넥터 태스크의 태스크 입력 섹션에서 필터 절을 지정하여 결과 집합을 필터링할 수 있습니다. 필터 절 값을 항상 작은따옴표(')로 묶어서 지정합니다.

예시 - 항목에서 레코드 가져오기

이 예시에서는 SearchJobs 항목에서 지정된 ID가 있는 레코드를 가져옵니다.

1. Configure connector task 대화상자에서 Entities를 클릭합니다.
2. Entity 목록에서 SearchJobs를 선택합니다.
3. Get 작업을 선택한 후 완료를 클릭합니다.
4. 커넥터 태스크의 태스크 입력 섹션에서 EntityId를 클릭한 후 기본값 필드에 1698309163.1300을 입력합니다.

   여기서 1698309163.1300은 SearchJobs 항목의 고유 레코드 ID입니다.

예시 - 항목에 레코드 만들기

이 예시에서는 SearchJobs 항목에 레코드를 만듭니다.

1. Configure connector task 대화상자에서 Entities를 클릭합니다.
2. Entity 목록에서 SearchJobs를 선택합니다.
3. Create 작업을 선택한 후 완료를 클릭합니다.
4. 데이터 매핑 태스크의 데이터 매퍼 섹션에서 Open Data Mapping Editor를 클릭한 후 Input Value 필드에 다음과 유사한 값을 입력하고 EntityId/ConnectorInputPayload를 로컬 변수로 선택합니다.

   { 
   "EventSearch": "search (index=\"antivirus_logs\") sourcetype=access_combined | rex  \"(?\\d{1,3}\\.\\d{1,3}\\.\\d{1,3}\\.\\d{1,3})\" | iplocation IP_address| table IP_address, City, Country" 
   } 
   

   통합이 성공하면 SearchJobs 태스크의 connectorOutputPayload 응답 매개변수가 다음과 비슷한 값을 갖습니다.

   {
   "Sid": "1699336785.1919"
   } 
   

예시 - 항목에 레코드 만들기

이 예시에서는 DataModels 항목에 레코드를 만듭니다.

1. Configure connector task 대화상자에서 Entities를 클릭합니다.
2. Entity 목록에서 DataModels를 선택합니다.
3. Create 작업을 선택한 후 완료를 클릭합니다.
4. 커넥터 태스크의 태스크 입력 섹션에서 connectorInputPayload를 클릭한 후 Default Value 필드에 다음과 유사한 값을 입력합니다.

   {
   "Id": "Test1",
   "Acceleration": "{\"enabled\":false,\"earliest_time\":\"\",
   \"max_time\":3600,\"backfill_time\":\"\",\"source_guid\":\"\",
   \"manual_rebuilds\":false,\"poll_buckets_until_maxtime\":false,
   \"max_concurrent\":3,\"allow_skew\":\"0\",\"schedule_priority\":\"default\"
   ,\"allow_old_summaries\":false,\"hunk.file_format\":\"\",\"hunk.dfs_block_size\":0,
   \"hunk.compression_codec\":\"\",\"workload_pool\":\"\"}"
   }

   통합이 완료되면 커넥터 태스크의 connectorOutputPayload 필드에 다음과 유사한 값이 포함됩니다.

   [{
   "Id": "Test1"
   }]

예시 - 항목에서 레코드 삭제

이 예시에서는 DataModels 항목에서 지정된 ID가 있는 레코드를 삭제합니다.

1. Configure connector task 대화상자에서 Entities를 클릭합니다.
2. Entity 목록에서 DataModels를 선택합니다.
3. Delete 작업을 선택한 후 완료를 클릭합니다.
4. 커넥터 태스크의 태스크 입력 섹션에서 entityId를 클릭한 후 기본값 필드에 Test1을 입력합니다.

예시 - 항목의 레코드 업데이트

이 예시에서는 DataModels 항목의 레코드를 업데이트합니다.

1. Configure connector task 대화상자에서 Entities를 클릭합니다.
2. Entity 목록에서 DataModels를 선택합니다.
3. Update 작업을 선택한 후 완료를 클릭합니다.
4. 커넥터 태스크의 태스크 입력 섹션에서 connectorInputPayload를 클릭한 후 Default Value 필드에 다음과 유사한 값을 입력합니다.

   {
   "Acceleration": "{\"enabled\":true,\"earliest_time\":\"-3mon\",
   \"cron_schedule\":\"*/5 * * * *\",\"max_time\":60,
   \"backfill_time\":\"\",\"source_guid\":\"\",\"manual_rebuilds\":false,
   \"poll_buckets_until_maxtime\":false,\"max_concurrent\":3,
   \"allow_skew\":\"0\",\"schedule_priority\":\"default\",
   \"allow_old_summaries\":false,\"hunk.file_format\":\"\",\"hunk.dfs_block_size\":0,
   \"hunk.compression_codec\":\"\",\"workload_pool\":\"\"}"
   }

5. entityId를 클릭한 후 기본값 필드에 /servicesNS/nobody/search/datamodel/model/Testing을 입력합니다.

   통합이 완료되면 커넥터 태스크의 connectorOutputPayload 필드에 다음과 유사한 값이 포함됩니다.

   [{
   "Id": "/servicesNS/nobody/search/datamodel/model/Testing"
   }]

예시 - 색인을 사용한 검색 흐름

이 섹션에는 단일 색인과 여러 색인을 사용하는 모든 검색 흐름이 나열되어 있습니다.

단일 색인을 사용하여 검색 만들기

1. Configure connector task 대화상자에서 Entities를 클릭합니다.
2. Entity 목록에서 SearchJobs를 선택합니다.
3. Create 작업을 선택한 후 완료를 클릭합니다.
4. 데이터 매핑 태스크의 데이터 매퍼 섹션에서 Open Data Mapping Editor를 클릭한 후 Input Value 필드에 다음과 유사한 값을 입력하고 EntityId/ConnectorInputPayload를 로컬 변수로 선택합니다.

   {
   "EventSearch": "search (index=\"http_testing\" sourcetype=\"googlecloud-testing\") "
   }
   

   통합이 성공하면 SearchJobs 태스크의 connectorOutputPayload 응답 매개변수가 다음과 비슷한 값을 갖습니다.

   {
   "Sid": "1726051471.76"
   } 
   

검색어에 사용된 색인 이름을 사용하여 목록 작업

1. Configure connector task 대화상자에서 Entities를 클릭합니다.
2. Entity 목록에서 Index Name를 선택합니다.
3. List 작업을 선택한 후 완료를 클릭합니다.
4. 커넥터 태스크의 태스크 입력 섹션에서 filterClause(예: Sid= '1726051471.76')를 설정할 수 있습니다.

통합이 성공하면 Index Name 태스크의 connectorOutputPayload 응답 매개변수가 다음과 비슷한 값을 갖습니다.

[{
  "_bkt": "http_testing~0~D043151E-5A2D-4FAB-8647-4D5DA2F288AF",
  "_cd": "00:04:00",
  "_eventtype_color": null,
  "_indextime": 1.720702012E9,
  "_kv": null,
  "_raw": "hi How r yo\nplease\nfind \nmy notes",
  "_serial": 0.0,
  "_si": "googlecloud-bcone-splunk-vm\nhttp_testing",
  "_sourcetype": "googlecloud-testing",
  "_time": "2024-07-11 12:46:52.0",
  "eventtype": null,
  "host": "googlecloud-bcone-splunk-vm",
  "index": "http_testing",
  "linecount": 4.0,
  "punct": null,
  "source": "Testing.txt",
  "sourcetype": "googlecloud-testing",
  "splunk_server": "googlecloud-bcone-splunk-vm",
  "splunk_server_group": null,
  "timestamp": null,
  "JobId": "1726051471.76"
}]

여러 색인을 사용하여 검색 만들기

1. Configure connector task 대화상자에서 Entities를 클릭합니다.
2. Entity 목록에서 SearchJobs를 선택합니다.
3. Create 작업을 선택한 후 완료를 클릭합니다.
4. 데이터 매핑 태스크의 데이터 매퍼 섹션에서 Open Data Mapping Editor를 클릭한 후 Input Value 필드에 다음과 유사한 값을 입력하고 EntityId/ConnectorInputPayload를 로컬 변수로 선택합니다.

   {
   "EventSearch": "search (index=\"http_testing\" OR index= \"googlecloud-demo\" sourcetype=\"googlecloud-testing\"  OR sourcetype=\"Demo_Text\")"
   }
   

   통합이 성공하면 SearchJobs 태스크의 connectorOutputPayload 응답 매개변수가 다음과 비슷한 값을 갖습니다.

   {
   "Sid": "1727261971.4007"
   } 
   

검색어에 사용된 색인 이름을 사용하여 목록 작업

1. Configure connector task 대화상자에서 Entities를 클릭합니다.
2. Entity 목록에서 Index Name 이름을 선택합니다.
3. List 작업을 선택한 후 완료를 클릭합니다.
4. 커넥터 태스크의 태스크 입력 섹션에서 filterClause(예: Sid= '1727261971.4007')를 설정할 수 있습니다.

통합이 성공하면 Index 태스크의 connectorOutputPayload 응답 매개변수가 다음과 비슷한 값을 갖습니다.

 [{
  "_bkt": "googlecloud-demo~0~D043151E-5A2D-4FAB-8647-4D5DA2F288AF",
  "_cd": "00:04:00",
  "_eventtype_color": null,
  "_indextime": 1.727155516E9,
  "_kv": null,
  "_raw": "Hi team\nwe have a demo please plan accordingly\nwith Google team",
  "_serial": 0.0,
  "_si": "googlecloud-bcone-splunk-vm\ngooglecloud-demo",
  "_sourcetype": "Demo_Text",
  "_time": "2024-09-24 05:25:16.0",
  "eventtype": null,
  "host": "googlecloud-bcone-splunk-vm",
  "index": "googlecloud-demo",
  "linecount": 3.0,
  "punct": null,
  "source": "Splunk_Demo.txt",
  "sourcetype": "Demo_Text",
  "splunk_server": "googlecloud-bcone-splunk-vm",
  "splunk_server_group": null,
  "timestamp": null,
  "JobId": "1727261971.4007"
}, {
  "_bkt": "http_testing~0~D043151E-5A2D-4FAB-8647-4D5DA2F288AF",
  "_cd": "00:04:00",
  "_eventtype_color": null,
  "_indextime": 1.720702012E9,
  "_kv": null,
  "_raw": "hi How r yo\nplease\nfind \nmy notes",
  "_serial": 1.0,
  "_si": "googlecloud-bcone-splunk-vm\nhttp_testing",
  "_sourcetype": "googlecloud-testing",
  "_time": "2024-07-11 12:46:52.0",
  "eventtype": null,
  "host": "googlecloud-bcone-splunk-vm",
  "index": "http_testing",
  "linecount": 4.0,
  "punct": null,
  "source": "Testing.txt",
  "sourcetype": "googlecloud-testing",
  "splunk_server": "googlecloud-bcone-splunk-vm",
  "splunk_server_group": null,
  "timestamp": null,
  "JobId": "1727261971.4007"
}]

예 - ReadJobResults를 사용한 검색 흐름

이 섹션에는 Splunk 연결에서 지원하는 단일 색인과 여러 색인을 모두 사용하는 모든 검색 흐름이 나와 있습니다. 현재 지원되는 로그 결과의 최대 페이로드 크기는 150MB입니다.

단일 색인을 사용하여 검색 만들기

1. Configure connector task 대화상자에서 Entities를 클릭합니다.
2. Entity 목록에서 SearchJobs를 선택합니다.
3. Create 작업을 선택한 후 완료를 클릭합니다.
4. 데이터 매핑 태스크의 데이터 매퍼 섹션에서 Open Data Mapping Editor를 클릭한 후 Input Value 필드에 다음과 유사한 값을 입력하고 EntityId/ConnectorInputPayload를 로컬 변수로 선택합니다.

   {
   "EventSearch": "search (index=\"http_testing\" sourcetype=\"googlecloud-testing\") "
   }
   

   이 예에서는 검색을 만듭니다. 통합이 성공하면 SearchJobs 태스크의 connectorOutputPayload 응답 매개변수 값은 다음과 유사합니다.

   {
   "Sid": "1732775755.24612"
   } 
   

검색 결과를 가져오려면 ReadJobResults 작업에서 만들기 작업을 실행합니다. Sid를 기반으로 결과를 필터링하려면 Sid를 작업에 매개변수로 전달합니다.

ReadJobResults 작업을 사용하여 결과 로그 가져오기

1. Configure connector task 대화상자에서 Actions를 클릭합니다.
2. ReadJobResults 조치를 선택한 다음 완료를 클릭합니다.
3. 데이터 매핑 태스크의 데이터 매퍼 섹션에서 Open Data Mapping Editor를 클릭한 후 Input Value 필드에 다음과 유사한 값을 입력하고 EntityId/ConnectorInputPayload를 로컬 변수로 선택합니다.

   {
   "Sid": "1732775755.24612"
   }
   

작업이 성공하면 ReadJobResults 태스크의 connectorOutputPayload 응답 매개변수가 다음과 비슷한 값을 갖습니다.

[{
"_bkt": "http_testing~0~D043151E-5A2D-4FAB-8647-4D5DA2F288AF",
"_cd": "0:4",
"_indextime": "1720702012",
"_raw": "hi How r yo\nplease\nfind \nmy notes",
"_serial": "1",
"_si": "googlecloud-bcone-splunk-vm\nhttp_testing",
"_sourcetype": "googlecloud-testing",
"_time": "2024-07-11T12:46:52.000+00:00",
"host": "googlecloud-bcone-splunk-vm",
"index": "http_testing",
"linecount": "4",
"source": "Testing.txt",
"sourcetype": "googlecloud-testing",
"splunk_server": "googlecloud-bcone-splunk-vm",
"jobid": "1732775755.24612",
"sid": "1732775755.24612"
}]

여러 색인을 사용하여 검색 만들기

1. Configure connector task 대화상자에서 Entities를 클릭합니다.
2. Entity 목록에서 SearchJobs를 선택합니다.
3. Create 작업을 선택한 후 완료를 클릭합니다.
4. 데이터 매핑 태스크의 데이터 매퍼 섹션에서 Open Data Mapping Editor를 클릭한 후 Input Value 필드에 다음과 유사한 값을 입력하고 EntityId/ConnectorInputPayload를 로컬 변수로 선택합니다.

   {
   "EventSearch": "search (index=\"http_testing\" OR index= \"googlecloud-demo\" sourcetype=\"googlecloud-testing\"  OR sourcetype=\"Demo_Text\")"
   }
   

   통합이 성공하면 SearchJobs 태스크의 connectorOutputPayload 응답 매개변수가 다음과 비슷한 값을 갖습니다.

   {
   "Sid": "1732776556.24634"
   } 
   

검색 결과를 가져오려면 ReadJobResults 작업에서 만들기 작업을 실행합니다. Sid를 기반으로 결과를 필터링하려면 Sid를 작업에 매개변수로 전달합니다.

ReadJobResults 작업을 사용하는 ResultsLogs

1. Configure connector task 대화상자에서 Actions를 클릭합니다.
2. ReadJobResults 조치를 선택한 다음 완료를 클릭합니다.
3. 데이터 매핑 태스크의 데이터 매퍼 섹션에서 Open Data Mapping Editor를 클릭한 후 Input Value 필드에 다음과 유사한 값을 입력하고 EntityId/ConnectorInputPayload를 로컬 변수로 선택합니다.

   {
   "Sid": "1732776556.24634"
   }
   

작업이 성공하면 ReadJobResults 태스크의 connectorOutputPayload 응답 매개변수가 다음과 비슷한 값을 갖습니다.

[{
"_bkt": "googlecloud-demo~0~D043151E-5A2D-4FAB-8647-4D5DA2F288AF",
"_cd": "0:4",
"_indextime": "1727155516",
"_raw": "Hi team\nwe have a demo please plan accordingly\nwith Google team",
"_serial": "0",
"_si": "googlecloud-bcone-splunk-vm\googlecloud-demo",
"_sourcetype": "Demo_Text",
"_time": "2024-09-24T05:25:16.000+00:00",
"host": "googlecloud-bcone-splunk-vm",
"index": "googlecloud-demo",
"linecount": "3",
"source": "Splunk_Demo.txt",
"sourcetype": "Demo_Text",
"splunk_server": "googlecloud-bcone-splunk-vm",
"jobid": "1732776556.24634",
"sid": "1732776556.24634"
},{
"_bkt": "http_testing~0~D043151E-5A2D-4FAB-8647-4D5DA2F288AF",
"_cd": "0:4",
"_indextime": "1720702012",
"_raw": "hi How r yo\nplease\nfind \nmy notes",
"_serial": "1",
"_si": "googlecloud-bcone-splunk-vm\nhttp_testing",
"_sourcetype": "googlecloud-testing",
"_time": "2024-07-11T12:46:52.000+00:00",
"host": "googlecloud-bcone-splunk-vm",
"index": "http_testing",
"linecount": "4",
"source": "Testing.txt",
"sourcetype": "googlecloud-testing",
"splunk_server": "googlecloud-bcone-splunk-vm",
"jobid": "1732776556.24634",
"sid": "1732776556.24634"
}]

terraform을 사용하여 연결 만들기

Terraform 리소스를 사용하여 새 연결을 만들 수 있습니다.

Terraform 구성을 적용하거나 삭제하는 방법은 기본 Terraform 명령어를 참조하세요.

연결 만들기를 위한 샘플 Terraform 템플릿을 보려면 샘플 템플릿을 참조하세요.

Terraform을 사용하여 이 연결을 만들 때는 Terraform 구성 파일에서 다음 변수를 설정해야 합니다.

파라미터 이름	데이터 유형	필수	설명
세부정보 수준	STRING	False	연결의 세부정보 수준은 1에서 5까지입니다. 세부정보 수준이 높을수록 모든 통신 세부정보(요청, 응답, SSL 인증서)가 로깅됩니다.
proxy_enabled	불리언	False	이 체크박스를 선택하여 연결의 프록시 서버를 구성합니다.
proxy_auth_scheme	ENUM	False	ProxyServer 프록시에 인증하는 데 사용할 인증 유형입니다. 지원되는 값은 BASIC, DIGEST, NONE입니다.
proxy_user	STRING	False	ProxyServer 프록시에 인증하는 데 사용할 사용자 이름입니다.
proxy_password	SECRET	False	ProxyServer 프록시에 인증하는 데 사용할 비밀번호입니다.
proxy_ssltype	ENUM	False	ProxyServer 프록시에 연결할 때 사용할 SSL 유형입니다. 지원되는 값은 AUTO, ALWAYS, NEVER, TUNNEL입니다.

통합에서 Splunk 연결 사용

연결을 만들면 Apigee Integration 및 Application Integration에서 사용할 수 있게 됩니다. 커넥터 태스크를 통해 통합에서 연결을 사용할 수 있습니다.

• Apigee Integration에서 커넥터 태스크를 만들고 사용하는 방법을 알아보려면 커넥터 태스크를 참조하세요.
• Application Integration에서 커넥터 태스크를 만들고 사용하는 방법을 이해하려면 커넥터 태스크를 참조하세요.

Google Cloud 커뮤니티에서 도움 받기

Google Cloud 커뮤니티에서 Cloud 포럼에 질문을 게시하고 이 커넥터에 대해 토론할 수 있습니다.

다음 단계

• 연결 일시중지 및 재개 방법 알아보기
• 커넥터 사용량 모니터링 방법 알아보기
• 커넥터 로그 확인 방법 알아보기