Splunk – мощная платформа для анализа и визуализации машинных данных. Он предоставляет широкий спектр функций для извлечения ценной информации из данных, включая статистический анализ. В этой статье мы рассмотрим различные методы в Splunk для выполнения статистического анализа нескольких полей данных.

1. Основные статистические функции.
   Splunk предоставляет встроенные статистические функции, которые можно использовать для анализа данных. Эти функции включают среднее значение, медиану, моду, стандартное отклонение, дисперсию и многое другое. Вот пример вычисления среднего значения поля «response_time»:

index=my_index | stats mean(response_time) as avg_response_time

1. Агрегирование статистики по значениям полей.
   Вы можете группировать данные по значениям полей и рассчитывать статистику для каждой группы. Это может быть полезно для анализа данных по различным категориям. Вот пример расчета среднего времени ответа для каждого пользователя:

index=my_index | stats avg(response_time) by user

1. Анализ временных рядов.
   Splunk превосходно справляется с анализом временных рядов, позволяя извлекать ценную информацию из временных данных. Вы можете рассчитывать статистику за временные интервалы, используя такие функции, как временной график и диаграмма. Например, чтобы визуализировать среднее время ответа за последний час:

index=my_index | timechart avg(response_time) span=1h

1. Корреляционный анализ.
   Splunk позволяет выполнять корреляционный анализ для выявления взаимосвязей между различными полями. Команда корреляции вычисляет коэффициент корреляции между полями. Вот пример расчета корреляции между временем ответа и загрузкой ЦП:

index=my_index | correlate response_time, cpu_usage

1. Расширенный статистический анализ.
   Splunk предоставляет дополнительные функции и команды для расширенного статистического анализа. Например, командаstreamstats позволяет выполнять совокупные статистические вычисления, а команду eventstats можно использовать для расчета статистики по событиям. Вот пример расчета совокупной суммы времени ответа:

index=my_index | streamstats sum(response_time) as cumulative_sum

Splunk предлагает множество методов статистического анализа многих полей данных. В этой статье мы рассмотрели основные статистические функции, агрегирование статистики по значениям полей, анализ временных рядов, корреляционный анализ и расширенный статистический анализ с использованием встроенных функций и команд Splunk. Используя эти методы, вы сможете получить ценную информацию из своих данных и принять обоснованные решения.