MQ Viewer

Un outil concis pour se connecter aux brokers MQ, afficher les messages dans les files d'attente, appliquer des filtres et exporter les résultats pour le débogage et l'audit.

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À propos de cet outil

MQ Viewer permet une connexion directe aux brokers de messages pour récupérer les messages à partir des files d'attente ou des topics sélectionnés. Il normalise les métadonnées du broker et présente les messages avec horodatages, en-têtes et payloads. L'outil prend en charge le streaming en temps réel ou l’extraction historique dans une plage définie, afin que les développeurs puissent reproduire des problèmes, vérifier la sémantique de livraison et inspecter les formes de payload. En supportant plusieurs protocoles (AMQP et Kafka-like), il offre une vue unifiée à travers les environnements. Les utilisateurs peuvent spécifier les identifiants d'accès, le type de broker et la file d'attente cible, puis demander un ensemble délimité de messages pour l’analyse. Cela réduit le travail de dev et améliore la traçabilité d'audit.

En interne, l'outil se connecte au broker, s'abonne ou interroge les messages et applique des filtres sur les horodatages, les en-têtes ou les clés. Il tente de décoder les payloads en utilisant des formats courants comme JSON ou Base64, puis affiche un échantillon lisible tout en conservant le payload brut lorsque le décodage échoue. Le système exporte également les métadonnées des messages (horodatages, en-têtes) et les payloads dans des formats structurés pour un traitement ultérieur dans les pipelines d’analyse. Les développeurs bénéficient d'une visibilité immédiate sur les structures de payload, l’entropie du payload et les anomalies dans les champs d’en-têtes, tandis que les équipes d’exploitation obtiennent une traçabilité auditable des messages livrés à travers les services.

Les différenciateurs incluent la compatibilité inter-brokers, le décodage intégré et des sorties prêtes à l’export sans outils séparés. Cas d’usage : débogage des livraisons échouées, validation des flux pilotés par les événements et analyses post-incidents. L’outil s’adresse aux ingénieurs, équipes d’exploitation et QA travaillant avec des architectures de messaging distribuées qui ont besoin d’un instantané reproductible et partageable du trafic des messages.

Comment utiliser

  1. Fournir les entrées : broker_type, broker_url, identifiants, queue_or_topic, start_time, end_time et filtres optionnels.
  2. Configurer l’extraction : choisir le mode temps réel ou historique et définir max_messages si nécessaire.
  3. Lancer l’extraction : démarrer la récupération des messages qui correspondent aux critères.
  4. Examiner les sorties : inspecter les charges utiles et les en-têtes échantillon, décoder lorsque possible et vérifier les comptes.
  5. Exporter les résultats : choisir JSON ou CSV et enregistrer pour une analyse ultérieure.
How to use mq viewer

Frequently Asked Questions

Trouvez des réponses rapides

Quels brokers sont pris en charge?
MQ Viewer prend en charge RabbitMQ, Kafka et ActiveMQ, ainsi que d'autres brokers AMQP et Kafka compatibles. Il utilise des API standard pour récupérer les messages et les métadonnées, permettant le dépannage inter-brokers depuis une seule interface.
Puis-je filtrer par les en-têtes ou les propriétés des messages?
Oui. L'outil permet de filtrer par en-têtes et propriétés avec des correspondances exactes ou des expressions regex avant le décodage du payload. Cela aide à isoler les messages pertinents dans des flux volumineux ou des files bruyantes.
Comment les données et la confidentialité sont-elles gérées?
Les connexions utilisent TLS et les identifiants sont fournis par session. Des règles de redaction peuvent masquer les champs sensibles dans les exports. Les exports préservent la structure des données mais ne révèlent les champs sensibles que si la politique ou le consentement est donné.
Quels formats d’exportation sont pris en charge?
Les exports peuvent être générés en JSON ou CSV, incluant les métadonnées (horodatages, en-têtes) et le payload décodé lorsque possible. Ils sont conçus pour une ingestion facile dans les pipelines d’analytique ou les audits.

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