ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನಗಳೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣ

ಪರಿವರ್ತಿತ CSV ಅನ್ನು Excel, Power BI, SQL Server, SIEM ಅಥವಾ Python ನೋಟ್ಬುಕ್‌ಗೆ ಹೇಗೆ ತರುವುದೆಂದು — ಮೊದಲ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲೇ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಡೆಲಿಮಿಟರ್ ಮತ್ತು ದಿನಾಂಕ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ.

For AI agents: a documentation index is available at /llms.txt; a markdown version of this page is available at /kn/docs/05-integration/index.md.

DNS ಡಿಬಗ್ ಲಾಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದರ ಉದ್ದೇಶ ಮುಂದಿನ ಹಂತವೇ ಆಗಿದೆ. CSV ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಎಲ್ಲವೂ ಅದನ್ನು ಓದುತ್ತದೆ — ಆದರೆ “ಎಲ್ಲವೂ CSV ಓದುತ್ತದೆ” ಎಂಬುದು ಎರಡು ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಚುತ್ತದೆ, ಅವು ಆಮದು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಅಥವಾ ಮಧ್ಯಾಹ್ನದಷ್ಟು ಸಮಯ ಕಳೆಯಬೇಕಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ.

ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಎರಡು ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು

ಡೆಲಿಮಿಟರ್. ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಆಗಿ ;. ದಶಮಲವಿನ ವಿಭಜಕವಾಗಿ ಕಮಾ ಬಳಸುವ ಸ್ಥಳೀಯತೆಗಳಲ್ಲಿ Excel ಗೆ ಇದನ್ನು ಉಳಿಸಿ. ಬಹುತೇಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ-ಸೈನ್ಸ್ ಉಪಕರಣಗಳಿಗೆ , ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ. ನೀವು ಏನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದರೂ, ಆಮದು ಮಾಡುವ ಬದಿಗೆ ಅದೇ ತಿಳಿಸಿ.

ದಿನಾಂಕ ಸ್ವರೂಪ. -OutputCulture ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳು ಹೇಗೆ ಬರೆಯಲ್ಪಡುವುದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರದಿಂದ ಓದಲಾಗುವ ಯಾವುದೇ ಫೈಲ್‌ಗೆ, sv-SE (ಅಥವಾ ಇನ್ವೇರಿಯಂಟ್ ಸಂಸ್ಕೃತಿ) ಬಳಸಿ, ಹೀಗಾಗಿ DateTime ಹೀಗೆ ಬರುತ್ತದೆ: 2026-01-20 23:00:16:

Convert-DNSDebugLogFile -InputFile "C:\Logs\dns.log" -OutputCulture 'sv-SE'

ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗ್ರಾಹಕ ಆ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಯಾವುದೇ ಸೂಚನೆಯಿಲ್ಲದೆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಳೀಯ ಸ್ವರೂಪವಾದ 20.01.2026 ಪಠ್ಯವಾಗಿ ಆಮದು ಆಗಬಹುದು ಅಥವಾ ಇನ್ನಷ್ಟು ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ ತಿಂಗಳು/ದಿನ ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಓದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

Microsoft Excel

ಒಂದು ಪರಿವರ್ತಿತ ಲಾಗ್ ಅನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನೋಡಲು.

ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ; ಡೆಲಿಮಿಟರ್ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವ ಸ್ಥಳೀಯತೆಯೊಂದಿಗೆ, ಡಬಲ್-ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿದರೆ ಫೈಲ್ ಸರಿಯಾದ ಕಾಲಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ.
ಎಲ್ಲವೂ ಕಾಲಮ್ A ಯಲ್ಲೇ ಬಂದರೆ, ಡೆಲಿಮಿಟರ್ ನಿಮ್ಮ Excel ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ. -Delimiter "," ಬಳಸಿ ಮರುಚಲಾಯಿಸಿ ಅಥವಾ Data → From Text/CSV ಮೂಲಕ ಆಮದು ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅಲ್ಲಿ ಡೆಲಿಮಿಟರ್ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
ರೇಂಜ್ ಅನ್ನು ಟೇಬಲ್ ಆಗಿ (Ctrl+T) ಪರಿವರ್ತಿಸಿ ಮತ್ತು ClientIP, QuestionName ಅಥವಾ QuestionType ಮೇಲೆ PivotTable ರಚಿಸಿ. ಟಾಪ್-ಟಾಕರ್ಸ್ ಮತ್ತು ಟಾಪ್-ಡೊಮೇನ್ಸ್ ಸುಮಾರು ಒಂದು ನಿಮಿಷ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಕೆಲವು ಲಕ್ಷ ಸಾಲುಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಇದ್ದರೆ, ಬದಲಾಗಿ Power Query ಅಥವಾ ಕೆಳಗಿನ ಇತರ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.

*_Statistic.csv ಮತ್ತು *_PacketStatistic.csv ಫೈಲ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ತಮ Excel ಗುರಿಗಳಾಗಿವೆ — ಅವು ಪೂರ್ವಸಂಘಟಿತವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಸಣ್ಣದಾಗಿರುತ್ತವೆ. Output Formats ನೋಡಿ.

Power BI

CSV ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿ DNS ಚಟುವಟಿಕೆ, ಟಾಪ್ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳು, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ದೋಷ ದರಗಳ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ.

Power Query ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಪರಿವರ್ತಿತ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಫೋಲ್ಡರ್ ಕಡೆಗೆ ಸೂಚಿಸಿ, ಒಂದೇ ಫೈಲ್ ಕಡೆಗೆ ಅಲ್ಲ. ಸರ್ವರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ದಿನಗಳಾದ್ಯಂತ ವಿನ್ಯಾಸ ಒಂದೇ ಆಗಿದ್ದು, ಫೈಲ್‌ಗಳು ಸರಳವಾಗಿ ಸೇರಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ComputerName ಕಾಲಮ್ ಬಹು-ಸರ್ವರ್ ವರದಿಯನ್ನು ಸಾಧ್ಯಮಾಡುತ್ತದೆ — ಪರಿವರ್ತನೆಯಾಗುವಾಗ -ComputerName ಸೆಟ್ ಮಾಡಿ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಸರ್ವರ್ ಪ್ರಕಾರ ಕತ್ತರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ResponseCode ಮತ್ತು QuestionType ಸಹಜ ಸ್ಲೈಸರ್‌ಗಳು; DateTime ನಿಮ್ಮ ಕಾಲ ಅಕ್ಷವಾಗುತ್ತದೆ.
ಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಫೈಲ್ ಬದಲು *_PacketStatistic.csv ನ್ನು Power BI ಗೆ ನೀಡಿದರೆ, ದಿನನಿತ್ಯದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾದರಿ ಸಣ್ಣದಾಗಿರುತ್ತದೆ.

SQL ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು

CSV ಅನ್ನು SQL Server, PostgreSQL ಅಥವಾ SQL ಮಾತನಾಡುವ ಯಾವುದೇ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಬಲ್ಕ್-ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ, ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ.

ತಯಾರಾಗಿರುವ ಒಂದು ವಾಕ್ತ್ರು — ಟೇಬಲ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ಪರಿವರ್ತನೆ, SqlBulkCopy ಆಮದು, ಮತ್ತು ಸಂಶಯಾಸ್ಪದ TXT ಚಟುವಟಿಕೆಗಾಗಿ ಪತ್ತೆ ಪ್ರಶ್ನೆ — Security Analysis Workflow with SQL Server ನಲ್ಲಿ ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಮೊದಲ ಆಮದುಗೆ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಯೋಜಿಸಬೇಕಾದ ಅಂಶಗಳು:

ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳು datetime2 ಕಾಲಮ್‌ಗೆ ಯಾವುದೇ ಪರಿವರ್ತನೆ ತಂತ್ರವಿಲ್ಲದೆ ಬರುವಂತೆ -OutputCulture 'sv-SE' ಬಳಸಿ.
Information ಮತ್ತು Details ದೀರ್ಘವಾಗಬಹುದು; ಅವರಿಗೆ nvarchar(max) ನೀಡಿ.
ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಪ್ರಶ್ನಿಸುವುದನ್ನು ಸೂಚ್ಯಂಕಗೊಳಿಸಿ — ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ DateTime, ClientIP ಮತ್ತು QuestionName.
ಸಾಲುಗಳು ಮಿಶ್ರಣವಾದ ನಂತರವೂ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾಗಿರಲು -ComputerName ಅನ್ನು ತುಂಬಿಸಿ.

SIEM ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು

Splunk, Elastic, Sentinel ಮತ್ತು ಇತರ ಸಮಾನ ವೇದಿಕೆಗಳು CSV ಅನ್ನು ಇತರ ಭದ್ರತಾ ಟೆಲಿಮೆಟ್ರಿ ಜೊತೆಗೆ ಸಂಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತವೆ.

ಸಂಕುಚಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್ (-CompressOutput) ಕಳುಹಿಸಿ — ಇದು ಅಂದಾಜು ಒಂದು ಹತ್ತು ಭಾಗದಷ್ಟು ಸಣ್ಣದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಗ್ರಾಹಕರು ಅದನ್ನು ಸ್ವತಃ ಅನ್ಪ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
ಫೀಲ್ಡ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಒಂದೇ ಬಾರಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ; ಕಾಲಮ್ ವಿನ್ಯಾಸ ಓಟಗಳ ಅಥವಾ ಸರ್ವರ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಎಂದಿಗೂ ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಸದಾ ಇರುವ ಕೊನೆಯ ComputerName ಕಾಲಮ್ ಸಹ ಸೇರಿ.
ನಿಮ್ಮ ಸಂಗ್ರಾಹಕ ಡ್ಯುಪ್ಲಿಕೇಟ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಿ, ಅಥವಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿದ .log ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಿ. ಅದೇ ರೋಟೇಟ್ ಮಾಡಿದ ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಮರುಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮಾಡುವ ಪರಿವರ್ತನೆ ಕೆಲಸ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಒಂದೇ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಮರು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ.
-ContextFilter Packet ಬಳಸಿ, ಸರ್ವರ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆ ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಇನ್‌ಗೇಸ್ಟ್ ಪ್ರಮಾಣ (ಮತ್ತು ಪರವಾನಗಿ ವೆಚ್ಚ) ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.

Python, R ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಉಪಕರಣಗಳು

ಸಂರಚಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನೋಮಲಿ ಪತ್ತೆ, ಬೇಸ್‌ಲೈನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಿಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ.

import pandas as pd

df = pd.read_csv(
    r"C:\Administration\Logs\DNSServer\dns.csv",
    sep=";",
    parse_dates=["DateTime"],
)

# ಟಾಪ್ 20 ಪ್ರಶ್ನಿಸಿದ ಹೆಸರುಗಳು, ಕೇವಲ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
top = (
    df[df["Direction"] == "Rcv"]
    .groupby("QuestionName")
    .size()
    .sort_values(ascending=False)
    .head(20)
)
print(top)

parse_dates ಅನ್ನು ನೀವು -OutputCulture 'sv-SE' ನೊಂದಿಗೆ ರಫ್ತು ಮಾಡಿದಾಗ ತಕ್ಷಣ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ pandas, scikit-learn ಅಥವಾ R ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್, ಋತುಚಕ್ರ ಮತ್ತು ಹೊರಗಿನ ಅಂಶ ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

PowerShell ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುವುದು

ತ್ವರಿತ ಉತ್ತರಕ್ಕಾಗಿ PowerShell ಬಿಟ್ಟು ಹೋಗಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ:

$dns = Import-Csv "C:\Administration\Logs\DNSServer\dns.csv" -Delimiter ';'

# ಗದ್ದಲದಾಯಕ ಗ್ರಾಹಕರು
$dns | Where-Object Direction -eq 'Rcv' |
    Group-Object ClientIP |
    Sort-Object Count -Descending |
    Select-Object -First 10 Count, Name

# ವಿಫಲವಾದ ಹುಡುಕಾಟಗಳು
$dns | Where-Object ResponseCode -eq 'NXDOMAIN' |
    Group-Object QuestionName |
    Sort-Object Count -Descending |
    Select-Object -First 10 Count, Name

Import-Csv ಸಂಪೂರ್ಣ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಓದುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ರೋಟೇಟ್ ಮಾಡಿದ ತುಂಡಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬಹು-ಗಿಗಾಬೈಟ್ ರಫ್ತಿಗೆ ಅಸೂಯಾಸ್ಪದವಾಗಿದೆ — ಅದಕ್ಕಾಗಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮತ್ತು SIEM ಮಾರ್ಗಗಳು ಇವೆ.