やあ、みんな　だよ
いつもの作者は「記事の内容がよくわからない」と言われて凹んだので、僕が呼ばれたよ
よろしくね。
今回はみんながよく使うtimechartコマンドを説明するよ。
Macosxで動かしているので、WindowsやLinuxの人はディレクトリやフォルダを読み替えてね。

今回使うもの

今回は、この起動した時のそのままの画面を使用するよ。
真っ黒い背景にSPL（エス・ピー・エル）を書いていくので、それを赤枠の中、ここにサーチを入力．．．と書いているところにコピー＆ペーストしてもらって、🔍をクリックすると動くよ

時間:過去２４時間やモード:スマートモードは変更しないでね

timechartについて

Splunk>docsはこちら

対応する統計量の表を持つ時系列チャートを作成します。

だって。

基本的な構文は

コマンド	集計かeval	by	列で分割するフィールド
timechart	count	by	host

になるよ。　オプションでよく使うのは

オプション	説明
span	集計する時間間隔過去２４時間の検索だと `span=30min`となる。
limit	表示する列数、その以外の列はOTHERとして集計デフォルトだと11以上の列はOTHERとなる。
useother	OTHERを表示を制御。 limitで制限していなければ全ての列の表示となる

かな。

基本的な使い方

count_internal.spl

index=_internal
| timechart count as Counts

_time	Counts
2020/05/09 06:00:00	8700
2020/05/09 06:30:00	...

とても簡単な検索。index=_internalはSplunk自体のログで指定した時間、今回だと過去２４時間で数えてる。

あとあと使うときはコマンドの名前は変更したほうがいいよね。

基本的な使い方(byで区切る）

count_internal_by.spl

index=_internal
| timechart count as Counts by sourcetype

_time	mlspl-3	mongod	scheduler	splunk_archiver-2	splunk_web_access	splunk_web_service	splunkd	splunkd_access	splunkd_stdout	splunkd_ui_access	OTHER
2020/05/09 06:00:00	0	0	1	1	0	0	8676	22	0	0	0
2020/05/09 06:30:00	0	0	1	1	0	0	8676	22	0	0	...

さっきと少し変えてby sourcetypeをつけて検索すると、soucetypeで列が区切られた表ができたよ。

soucetypeの値が１０以上あるから、数が少ないものはOTHERでまとめられているね。

基本的な使い方(limitで区切る)

count_internal_limit.spl

index=_internal
| timechart limit=5 count as Counts by sourcetype

_time	mongod	splunk_web_service	splunkd	splunkd_access	splunkd_ui_access	OTHER
2020/05/09 06:00:00	0	0	8676	22	0	2
2020/05/09 06:30:00	0	0	8676	22	0	...

今度はさっきの検索にlimitをつけてみたよ。表示する列を制限できているのがわかるよね。

基本的な使い方(usuotherでOTHERを消す)

count_internal_useother_F.spl

index=_internal
| timechart limit=5 useother=false count as Counts by sourcetype

_time	mongod	splunk_web_service	splunkd	splunkd_access	splunkd_ui_access
2020/05/09 06:00:00	0	0	8676	22	0
2020/05/09 06:30:00	0	0	8676	22	...

今度はさっきの検索にuseother=falseをつけてみたよ。OTHERがなくなったよね。

基本的な使い方(limitなしでusuotherでOTHERを消す)

count_internal_useother_no_limit.spl

index=_internal
| timechart  useother=false count as Counts by sourcetype

_time	mlspl-3	mongod	scheduler	splunk_archiver-2	splunk_web_access	splunk_web_service	splunkd	splunkd_access	splunkd_stdout	splunkd_ui_access
2020/05/09 06:00:00	0	0	1	1	0	0	8676	22	0	0
2020/05/09 06:30:00	0	0	1	1	0	0	8676	22	0	...

今度はさっきの検索からlimitをはずしてみたよ。
基本的な使い方(byで区切る）の結果からOTHERがなくなったよね。

ただなくなっただけだから全部の値を表示しているわけではないよ。

基本的な使い方(全ての値を表示)

count_internal_no_limit.spl

index=_internal
| timechart  limit=0 count as Counts by sourcetype

_time	mlspl-3	mongod	scheduler	splunk_archiver-2	splunk_btool	splunk_web_access	splunk_web_service	splunkd	splunkd_access	splunkd_conf	splunkd_stderr	splunkd_stdout	splunkd_ui_access
2020/05/09 06:00:00	0	0	1	1	0	3	4	9299	61	0	0	0	843
2020/05/09 06:30:00	0	0	1	1	0	3	4	9299	61	0	0	0	...

soucetypeは１３種類あったんだね。limit=0で全部表示してくれたよ。

応用編（evalとuntable)

さっきまでで基本的な使い方は大丈夫だよね。
これからは応用編。いきなりすごい事になってるけど気にしないでね。

eval_untable.spl

index=_internal
| timechart limit=5 useother=f span=10min count as Counts by sourcetype
| untable _time sourcetype Counts
| timechart span=1h eval(round(avg(Counts),0)) by sourcetype

_time	mongod	splunk_web_service	splunkd	splunkd_access	splunkd_ui_access
2020/05/09 07:00	0	2	3082	15	235
2020/05/09 08:00	22	45	3162	47	393
2020/05/09 09:00	43	89	3343	182	...

timechartはevalが使えるんだ！と言いたいだけなのに、なんでこんなクエリー作っちゃうんだろう。説明がたいへんだよ・・・。

ちょうどいいからuntableも説明してみよう。

timechartとuntableとstats

いきなりだけど、次の２つの検索をやってみて、結果を比べて欲しいな。

timechart_untable.spl

index=_internal
| timechart limit=5 useother=f span=10min count as Counts by sourcetype
| untable _time sourcetype Counts

bin_stats.spl

index=_internal
| bin _time span=10min
| stats count as Counts by _time sourcetype

_time	sourcetype	Counts
2020/05/09 07:00:00	splunk_web_access	3
2020/05/09 07:00:00	splunk_web_service	4
2020/05/09 07:00:00	splunkd	3101
2020/05/09 07:00:00	splunkd_access	28
2020/05/09 07:00:00	splunkd_ui_access	...

出てきた結果の列は一緒だね。
でも timechartは５つのsourcetypeの１０分毎の数がでているのに、statsはない時間やsourcetypeも時間によってはないよね

このように timechartは指定した時間で表を作ってくれるんだ。これがtimechartの特徴なんだよ。

なので検索する時には、単純にログに書かれている時間だけを集計したいのか、それとも特定の時間内での数を集計したいのかでtimechartとbin stats使い分けるといいよ。

timechartは普通に使っていると表示の制限がかかっているので、間違いやすいというとこもあるよ。

untableのことを話していないって？

_time	mongod	splunk_web_service	splunkd	splunkd_access	splunkd_ui_access
2020/05/09 07:00	0	2	3082	15	235
2020/05/09 08:00	22	45	3162	47	393

このあと、この数字をいろいろ加工しようとした時、困っちゃうから、untableしようね。

timechartの後はこれ、と覚えるといいよ。

コマンド	引数１	引数２	引数3
untable	_time	timechart byの引数	値の列名

詳しい話はSplunk>docsを読んでね。

eval

ようやくevalに戻ってきた。

eval_untable.spl

index=_internal
| timechart limit=5 useother=f span=10min count as Counts by sourcetype
| untable _time sourcetype Counts
| timechart span=1h eval(round(avg(Counts),0)) by sourcetype

前の話が長すぎて忘れちゃったから、も一回だすね。

このクエリーはいったん10分毎集計して、１時間毎の平均を出しているんだ。
timechartはevalが使えるから、avg()を使っても数字がきれいにできるんだよ。

If you use an eval expression, the split-by clause is required.
eval式を使用する場合はsplit-by句が必要です。

なので、byで列を分ける時に使えるんだよ

合計値に対してのパーセント

パーセント表示がみんな好きそうだから、やり方を書いておくね

percent.spl

index=_internal
| timechart limit=5 useother=f span=1h count as Counts by sourcetype
| untable _time sourcetype Counts
| eventstats sum(Counts) as total by sourcetype
| eval perc = round(Counts / total * 100,2)."%"

いったんtimechartで時間毎の表を作った後untableして、eventstatsで合計を計算するんだ。

あとはevalで計算するとパーセントがでるよ。

お好みでtableとか使って綺麗にしてね。

これをstatsで作ると、さっき説明したとおり、ない時間とかができるから、あんまりよくないよね。

まとめ

いろいろと話してきたけど、大丈夫かな？

timechartはもっといろいろなことができるんだけど、これ以上話すと👹が出てきそうなのでやめとくね。

じゃ、またね〜

リクエストまってま〜す

SPLはガチなので、結構わかりづらいかもしれない。