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Collector 전처리 프레임워크

Collector 전처리 프레임워크

Owned by Grey Shim
Jan 17, 2022


마크베이스 collector는 로그 데이터를 수집하여 분석하고 마크베이스 서버에 전송한다. 

데이터 수집 및 분석 기능 외에 추가적인 데이터 처리를 위해, 마크베이스 collector는 python 을 이용한 데이터 전처리 프레임워크를 제공한다.

전처리를 위한 환경변수 설정

전처리 프레임워크로 python 2.6 버전을 사용한다. 이 버전의 python은 마크베이스 서버와 같이 설치된 것을 사용하는 것을 추천한다.

설치된 python은 $MACH_COLLECTOR_HOME/webadmin/flask/Python/bin 경로에 있다.
Python 라이브러리 추가 설치를 위한 python 실행도 위 디렉토리에서 실행해야 기존에 설치되어 있는 다른 버전의 python과 충돌을 방지할 수 있다.

마크베이스 collector와 같이 제공된 python을 기본으로 사용하려면 PATH 환경변수를 정확히 설정하고, USER_PREPROCESS_LIB_PATH를 설정하여야 한다. USER_PREPROCESS_LIB_PATH에 경로를 추가로 등록할 때 경로 값의 분리를 위해 경로들 사이에 ":" 문자를 넣어줘야 한다.

목차

전처리 순서

로그 데이터를 변환 및 조작하기 위한 전처리 실행 순서를 기술한다.

1. 메시지 전처리

원본 로그 데이터 파일에 데이터가 입력되면 각 로그 데이터는 로그 단위들로 분리된다.

가령 로그 데이터를 origin_msg라고 하자. 각 origin_msg는 한번에 한 단계씩 처리 과정을 거친다.

  • 예를 들어 입력된 첫번째 메시지가 "Aug 19 15:37:12 localhost NetworkManager[1340]: (eth1): bringing up device." 라고 하면, 
    입력된 origin_msg는 정규 표현식에 의해 토큰들로 분리된다. 이를 메시지 파싱이라고 한다. 
  • 메시지 파싱 이전에 origin_msg를 전처리 할 수 있다. 
  • 전처리 스크립트를 이용해 origin_msg를 변경하는 경우에는, 변경된 결과 메시지가 파싱 가능한 메시지여야 한다.


2. 컬럼 전처리

로그 메시지를 파싱한 이후, 결과 토큰값들이 생성된다. 아무런 처리 과정이 없다면 이 값이 데이터베이스에 저장된다.

파싱된 토큰들을 데이터베이스에 전달하기 전에 두번째 단계의 전처리 과정을 실행할 수 있다.
이때 rgx파일에 기술된 필드명을 이용하여 변경하거나 이를 이용할 수 있다. rgx파일에 기술된 데이터형과 다른 유형으로 토큰을 변경하면 에러가 발생할 수 있다.

자세한 내용은, 아래 예제 스크립트를 참조하라.


전처리 스크립트

전처리 스크립트는 Python 으로 작성하여야 한다. 쉽게 사용하려면 "custom.py"파일을 원하는 형태로 변경하는 것을 추천한다.

PRS_SUCCESS       = ( 0, None )
PRS_SUCCESS_INFO  = ( 1, "Info Msg")
PRS_SUCCESS_SKIP  = ( 2, None )
PRS_FAILURE       = (-1, "Error Msg" )

class mach_preprocess:
    def __init__(self):
        return
    def mach_msg_preprocess(self, dict):
        return PRS_SUCCESS;
    def mach_column_preprocess(self, dict):
        return PRS_SUCCESS;
    def __del__(self):
        return


결과값 정의

전처리 스크립트의 실행 결과를 collector에 전달하기 위해서 리턴값을 이용한다. collector가 전처리 스크립트를 실행한 이후에 참조하는 결과값은 (code, message)의 튜플 (tuple) 유형이다.

PRS_SUCCESS       = ( 0, None )
PRS_SUCCESS_INFO  = ( 1, "Info Msg")
PRS_SUCCESS_SKIP  = ( 2, None )
PRS_FAILURE       = (-1, "Error Msg" )

여기서 PRS_SUCCESS, PRS_SUCCESS_INFO, PRS_SUCCESS_SKIP, PRS_FAILURE는 collector가 참조하는 결과값이다.

  • 결과값이 PRS_SUCCESS인 경우에는, collector는 정상적으로 데이터를 입력한다. 
  • 결과값이 PRS_SUCCSS_INFO인 경우에는, 데이터를 정상적으로 처리하고 전달된 메시지를 trc 파일에 기록한다. 
  • 결과값이 PRS_SUCCESS_SKIP인 경우에는, 해당 데이터를 버리고 새로운 데이터 처리를 시작한다.
  • 결과값이 PRS_FAILURE인 경우에는, 에러 메시지를 trc 파일에 기록하고 다음 메시지를 처리한다.

데이터 처리의 제어를 위해서는 PRS_SUCCESS, PRS_SUCCESS_SKIP 결과값을 이용하고, 메시지를 trc에 남기기 위해서는 PRS_SUCCESS_INFO나 PRS_FAILURE 결과값을 이용하면 된다.


클래스 정의

마크베이스 collector는 python언어로 작성된 사전 정의된 클래스의 함수를 호출하여 전처리를 수행한다.

아래의 예제를 보면 클래스의 각 함수와 "dict" 매개변수와 리턴값에 대해서 알 수 있다.


클래스 명이나 함수 이름을 바꾸면 실행되지 않는다. 따라서 작성시 유의하여야 한다.



class mach_preprocess:
    def __init__(self):
        return
    def mach_msg_preprocess(self, dict):
        return PRS_SUCCESS;
    def mach_column_preprocess(self, dict):
        return PRS_SUCCESS;
    def __del__(self):
        return

사전 정의된 클래스명은 "mach_preprocess"이다.

  • 매개변수는 메서드를 호출할 때 "self" 인스턴스로 전달된다. 
  • __init__과 __del__은 python언어의 기본 객체 생성자/제거자이다.
    따라서 __init__은 collector의 프로세스가 생성될 때 호출되고, __del__은 collector가 종료될 때 호출된다. 
  • __init__에서 변수들을 초기화하고, __del__에서 할당한 자원을 해제할 수 있다.
    이 두 메서드는 리턴값이 없다.

데이터 전처리에 호출되는 메서드는 "mach_msg_preprocess"와 "mach_column_preprocess"이다. 
각 메서드의 설명은 아래와 같다.


mach_msg_preprocess

이 메서드는 입력 메시지가 토큰으로 분리되기 전에 호출된다.

메시지를 파싱하기 전에 실행되므로, 전달되는 값은 컬렉터 관련 메타 데이터와 원본 메시지인 "origin_msg"이다.
컬렉터 메타 데이터는 테이블 이름, 컬렉터 유형, 현재 실행 중인 컬렉터의 이름과 오프셋 (offset) 이다. 이 정보들은 참조 정보로 제공되어 변경하더라도 컬렉터에 반영되지는 않는다.

"origin_msg"는 변경되면 컬렉터에 변경사항이 반영된다.
rgx파일에 설정된 정규표현식을 통과하지 못하도록 메시지를 변경하면, 이후 파싱 과정에서 오류가 발생할 수 있다.

키설명변경 값 반영 가능 여부
table_name테이블 이름X
collect_type컬렉터 유형X
collector_name현재 실행 중인 컬렉터 이름X
data_source데이터 원본이 되는 소스 파일 경로X
origin_msg소스 파일의 원본 데이터 (Raw data) 메시지O

필요 없는 메시지는 PRS_SUCCESS_SKIP 을 반환시켜서, 이후 파싱 과정을 생략하여 처리를 빠르게 할 수 있다.
필요 없는 메시지를 이 단계에서 파악할 수 있다면, 먼저 PRS_SUCCESS_SKIP 으로 처리하는 것이 좋다.


mach_column_preprocess

이 메서드는 입력 메시지를 파싱한 이후 토큰으로 분해된 값을, 데이터베이스에 입력하기 전에 호출된다.
"mach_msg_preprocess"와 마찬가지로, 전달된 메타데이터는 컬렉터에 반영되지 않는다.

키설명변경 값 반영 가능 여부
table_name테이블 이름X
collect_type컬렉터 이름X
collect_name현재 실행 중인 컬렉터 이름X
data_source데이터 원본이 되는 소스 파일 경로X
origin_msg소스 파일의 원본 데이터 (Raw data) 메시지X
column_namen번째 컬럼 토큰O

예제 스크립트

기본으로 제공되는 예제는 syslog파일에 대한 것이며 $MACH_COLLECTOR_HOME/collector 디렉토리에 있다.

예제 템플릿인 syslog.tpl 에서 전처리를 수행하는 방법을 살펴보자.

###############################################################################
Copyright of this product 2013-2023,
Machbase Inc. or its subsidiaries.
All Rights reserved
###############################################################################
#
This file is for Machbase collector template file.
#
###################################################################
Collect setting
###################################################################

COLLECT_TYPE=FILE
LOG_SOURCE=/var/log/syslog

###################################################################
Process setting
###################################################################

REGEX_PATH=syslog.rgx
PREPROCESS_PATH=script_path

###################################################################
Output setting
###################################################################
DB_TABLE_NAME = "syslogtable"
DB_ADDR = "127.0.0.1"
DB_PORT = 5656
DB_USER = "SYS"
DB_PASS = "MANAGER"
#
0: Direct insert
1: Prepared insert
2: Append
APPEND_MODE=2
#
0: None, just append.
1: Truncate.
2: Try to create table. If table already exists, warn it and proceed.
3: Drop and create.
CREATE_TABLE_MODE=2

전처리 스크립트 파일의 위치를 지정하기 위해서,  PREPROCESS_PATH를 tpl 파일에 설정한다. 경로명은 절대 경로 (/로 시작되는 경로)를 지정하거나 $MACH_COLLECTOR_HOME/collector/preprocess의 기본 경로(파일명만 지정한 경우)가 된다.


SKIP

입력 메시지를 검사하여 특정한 단어가 있는 경우에 이를 입력하지 않는 스크립트이다.

컬렉터 템플릿 파일에 PREPROCESS_PATH=skip.py를 설정하면 된다.
경로명을 지정하지 않았으므로, $MACH_COLLECTOR_HOME/collector/preprocess/ 디렉토리에 그 파일을 작성해야 한다.

PRS_SUCCESS       = ( 0, None )
PRS_SUCCESS_INFO  = ( 1, "Info Msg" )
PRS_SUCCESS_SKIP  = ( 2, None )
PRS_FAILURE       = (-1, "Error Msg" )

class mach_preprocess:
    def __init__(self):
        return
    def mach_msg_preprocess(self, dict):
        if dict['origin_msg'].find("CMD") is not -1: <== 문자열 검색 "CMD"
            return PRS_SUCCESS_SKIP <== 문자열에 "CMD"가 없으면 생략
        else:
            return PRS_SUCCESS;
    def mach_column_preprocess(self, dict):
        return PRS_SUCCESS;
    def __del__(self):
        return

#Test code
if __name__ == "__main__":
    pre_obj = mach_preprocess()
    dict = {"origin_msg":"Jul 16 07:09:01 mach-Precision-T1700 CRON[1220]: (root) CMD (  [ -x /usr/lib/php5/maxlifetime ] && [ -x /usr/lib/php5/sessionclean ] && 
[ -d /var/lib/php5 ] && /usr/lib/php5/sessionclean /var/lib/php5 $(/usr/lib/php5/maxlifetime))"}
    print pre_obj.mach_msg_preprocess(dict)

    dict = {"origin_msg":"Jul 16 07:39:31 mach-Precision-T1700 cracklib: no dictionary update necessary."}
    print pre_obj.mach_msg_preprocess(dict)

파싱 과정을 실행하지 않은 "mach_msg_preprocess" 메서드에서 "origin_msg"매개변수에  "CMD" 문자열이 있는지 검사하여 있다면 그 메시지를 스킵하도록 설정한 예제이다.
"if __name__ == "__main__"이후의 소스라인은 스크립트가 정상적으로 동작하는지 테스트하기 위해서 작성한 코드이다.

관련 내용은, 아래 '전처리 스크립트 테스트' 부분을 참고하라.


REPLACE

파싱을 거친 이후에 msg 칼럼에 "CRON"이라는 문자열이 있는 경우, 그것을 "cron-exectue"문자열로 변환하는 예제이다.
이 또한 $MACH_COLLECTOR_HOME/collector/preprocess/ 디렉토리의 replace.py 파일을 tpl 파일에서 다음과 같이 지정하면 실행된다. 

sample.tpl
PREPROCESS_PATH=replace.py
PRS_SUCCESS       = ( 0, None )
PRS_SUCCESS_INFO  = ( 1, "Info Msg" )
PRS_SUCCESS_SKIP  = ( 2, None )
PRS_FAILURE       = (-1, "Error Msg" )

class mach_preprocess:
    def __init__(self):
        return
    def mach_msg_preprocess(self, dict):
        return PRS_SUCCESS;
    def mach_column_preprocess(self, dict):
        dict['msg'] = dict['msg'].replace("CRON", "cron-execute") <== "CRON"을 "cron-execute"로 치환
        return PRS_SUCCESS;
    def __del__(self):
        return

#Test code
if __name__ == "__main__":
    pre_obj = mach_preprocess()
    dict = {"tm":"Jul 16 07:39:01", "host":"mach-Precision-T1700", "msg":"CRON[1377]: (root) CMD (  [ -x /usr/lib/php5/maxlifetime ] && 
[ -x /usr/lib/php5/sessionclean ] && [ -d /var/lib/php5 ] && /usr/lib/php5/sessionclean /var/lib/php5 $(/usr/lib/php5/maxlifetime))"}
    (code, msg) = pre_obj.mach_column_preprocess(dict);
    if code >= 0:
        print dict
    else:
        print msg

입력된 원본 메시지는 파싱 과정을 거쳐 토큰으로 분리된다.이 토큰은 mach_column_ preprocess메서드에서 처리할 수 있다.
위의 예제는 "CRON"문자열을 "cron-execute"로 변환하는 예제이다. "if name == "__main__"이하의 코드는 스크립트 실행을 디버깅하기 위한 것이다.


TRACE

TRACE 스크립트는 입력 데이터를 "mach_msg_preprocess" 및 "mach_column_preprocess"메서드에서 파일에 기록하는 것이다.
PREPROCESS_PATH=trace.py를 tpl 파일에 추가하고, 해당 스크립트 파일을 $MACH_COLLECTOR_HOME/collector/preprocess 디렉토리에 작성해 두면 동작한다.

PRS_SUCCESS       = ( 0, None )
PRS_SUCCESS_INFO  = ( 1, "Info Msg" )
PRS_SUCCESS_SKIP  = ( 2, None )
PRS_FAILURE       = (-1, "Error Msg" )

class mach_preprocess:
    def __init__(self):
        self.msg_file = open("/tmp/msg.log", 'a') <== 파일 지정
        self.column_file = open("/tmp/column.log", 'a')
        return
    def mach_msg_preprocess(self, dict):
        self.msg_file.write(str(dict)+"\n"); <== 인자값을 파일에 기록
        self.msg_file.write("\n");
        return PRS_SUCCESS;
    def mach_column_preprocess(self, dict):
        self.column_file.write(str(dict)+"\n");
        self.column_file.write("\n");
        return PRS_SUCCESS;
    def __del__(self):
        self.msg_file.close() <== 파일 닫기
        self.column_file.close()
        return

#Test code
if __name__ == "__main__":
    pre_obj = mach_preprocess()
    dict = {"origin_msg":"Jul 16 06:39:01 mach-Precision-T1700 CRON[1149]: (root) CMD (  [ -x /usr/lib/php5/maxlifetime ] && ]
[ -x /usr/lib/php5/sessionclean ] && [ -d /var/lib/php5 ] && /usr/lib/php5/sessionclean /var/lib/php5 $(/usr/lib/php5/maxlifetime))"}
    pre_obj.mach_msg_preprocess(dict)
    dict = {"origin_msg":"Jul 16 06:39:01 mach-Precision-T1700 CRON[1149]: (root) CMD (  [ -x /usr/lib/php5/maxlifetime ] && [ -x /usr/lib/php5/sessionclean ] && 
[ -d /var/lib/php5 ] && /usr/lib/php5/sessionclean /var/lib/php5 $(/usr/lib/php5/maxlifetime))", "tm":"Jul 16 06:39:01", "host":"mach-Precision-T1700", 
"msg":"CRON[1149]: (root) CMD (  [ -x /usr/lib/php5/maxlifetime ] && [ -x /usr/lib/php5/sessionclean ] && [ -d /var/lib/php5 ] && 
/usr/lib/php5/sessionclean /var/lib/php5 $(/usr/lib/php5/maxlifetime))"}
    pre_obj.mach_column_preprocess(dict)

init 및 del 이 시작 및 종료시에 실행되는 점을 이용하여 collector 실행시 msg_file, column_file  객체를  생성 및 개방하며, 종료시 각 파일을 닫도록 할 수 있다.

이 두개의 변수는 객체의 다른 메서드에서 접근할 수 있다. if __name__ == "__main__" 이하의 코드는 스크립트가 정상적으로 동작하는지 테스트하는 코드이다.


ODBC

아래의 ODBC 스크립트는 검색 키를 데이터베이스에서 검색하여 검색 키가 입력 메시지에 존재한다면, 그 값을 지정된 테이블에 입력하는 예제이다.

이 예제를 동작시키는 방법은 PREPROCESS_PATH 값을 템플릿 파일에 지정하는 것으로 기존과 동일하다.

이 예제에서 pypyodbc가 사용되었다. 컬렉터 스크립트에서 ODBC를 사용하려면 pypyodbc를 사용하여야 한다.

import 된 pypyodbc는 기본 모듈이 아니므로 미리 설치할 필요가 있다.

$MACH_COLLECTOR_HOME/webadmin/flask/Python/bin/python 경로에서 pypyodbc를 설치하여야 한다.
설치 경로는 $MACH_COLLECTOR_HOME/webadmin/flask/Python/lib/python2.7/site-packages/pypyodbc-1.3.3-py2.7.egg 이다.

그 다음 임포트 모듈의 경로를 설정하여야 한다. 경로 설정은 두 가지 방법이 있다.

  • 첫 번째 방법은, sys module의 경로를 수정하거나 collector에게 모듈 경로를 제공하는 것이다.
  • 두 번째 방법은, 환경 변수 USER_PREPROCESS_LIB_PATH 를 설정하는 것이다.
export USER_PREPROCESS_LIB_PATH=$MACH_COLLECTOR_HOME/webadmin/flask/Python/lib/python2.7/site-packages/pypyodbc-1.3.3-py2.7.egg
import pypyodbc

PRS_SUCCESS       = ( 0, None )
PRS_SUCCESS_INFO  = ( 1, "Info Msg" )
PRS_SUCCESS_SKIP  = ( 2, None )
PRS_FAILURE       = (-1, "Error Msg" )

class mach_preprocess:
    def __init__(self):
        self.con = pypyodbc.connect("DSN=MYSQL") <== 미리 선언된 MySQL DNS값을 입력.
        self.cursor = self.con.cursor()
        self.table_name = "error_msg"
        self.test_data_make(); <== 랜덤 데이터 생성.
        return
    def mach_msg_preprocess(self, dict):
        return PRS_SUCCESS;
    def mach_column_preprocess(self, dict):
        result = self.cursor.execute("select code, msg from %s where code = %d"%(self.table_name, int(dict['code_type']))) <== 테이블에서 관련 데이터 획득.
        if result is not None: <== 결과값이 존재할 때.
            dict['code_type'] = result.fetchall()[0][1] <== 관련 데이터 치환.
        else:
            print "failure "+str(dict)
        return PRS_SUCCESS;
    def __del__(self):
        self.cursor.close()
        self.con.close()
        return

    #for test
    def test_data_make(self):
        self.table_check("create table %s (code integer, msg varchar(255))");
        return
    def table_check(self, query):
        self.tables = self.cursor.tables().fetchall()
        self.table_list = []
        for (db, user, table, info, none) in self.tables:
            self.table_list.append(table.upper())
        if self.table_name.upper() in self.table_list: <== 이미 테이블이 존재할 경우, 테이블을 지우고 새로 생성.ㅡ
            self.cursor.execute("drop table %s"%self.table_name)
        self.cursor.execute(query%self.table_name);
        self.insert_error_msg()
        self.cursor.commit()
        return
    def insert_error_msg(self): <== 코드와 메세지를 치환.
        error = ((0, "SUCCESS"), (1, "SUCCESS_WITH_INFO"), (-1, "FAILURE"))
        for (code, msg) in error:
            self.cursor.execute("insert into %s values ( %d, '%s')"%(self.table_name, code, msg))
        return

# Test code
if __name__ == "__main__":
    pre_obj = mach_preprocess()
    pre_obj.test_data_make()
    dict = {"tm":"Jul 16 07:39:01","host":"mach-Precision-T1700","msg":"CRON[1377]: (root) CMD (  [ -x /usr/lib/php5/maxlifetime ] && 
[ -x /usr/lib/php5/sessionclean ] && [ -d /var/lib/php5 ] && /usr/lib/php5/sessionclean /var/lib/php5 $(/usr/lib/php5/maxlifetime))","code_type":"-1"}
    pre_obj.mach_column_preprocess(dict)
    print dict
    dict = {"tm":"Jul 15 11:31:54","host":"mach-Precision-T1700","msg":"NetworkManager[1340]: <error> [1405391514.205040] [nm-system.c:768] 
nm_system_iface_get_flags(): (unknown): failed to get interface link object","code_type":"0"}
    pre_obj.mach_column_preprocess(dict)
    print dict
    dict = {"tm":"Jul 15 11:31:54","host":"mach-Precision-T1700","msg":"NetworkManager[1340]: <warn> sysctl: failed to 
open '/proc/sys/net/ipv6/conf/eth1/use_tempaddr': (2) No file in directory","code_type":"1"}


전처리 스크립트 테스트

위 ODBC예제에서 사용할 pypyodbc 모듈을 지정된 환경변수에서 로딩할 수 있다. 새로운 스크립트를 작성한 이후, 스크립트가 정확히 동작하는지 확인해야 한다.

스크립트 테스트를 위한 방법으로, 직접 실행 방법과 간접 실행 방법이 있다.
직접 실행 방법은 스크립트가 테스트를 직접 실행하는 것이며, 간접 실행 방법은 그 스크립트를 import 하여 테스트 하는 것이다.

직접 실행

예제 전처리 스크립트 하단에 추가되어 있는 테스트 코드들은 전처리 클래스 객체를 직접 호출하여 결과를 확인한다. 아래 예제는 skip.py 스크립트의 테스트 코드이다.

if __name__ == "__main__":
    pre_obj = mach_preprocess()
    dict = {"origin_msg":"Jul 16 07:09:01 mach-Precision-T1700 CRON[1220]: (root) CMD (  [ -x /usr/lib/php5/maxlifetime ] && 
[ -x /usr/lib/php5/sessionclean ] && [ -d /var/lib/php5 ] && /usr/lib/php5/sessionclean /var/lib/php5 $(/usr/lib/php5/maxlifetime))"}
    print pre_obj.mach_msg_preprocess(dict)

    dict = {"origin_msg":"Jul 16 07:39:31 mach-Precision-T1700 cracklib: no dictionary update necessary."}
    print pre_obj.mach_msg_preprocess(dict)

테스트 스크립트는 "__name__ == "__main__":" 으로 시작한다.

Python 인터프리터로 이 스크립트를 바로 실행할 경우 __name__변수를 __main__으로 설정하므로 테스트 코드를 실행한다.
collector에서 호출될 경우에는 위 테스트 코드가 실행되지 않는다.

테스트 코드의 실행 과정을 살펴보면 먼저 mach_process() 함수의 호출로 프리프로세스 객체인 pre_obj를 생성한다.
이 때, __init__메서드가 호출된다. mach_msg_preprocess에 전달되는 매개변수인 dict를 설정한 후, 메서드를 호출하여 테스트를 수행한다.
dict 값을 개발자가 설정해야 하지만, 실제 스크립트에 전달되는 값을 알기 어려운 경우, "trace.py" 스크립트를 이용하여 메서드에 전달되는 값을 얻어서 테스트 할 수 있다.

trace.py 스크립트가 생성하는 데이터는 /tmp/msg.log 및 /tmp/column.log에 기록된다.


간접 실행

이미 생성한 전처리 스크립트를 import 를 통해서 읽어들여 실행하는 방법이다.

import skip <== 이미 작성된 script를 import.

if __name__ == "__main__":
    pre_obj = skip.mach_preprocess() <== 클래스 생성 시, mach_preprocess 함수 호출.
    dict = {"origin_msg":"Jul 16 07:09:01 mach-Precision-T1700 CRON[1220]: (root) CMD (  [ -x /usr/lib/php5/maxlifetime ] && [ -x /usr/lib/php5/sessionclean ] && 
[ -d /var/lib/php5 ] && /usr/lib/php5/sessionclean /var/lib/php5 $(/usr/lib/php5/maxlifetime))"}
    print pre_obj.mach_msg_preprocess(dict)

    dict = {"origin_msg":"Jul 16 07:39:31 mach-Precision-T1700 cracklib: no dictionary update necessary."}
    print pre_obj.mach_msg_preprocess(dict)