개요

원시 이벤트의 전체 메시지 또는 특정 속성을 구문 분석할 사용자 지정 grok 규칙을 생성합니다. grok 프로세서 내에서 최대 10개의 구문 분석 규칙을 사용하는 것이 모범 사례로 권장됩니다.

구문 분석 예시 1

내 이벤트 구문 분석을 클릭하면 기저 파이프라인을 통과하는 이벤트에 대한 구문 분석 규칙 세 개로 구성된 세트를 시작합니다. 여기에서 속성 이름 지정을 미세 조정하고, 필요한 경우 다른 유형의 이벤트에 대한 새 규칙을 추가합니다. 이 기능을 사용하려면 상응하는 이벤트가 인덱싱되고 실제로 유입되는 상태여야 합니다. 해당 기능이 작동하도록 하기 위해 일시적으로 제외 필터를 비활성화하거나 다운샘플링할 수 있습니다.

샘플을 클릭해 선택하면 구문 분석 규칙을 기준으로 그 샘플의 평가가 트리거되고, 결과가 화면 맨 아래에 표시됩니다.

프로세서를 사용해 최대 5개의 샘플을 저장할 수 있고, 각 샘플의 길이는 최대 5,000자까지 가능합니다. 모든 샘플에 상태가 표시되며(match 또는 no match), 이를 통해 grok 파서의 구문 분석 규칙 중 하나가 샘플과 일치하는지 강조 표시됩니다.

Grok 구문

Grok 파서는 반구조화된 텍스트 메시지에서 속성을 추출합니다. Grok에는 정수, IP 주소, 호스트 이름 등을 구문 분석할 재사용 가능한 패턴이 함께 제공됩니다. 이러한 값은 문자열 형식으로 grok 파서로 전송되어야 합니다.

%{MATCHER:EXTRACT:FILTER} 구문을 사용하여 구문 분석 규칙을 작성할 수 있습니다.

  • Matcher: 예상되는 내용(숫자, 단어, notSpace 등)을 설명하는 규칙입니다(다른 토큰 규칙에 대한 참조일 수 있음).

  • Extract(선택 사항): Matcher가 매칭한 텍스트 조각의 캡처 대상을 나타내는 식별자입니다.

  • Filter(선택 사항): 일치 항목을 변환할 사후 프로세서입니다.

구조화되지 않은 전형적인 이벤트 예시:

john connected on 11/08/2017

다음 구문 분석 규칙을 사용합니다.

MyParsingRule %{word:user} connected on %{date("MM/dd/yyyy"):date}

처리 후 다음 구조화된 이벤트가 생성됩니다.

구문 분석 예시 1

참고:

  • Grok 파서 하나에 구문 분석 규칙이 여러 개인 경우:
    • 하나의 항목만 주어진 이벤트와 일치할 수 있습니다. 위에서부터 첫 번째 항목이 일치하면 해당 항목이 구문 분석됩니다.
    • 각 규칙이 위의 목록에 정의된 구문 분석 규칙을 참조할 수 있습니다.
  • 같은 Grok 파서 내에 고유한 규칙 이름이 있어야 합니다.
  • 규칙 이름에는 영숫자, _, .만 포함해야 합니다. 규칙은 반드시 영숫자로 시작해야 합니다.
  • null이나 빈 값이 포함된 속성은 표시되지 않습니다.
  • 정규식 매처는 문자열의 시작과 매칭하기 위해 암묵적 ^를, 문자열의 끝과 매칭하기 위해 $를 적용합니다.
  • 특정 이벤트는 큰 공백을 생성할 수 있습니다. \n\s+를 사용하여 줄 바꿈 및 공백을 고려하세요.

매처 및 필터

다음은 Datadog에서 기본적으로 구현되는 모든 매처 및 필터의 목록입니다.

date("pattern"[, "timezoneId"[, "localeId"]])
날짜를 지정된 패턴과 매칭하고 구문 분석하여 Unix 타임스탬프를 생성합니다. 날짜 매처 예시 참조.
regex("pattern")
정규식을 매칭합니다. 정규식 매처 예시 참조.
notSpace
다음 공백까지 모든 문자열을 매칭합니다.
boolean("truePattern", "falsePattern")
부울 값을 매칭하고 구문 분석하며, 선택 사항으로 참 및 거짓 패턴을 정의합니다(기본값은 truefalse, 대소문자 구분 안 함).
numberStr
십진수 부동 소수점 숫자를 매칭하고 이를 문자열로 구문 분석합니다.
number
십진수로 표현되는 부동 소수점 숫자를 매칭하고 이를 배정밀도의 수로 구문 분석합니다.
numberExtStr
부동 소수점 숫자를 매칭하고(과학적 표기법 지원) 이를 문자열로 구문 분석합니다.
numberExt
부동 소수점 숫자를 매칭하고(과학적 표기법 지원) 이를 배정밀도 숫자로 구문 분석합니다.
integerStr
정수를 매칭하고 이를 문자열로 구문 분석합니다.
integer
정수를 매칭하고 이를 정수로 구문 분석합니다.
integerExtStr
정수를 매칭하고(과학적 표기법 지원) 이를 문자열로 구문 분석합니다.
integerExt
정수를 매칭하고(과학적 표기법 지원) 이를 정수로 구문 분석합니다.
word
_(밑줄) 문자를 포함하여 az, AZ, 0~9를 매칭합니다.
doubleQuotedString
큰따옴표로 묶은 문자열을 매칭합니다.
singleQuotedString
작은따옴표로 묶은 문자열을 매칭합니다.
quotedString
큰따옴표 또는 작은따옴표로 묶은 문자열을 매칭합니다.
uuid
UUID를 매칭합니다.
mac
MAC 주소를 매칭합니다.
ipv4
IPV4를 매칭합니다.
ipv6
IPV6를 매칭합니다.
ip
IP(v4 또는 v6)를 매칭합니다.
hostname
호스트 이름을 매칭합니다.
ipOrHost
호스트 이름 또는 IP를 매칭합니다.
port
포트 번호를 매칭합니다.
data
공백과 줄 바꿈을 포함한 모든 문자열을 매칭합니다. 정규식의 .*에 해당합니다. 위의 패턴 중에 적절한 것이 없을 때 사용하세요.
number
일치 항목을 배정밀도 숫자로 구문 분석합니다.
integer
일치 항목을 정수로 구문 분석합니다.
boolean
대소문자를 구분하지 않고 ’true’ 및 ‘false’ 문자열을 구문 분석합니다.
nullIf("value")
일치 항목이 제공된 값과 같으면 null을 반환합니다.
json
올바른 형식의 JSON을 구문 분석합니다.
rubyhash
올바른 형식의 Ruby 해시(예: {name => "John", "job" => {"company" => "Big Company", "title" => "CTO"}})를 구문 분석합니다.
useragent([decodeuricomponent:true/false])
user-agent를 구문 분석하고 장치, OS 및 Agent가 나타내는 브라우저를 포함한 JSON 개체를 반환합니다. [User Agent 프로세서를 확인하세요][1].
querystring
일치하는 URL 쿼리 문자열에서 키-값 쌍을 모두 추출합니다(예를 들어 ?productId=superproduct&promotionCode=superpromo).
decodeuricomponent
URI 구성 요소를 디코딩합니다. 예를 들어, %2Fservice%2Ftest/service/test로 변환합니다.
lowercase
소문자 문자열을 반환합니다.
uppercase
대문자 문자열을 반환합니다.
keyvalue([separatorStr[, characterAllowList[, quotingStr[, delimiter]]]])
키 값 패턴을 추출하고 JSON 개체를 반환합니다. 키-값 필터 예시를 참조하세요.
xml
올바른 형식의 XML을 구문 분석합니다. XML 필터 예시를 참조하세요.
csv(headers[, separator[, quotingcharacter]])
올바른 형식의 CSV 또는 TSV 라인을 구문 분석합니다. CSV 필터 예시를 참조하세요.
scale(factor)
예상되는 숫자 값에 제공된 인수를 곱합니다.
array([[openCloseStr, ] separator][, subRuleOrFilter)
토큰의 문자열 시퀀스를 구문 분석하여 배열로 반환합니다. 목록을 배열로 예시를 참조하세요.
url
URL을 구문 분석하고 토큰화된 모든 구성원(도메인, 쿼리 파라미터, 포트 등)을 JSON 개체로 반환합니다.

고급 설정

Grok 타일 하단에 고급 설정 섹션이 있습니다.

고급 설정

특정 텍스트 속성 구문 분석

추출 대상 필드를 사용하여 기본 message 속성 대신 주어진 텍스트 속성에 Grok 프로세서를 적용합니다.

예를 들어 키-값으로 구문 분석해야 하는 command.line 속성을 포함하는 이벤트를 생각해 보세요. 이 이벤트를 다음과 같이 구문 분석할 수 있습니다.

명령줄 구문 분석

도우미 규칙을 사용하여 여러 구문 분석 규칙을 공통화

도우미 규칙 필드를 사용하여 구문 분석 규칙의 토큰을 정의하세요. 도우미 규칙을 사용하면 구문 분석 규칙 전체에서 Grok 패턴을 공통으로 묶는 데 도움이 됩니다. 이것은 같은 토큰을 사용하는 같은 Grok 파서에 규칙이 여러 개 있을 때 유용합니다.

구조화되지 않은 전형적인 이벤트 예시:

john id:12345 connected on 11/08/2017 on server XYZ in production

다음 구문 분석 규칙 사용:

MyParsingRule %{user} %{connection} %{server}

다음 도우미 사용:

user %{word:user.name} id:%{integer:user.id}
connection connected on %{date("MM/dd/yyyy"):connect_date}
server on server %{notSpace:server.name} in %{notSpace:server.env}
도우미 규칙

예시

파서 사용법을 보여주는 몇 가지 예시:

키 값 또는 logfmt

이것은 키-값 코어 필터입니다. keyvalue([separatorStr[, characterAllowList[, quotingStr[, delimiter]]]]) 자세한 내용 설명:

  • separatorStr: 키와 값 사이 구분 기호를 정의합니다. 기본값은 =입니다.
  • characterAllowList: 기본 \\w.\\-_@ 외에 이스케이프 처리되지 않은 값 문자를 추가로 정의합니다. 따옴표가 없는 값에만 사용됩니다(예를 들어 key=@valueStr).
  • quotingStr: 따옴표를 정의하여 기본 따옴표 감지 <>, "", ''를 대체합니다.
  • delimiter: 서로 다른 키 값 쌍 사이의 구분 기호를 정의합니다(예를 들어 |key1=value1|key2=value2의 구분 기호임). 기본값은 (일반 공백), ,;입니다.

keyvalue와 같은 필터를 사용하여 keyvalue 또는 logfmt 형식의 문자열을 속성으로 더 쉽게 매핑합니다.

이벤트:

user=john connect_date=11/08/2017 id=123 action=click

규칙:

rule %{data::keyvalue}
구문 분석 예시 2

파라미터 이름은 이미 이벤트에 포함되어 있으므로 지정할 필요가 없습니다. 규칙 패턴에 추출 속성 my_attribute를 추가하면 다음과 같은 내용이 표시됩니다.

구문 분석 예시 2 bis

=가 키와 값의 기본 구분 기호가 아닌 경우, 구문 분석 규칙에 구분 기호를 포함한 파라미터를 추가하세요.

이벤트:

user: john connect_date: 11/08/2017 id: 123 action: click

규칙:

rule %{data::keyvalue(": ")}
키 값 파서

이벤트의 속성 값에 특수 문자가 포함된 경우(예를 들어 url에 /가 있는 경우) 이를 구문 분석 규칙의 허용 목록에 추가하세요.

이벤트:

url=https://app.datadoghq.com/event/stream user=john

규칙:

rule %{data::keyvalue("=","/:")}
키 값 허용 목록

기타 예시:

원시 문자열구문 분석 규칙결과
key=valueStr%{data::keyvalue}{“key”: “valueStr”}
key=<valueStr>%{data::keyvalue}{“key”: “valueStr”}
“key”=“valueStr”%{data::keyvalue}{“key”: “valueStr”}
key:valueStr%{data::keyvalue(":")}{“key”: “valueStr”}
key:"/valueStr"%{data::keyvalue(":", "/")}{“key”: “/valueStr”}
/key:/valueStr%{data::keyvalue(":", "/")}{"/key": “/valueStr”}
key:={valueStr}%{data::keyvalue(":=", "", "{}")}{“key”: “valueStr”}
key1=value1|key2=value2%{data::keyvalue("=", "", "", "|")}{“key1”: “value1”, “key2”: “value2”}
key1=“value1”|key2=“value2”%{data::keyvalue("=", "", "", "|")}{“key1”: “value1”, “key2”: “value2”}

Multiple QuotingString 예시: 여러 quotingstring을 정의하면 기본 동작이 정의된 따옴표로 대체됩니다. 키-값은 quotingStr에 정의된 내용과는 관계없이 항상 따옴표 없이 입력과 일치합니다. 따옴표를 사용하는 경우, 따옴표 사이의 모든 내용을 추출하기 때문에 characterAllowList는 무시됩니다.

이벤트:

key1:=valueStr key2:=</valueStr2> key3:="valueStr3"

규칙:

rule %{data::keyvalue(":=","","<>")}

결과:

{"key1": "valueStr", "key2": "/valueStr2"}

참고:

  • 빈 값(key=) 또는 null 값(key=null)은 출력 JSON에 표시되지 않습니다.
  • data 개체에서 keyvalue 필터를 정의하고 이 필터가 매칭되지 않으면 빈 JSON {}가 반환됩니다(예를 들어 입력: key:=valueStr, 구문 분석 규칙: rule_test %{data::keyvalue("=")}, 출력: {}).
  • ""quotingStr로 정의하면 인용에 대한 기본 구성이 유지됩니다.

날짜 구문 분석

날짜 매처는 타임스탬프를 EPOCH 형식으로 변환합니다(측정 단위 밀리초).

원시 문자열구문 분석 규칙결과
14:20:15%{date("HH:mm:ss"):date}{“date”: 51615000}
02:20:15 PM%{date("hh:mm:ss a"):date}{“date”: 51615000}
11/10/2014%{date("dd/MM/yyyy"):date}{“date”: 1412978400000}
Thu Jun 16 08:29:03 2016%{date("EEE MMM dd HH:mm:ss yyyy"):date}{“date”: 1466065743000}
Tue Nov 1 08:29:03 2016%{date("EEE MMM d HH:mm:ss yyyy"):date}{“date”: 1466065743000}
06/Mar/2013:01:36:30 +0900%{date("dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"):date}{“date”: 1362501390000}
2016-11-29T16:21:36.431+0000%{date("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZ"):date}{“date”: 1480436496431}
2016-11-29T16:21:36.431+00:00%{date("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZZ"):date}{“date”: 1480436496431}
06/Feb/2009:12:14:14.655%{date("dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss.SSS"):date}{“date”: 1233922454655}
2007-08-31 19:22:22.427 ADT%{date("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS z"):date}{“date”: 1188598942427}
Thu Jun 16 08:29:03 20161%{date("EEE MMM dd HH:mm:ss yyyy","Europe/Paris"):date}{“date”: 1466058543000}
Thu Jun 16 08:29:03 20161%{date("EEE MMM dd HH:mm:ss yyyy","UTC+5"):date}{“date”: 1466047743000}
Thu Jun 16 08:29:03 20161%{date("EEE MMM dd HH:mm:ss yyyy","+3"):date}{“date”: 1466054943000}

1 자체 현지화를 수행하고 타임스탬프가 UTC가 아닌 경우 timezone 파라미터를 사용하세요. 지원되는 표준 시간대 형식은 다음과 같습니다.

  • GMT, UTC, UT 또는 Z
  • +h, +hh, +hh:mm, -hh:mm, +hhmm, -hhmm, +hh:mm:ss, -hh:mm:ss, +hhmmss 또는 -hhmmss. 지원되는 최대 범위는 +18:00~-18:00(양쪽 끝값 포함)입니다.
  • UTC+, UTC-, GMT+, GMT-, UT+ 또는 UT-로 시작하는 표준 시간대입니다. 지원되는 최대 범위는 +18:00~-18:00(양쪽 끝값 포함)입니다.
  • TZ 데이터베이스에서 가져온 표준 시간대 ID입니다. 자세한 내용은 TZ 데이터베이스 이름을 참조하세요.

참고: 날짜를 구문 분석해도 그 값을 이벤트의 공식 날짜로 설정하지 않습니다. 이 경우 이후 프로세서에서 이벤트 날짜 리매퍼를 사용하세요.

대체 패턴

속성 하나만 다른 두 가지 형식을 가질 수 있는 이벤트가 있는 경우, (<REGEX_1>|<REGEX_2>) 형태로 대체 패턴을 사용해 단일 규칙을 설정하세요. 이 규칙은 부울 OR과 동등합니다.

이벤트:

john connected on 11/08/2017
12345 connected on 11/08/2017

규칙: “id"는 문자열이 아니고 정수입니다.

MyParsingRule (%{integer:user.id}|%{word:user.firstname}) connected on %{date("MM/dd/yyyy"):connect_date}

결과:

구문 분석 예시 4
구문 분석 예시 4 bis

선택 속성

일부 이벤트는 가끔씩만 나타나는 값을 포함합니다. 이런 경우, ()?를 사용해 속성 추출을 선택 사항으로 설정하세요.

이벤트:

john 1234 connected on 11/08/2017

규칙:

MyParsingRule %{word:user.firstname} (%{integer:user.id} )?connected on %{date("MM/dd/yyyy"):connect_date}

참고: 선택 사항 섹션의 첫 단어 뒤에 공백을 포함하면 규칙이 매칭되지 않습니다.

구문 분석 예시 5
구문 분석 예시 5 bis

중첩된 JSON

원시 텍스트 접두사 뒤에 중첩된 JSON 개체를 구문 분석하려면 json 필터를 사용하세요.

이벤트:

Sep 06 09:13:38 vagrant program[123]: server.1 {"method":"GET", "status_code":200, "url":"https://app.datadoghq.com/logs/pipelines", "duration":123456}

규칙:

parsing_rule %{date("MMM dd HH:mm:ss"):timestamp} %{word:vm} %{word:app}\[%{number:logger.thread_id}\]: %{notSpace:server} %{data::json}
중첩된 JSON 구문 분석 예시

정규식

이벤트:

john_1a2b3c4 connected on 11/08/2017

규칙:

MyParsingRule %{regex("[a-z]*"):user.firstname}_%{regex("[a-zA-Z0-9]*"):user.id} .*
구문 분석 예시 6

목록에서 배열로

목록을 속성 한 개의 배열로 추출하려면 array([[openCloseStr, ] separator][, subRuleOrFilter) 필터를 사용하세요. subRuleOrFilter는 선택 사항이며 이러한 필터를 허용합니다.

이벤트:

Users [John, Oliver, Marc, Tom] have been added to the database

규칙:

myParsingRule Users %{data:users:array("[]",",")} have been added to the database
구문 분석 예시 6

이벤트:

Users {John-Oliver-Marc-Tom} have been added to the database

규칙:

myParsingRule Users %{data:users:array("{}","-")} have been added to the database

**subRuleOrFilter**를 사용하는 규칙:

myParsingRule Users %{data:users:array("{}","-", uppercase)} have been added to the database

Glog 형식

Kubernetes 구성 요소는 glog 형식으로 로깅될 때가 있습니다. 이 예시는 Pipeline Library의 Kube Scheduler 항목에서 가져온 것입니다.

이벤트 예시:

W0424 11:47:41.605188       1 authorization.go:47] Authorization is disabled

구문 분석 규칙:

kube_scheduler %{regex("\\w"):level}%{date("MMdd HH:mm:ss.SSSSSS"):timestamp}\s+%{number:logger.thread_id} %{notSpace:logger.name}:%{number:logger.lineno}\] %{data:msg}

추출된 JSON:

{
  "level": "W",
  "timestamp": 1587728861605,
  "logger": {
    "thread_id": 1,
    "name": "authorization.go"
  },
  "lineno": 47,
  "msg": "Authorization is disabled"
}

XML 구문 분석

XML 파서는 XML 형식 메시지를 JSON으로 변환합니다.

이벤트:

<book category="CHILDREN">
  <title lang="en">Harry Potter</title>
  <author>J K. Rowling</author>
  <year>2005</year>
</book>

규칙:

rule %{data::xml}

결과:

{
"book": {
  "year": "2005",
  "author": "J K. Rowling",
  "category": "CHILDREN",
  "title": {
    "lang": "en",
    "value": "Harry Potter"
  }
}
}

참고:

  • XML에 두 개의 태그 사이에 속성과 문자열 값이 모두 있는 태그가 포함된 경우, value 속성이 생성됩니다. 예를 들어 <title lang="en">Harry Potter</title>{"title": {"lang": "en", "value": "Harry Potter" } }로 변환됩니다.
  • 반복되는 태그는 자동으로 배열로 변환됩니다. 예를 들어 <bookstore><book>Harry Potter</book><book>Everyday Italian</book></bookstore>{ "bookstore": { "book": [ "Harry Potter", "Everyday Italian" ] } }으로 변환됩니다.

CSV 구문 분석

CSV 필터를 사용하면 주어진 문자(기본적으로 ,)로 구분된 문자열을 속성으로 더 쉽게 매핑할 수 있습니다.

CSV 필터는 csv(headers[, separator[, quotingcharacter]])로 정의되며, 자세한 설명은 다음과 같습니다.

  • headers: ,로 구분된 키 이름을 정의합니다. 키 이름은 알파벳 문자로 시작해야 하며 _와 영숫자만 포함할 수 있습니다.
  • separator: 서로 다른 값을 구분하는 데 사용되는 구분 기호를 정의합니다. 문자 한 개만 허용됩니다. 기본값: ,. 참고: TSV의 탭 문자를 나타내려면 separatortab을 사용하세요.
  • quotingcharacter: 따옴표를 정의합니다. 문자 한 개만 허용됩니다. 기본값: "

참고:

  • 구분 기호 문자를 포함하는 값은 반드시 따옴표로 묶어야 합니다.
  • 따옴표로 묶인 값에 따옴표 문자가 포함된 경우 따옴표로 이스케이프해야 합니다. 예를 들어 따옴표로 묶인 값 안의 """를 나타냅니다.
  • 이벤트에 헤더의 키 개수와 같은 숫자 값이 포함되지 않은 경우, CSV 파서는 첫 번째 항목을 매칭합니다.
  • 가능한 경우, 정수와 double은 자동으로 캐스팅됩니다.

이벤트:

John,Doe,120,Jefferson St.,Riverside

규칙:

myParsingRule %{data:user:csv("first_name,name,st_nb,st_name,city")}

결과:

{
  "user": {
    "first_name": "John",
    "name": "Doe",
    "st_nb": 120,
    "st_name": "Jefferson St.",
    "city": "Riverside"
  }
}

기타 예시:

원시 문자열구문 분석 규칙결과
John,Doe%{data::csv("firstname,name")}{“firstname”: “John”, “name”:“Doe”}
"John ""Da Man""",Doe%{data::csv("firstname,name")}{“firstname”: “John "Da Man"”, “name”:“Doe”}
'John ''Da Man''',Doe%{data::csv("firstname,name",",","'")}{“firstname”: “John ‘Da Man’”, “name”:“Doe”}
John|Doe%{data::csv("firstname,name","|")}{“firstname”: “John”, “name”:“Doe”}
value1,value2,value3%{data::csv("key1,key2")}{“key1”: “value1”, “key2”:“value2”}
value1,value2%{data::csv("key1,key2,key3")}{“key1”: “value1”, “key2”:“value2”}
value1,,value3%{data::csv("key1,key2,key3")}{“key1”: “value1”, “key3”:“value3”}
Value1    Value2    Value3 (TSV)%{data::csv("key1,key2,key3","tab")}{“key1”: “value1”, “key2”: “value2”, “key3”:“value3”}

데이터 매처를 사용해 불필요한 텍스트 삭제

무엇이 필요한지 구문 분석을 마쳤고, 그 시점 이후 텍스트를 삭제해도 안전하다는 사실을 알고 있는 이벤트라면 데이터 매처를 사용해 삭제하면 됩니다. 다음 이벤트 예시의 경우, data 매처를 사용해 맨 끝의 %를 삭제할 수 있습니다.

이벤트:

Usage: 24.3%

규칙:

MyParsingRule Usage\:\s+%{number:usage}%{data:ignore}

결과:

{
  "usage": 24.3,
  "ignore": "%"
}

ASCII 제어 문자

이벤트에 ASCII 제어 문자가 포함된 경우, 수집 시 직렬화됩니다. 이러한 문자는 Grok 파서 내에서 직렬화된 값으로 명시적으로 이스케이프하여 처리할 수 있습니다.