Просмотр и настройка системных логов

Для фильтрации журнала с логами:

1. Нажмите кнопку «Добавить фильтр».

2. Выберите в раскрывающемся списке вариант фильтрации:

• Статус. Выберите один из статусов: «Выполняется», «Успех», «Ошибка», «Отмена», «Информация», «Предупреждение», «Дебаг»;

• Событие. Выберите тип события из предложенного списка;

• Тип учетной записи. Выберите тип учетной записи: «Администратор», «Пользователь API»;

• Тип аутентификации. Выберите тип аутентификации из предложенного списка;

• Логин. Укажите логин;

• Идентификатор устройства. Укажите идентификатор устройства;

• IP-адрес/хост. Укажите IP-адрес или хост;

• Начало. Укажите диапазоны дат и время начала события;

• Окончание. Укажите диапазоны дат и время окончания события;

• Синхронизация. Укажите диапазоны дат и время синхронизации события;

• Среда. Укажите название среды;

• Проект. Укажите название проекта;

• Источник данных. Укажите название источника данных;

• Ресурс. Укажите название ресурса;

• Группа. Укажите название группы;

• Пользователи. Укажите имя пользователя;

• Список получателей. Укажите список получателей;

• Загрузка. Укажите время передачи данных по сети;

• Сохранение. Укажите время сохранения события в базу данных;

• Общее время. Укажите общее время обработки запроса;

• Чтение. Укажите время чтения из базы данных.

После выполнения действий журнал с логами будет отфильтрован в соответствии с заданными условиями.

Примечание. Для мониторинга ошибок системы отфильтруйте журнал с логами по статусу «Ошибка». При необходимости укажите диапазоны дат и время начала/окончания событий.

Для экспорта журнала с логами в JSON-файл:

1. Отфильтруйте журнал с логами при необходимости.

2. Нажмите кнопку «Экспорт».

После выполнения действий журнал с логами будет отфильтрован в соответствии с заданными условиями и экспортирован в файл logs.json.

Используется для источника данных PostgreSQL, Локальная БД, база данных cache-db.

Пример команды для воспроизведения запроса:

psql --connect-timeout=4 -h <IP-адрес или DNS-имя сервера> -p 5432 -d database -U <имя пользователя> -W <пароль пользователя> -c "SET search_path TO public; SELECT * FROM fruit_upsert(upsert_rows := ARRAY[]::::"public".fruit_struct[], delete_ids := ARRAY[]::::"public".fruit_id[]);"

В команде задаются учётные данные пользователя, которые использует сервер мобильной платформы для обращения к источнику данных.

Запустить команду можно одним из способов:

• из контейнера fmp_server_1 на сервере мобильной платформы;

• из пода fmp-dashboard в кластере, развёрнутом на основе Kubernetes или Deckhouse;

• из любой внешней системы, у которой есть доступ к источнику данных и установлена утилита postgresql-client.

Используется для источника данных SAP, 1C, SOAP, JSON, WEB.

Пример команды для воспроизведения запроса:

curl -i --user <имя пользователя>:<пароль пользователя> --header "Content-Type: application/json" --header "Accept: application/json" --header "Connection: keep-alive" --data ''{"IM_ZHHT_BASET": []}'' 'http://<IP-адрес или DNS-имя сервера>:00/sap/client=b75&mandant=001/ZHHDEMO_1TABLE?lang=RU'

В команде задаются учётные данные пользователя, которые использует сервер мобильной платформы для обращения к источнику данных.

Запустить команду можно из любой внешней системы, у которой есть доступ к источнику данных и установлена утилита curl не ниже версии 7.81.0.

Используется для источника данных Oracle.

Пример команды для воспроизведения запроса:

sqlplus <имя пользователя>/<пароль пользователя>@<IP-адрес или DNS-имя сервера>:1521/orcl <<EOF
SELECT "R_ID", "R_NAME" FROM TABLE(PCKDEMOMERGE.fruits_get(ID1 => :ID1))
EXIT
EOF

В команде задаются учётные данные пользователя, которые использует сервер мобильной платформы для обращения к источнику данных.

Запустить команду можно из любой внешней системы, у которой есть доступ к источнику данных и установлена утилита sqlplus не ниже версии 12.1.

Используется для источника данных SQL Server.

Пример команды для воспроизведения запроса:

sqlcmd -S <IP-адрес или DNS-имя сервера> -d mobile_data -U  <имя пользователя> -P <пароль пользователя> -Q "SET CONNECTION TIMEOUT 40; DECLARE @scalar_text varchar(max) = param_test;DECLARE @scalar_int int = None;DECLARE @scalar_bigint bigint = None;DECLARE @scalar_decimal decimal(18, 0) = None;DECLARE @scalar_numeric numeric(18, 0) = None;DECLARE @scalar_float float(53) = None;DECLARE @scalar_datetimeoffset datetimeoffset = CONVERT(datetimeoffset, None);DECLARE @scalar_varchar varchar(max) = None;DECLARE @scalar_nvarchar nvarchar(max) = None;DECLARE @scalar_ntext nvarchar(max) = None;DECLARE @scalar_varbinary varbinary(max) = None; EXEC [dbo].[hhdemo_basescalars] @scalar_text = @scalar_text, @scalar_int = @scalar_int, @scalar_bigint = @scalar_bigint, @scalar_decimal = @scalar_decimal, @scalar_numeric = @scalar_numeric, @scalar_float = @scalar_float, @scalar_datetimeoffset = @scalar_datetimeoffset, @scalar_varchar = @scalar_varchar, @scalar_nvarchar = @scalar_nvarchar, @scalar_ntext = @scalar_ntext, @scalar_varbinary = @scalar_varbinary;"

В команде задаются учётные данные пользователя, которые использует сервер мобильной платформы для обращения к источнику данных.

Запустить команду можно из любой внешней системы, у которой есть доступ к источнику данных и установлена утилита sqlcmd не ниже версии 17.6.1.1.

Используется для источника данных Foresight.

Пример воспроизведения запроса к источнику данных с использованием python-скрипта:

import http.client
import json
from typing import Optional
 
# Задайте учётные данные пользователя
hashed_password = "<пароль пользователя>"

username = "<имя пользователя>"

repository_id = "FUNCTION"
fap_type = "D"
fap_object = "195258"
params = json.loads("{"attributes": []}")
structures = json.loads("{}")
url_path = "/FPBI_App_v10.x/axis2/services/PP.SOM.Som"

method = "POST"
.........................................
.........................................
.........................................
 
# open DIM
payload = open_dim(metabase_moniker, combo_param_monikers)
conn.request(method, url_path, payload, headers)
res = conn.getresponse()
response_data = json.loads(res.read().decode("utf-8"))
meta = response_data["OpenDimResult"]["meta"]
data_ = meta["els"]["els"]["e"] if "e" in meta["els"]["els"] else []
keys = [elem["id"] for elem in meta["data"]["attrs"]["it"]]
a_rows = (elem["a"]["it"] for elem in data_)
ea_rows = (
    map(lambda x: x.get("@dv", None) if isinstance(x, dict) else None, elem["ea"]["it"])
    for elem in data_
)
result_data = {
    "a": (dict(zip(keys, row)) for row in a_rows),
    "ea": (dict(zip(keys, row)) for row in ea_rows),
}

В скрипте задаются учётные данные пользователя, которые использует сервер мобильной платформы для обращения к источнику данных.

Текст скрипта сохраните в файл с расширением *.py и запустите:

python3 <наименование файла>.py

Запустить скрипт можно из любой внешней системы, у которой есть доступ к источнику данных и установлен python.

Для некоторых ресурсов последняя версия кеша хранится в оперативной памяти и при обработке запроса пользователя сервер мобильной платформы обращается в Redis. Этот запрос также можно воспроизвести.

Пример команды для воспроизведения запроса:

redis-cli -a {<пароль пользователя Redis>} --no-auth-warning HGETALL name
redis-cli -a {<пароль пользователя Redis>} --no-auth-warning HMGET storage param1 param2
redis-cli -a {<пароль пользователя Redis>} --no-auth-warning HGET storage param

Запустить команду можно одним из способов:

• из контейнера fmp_server_1 на сервере мобильной платформы;

• из пода fmp-dashboard в кластере, развёрнутом на основе Kubernetes или Deckhouse.