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数据加工
提供对日志数据的过滤、清洗、脱敏、富化、分发等能力。从数据处理的角度而言，数据加工可以对标开源组件 Logstash，但数据加工的 input 和 output 目前均为 CLS 日志主题。您可以选择一个源日志主题，使用我们封装好的大数据流处理函数（DSL Domain Specified Language 函数），无需部署 Flink 集群，就可以轻松上手处理日志流数据。
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基本概念
功能特性
提取结构化的数据，方便后续 BI 分析、生成监控图表（Dashboard）等。如果您的原始日志不是结构化数据，是没有办法进行 SQL 计算的，也意味着无法对日志进行 OLAP 分析、使用 CLS 仪表盘（基于 SQL 结果绘制图表）等、所以建议您使用数据加工来将非结构化的数据转为结构化的数据。如果您的日志是有规律的，也可以在日志采集时就提取结构化数据，参见 完全正则格式（单行）或者 分隔符格式。比起采集侧，数据加工提供更为复杂的结构化处理逻辑。
日志过滤，节约后续使用成本。丢弃不需要的日志数据，节约云上的存储成本、流量成本。例如后续您可能将日志投递到腾讯云 COS、Ckafka，可以有效节约投递的流量。
敏感数据脱敏，例如：将身份证、手机号码的信息脱敏。
日志分发，例如：按照日志级别：ERROR、WARNING、INFO 将日志分类，然后分发到不同的日志主题。
产品优势
简单易用，对数据分析师、运维工程师尤为友好。提供开箱即用的函数无需购置、配置、运维 Flink 集群，只需要使用我们封装的 DSL 函数就可以实现海量日志的流处理，包括清洗过滤、脱敏、结构化、分发等，更多信息请参见 函数总览。
高吞吐实时日志数据流处理。加工效率高（毫秒处理延时）、吞吐高，可达10-20MB/S/分区（源日志主题的分区）。
按量计费，使用成本低。在单日数据量不超过100GB的情况下，CLS数据加工比自建 Flink 流处理集群有明显的成本优势。 假定 Flink 节点按照1C4G配置，管理需要两个节点、计算一个节点，单个计算节点每秒处理的 Message 按照2KB计算，可处理的最大数据量约为9000-12000条。因此需要购买一台4C16G的云服务器，一个月的价格约为521元（腾讯云广州地域CVM刊例价）。CLS 数据加工 VS 开源 Flink 集群的费用如下表可见：
消息数量（条/秒） | 单条消息大小（KB） | 日志量（GB/天） | 数据加工费（元/月） | 开源Flink费用（元/月） |
100 | 1 | 8.2 | 37 | 521 |
100 | 2 | 16.5 | 74 | 521 |
500 | 2 | 82.4 | 370 | 521 |
700 | 2 | 115.3 | 519 | 521 |
客户案例
数据清洗过滤：客户 A，丢弃无效日志，仅保留指定字段，补齐部分缺失的字段和字段值。当日志中没有 product_name、sales_manager 字段时，视为无效日志，丢弃该条日志。否则保留日志，并且只保留 price、sales_amount、discount 这三个字段。其它字段 drop 掉，如果该条日志缺失 discount 字段，那么新增这个字段，并给它赋一个默认值，例如“70%”。
数据转换：客户 B，原始日志中的字段值是 IP 地址，客户需要根据 IP，新增国家、城市的字段和值。例如2X0.18X.51.X5，新增字段 国家：中国， 城市：北京。将 UNIX 时间戳转换为北京时间，例如1675826327，转化为2023/2/8 11:18:47。
日志分类投递：客户 C，原始日志是多层级 JSON，JSON 中还包括了 Array 数组，客户C使用数据加工将多层级 JSON 的指定节点的数组提取出来作为字段值，例如从 Array[0]中提取 Auth 字段的值，然后根据 Auth 字段的值，对日志数据进行分发。当值为“SASL”时，投递到目标主题 A； 当值为“Kerberos”时，投递到目标主题 B；当值为“SSL”时，投递到目标主题 C。
日志结构化：客户 D，原始日志"2021-12-02 14:33:35.022 [1] INFO org.apache.Load - Response:status: 200, resp msg: OK"通过数据加工完成结构化，结果为 log_time:2021-12-02 14:33:35.022, loglevel:info, status:200。
费用说明
如果您的业务只需要使用加工后的日志，推荐您将源日志主题的保存时间配置为3-7天，不开启源日志主题的索引，可有效节约费用。
规格与限制
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