从@Message中提取一个值，作为logsearch中的浮点数，并在Kibana中根据提取的值计算总和

。

首先，我们需要了解一些相关概念和工具：

1. @Message：@Message是一种表示日志消息的变量或字段。它通常包含了日志记录的详细信息，例如时间戳、日志级别、消息内容等。
2. Logsearch：Logsearch是一种用于搜索和分析日志数据的工具。它可以帮助我们快速定位和解决问题，监控系统状态，并提供实时的日志分析和可视化。
3. 浮点数：浮点数是一种用于表示带有小数部分的数值的数据类型。在计算机中，浮点数通常用于处理需要更高精度的数学运算。
4. Kibana：Kibana是一种用于可视化和分析数据的开源工具。它可以与Elasticsearch等数据存储系统集成，提供强大的数据查询、可视化和仪表盘功能。

接下来，我们可以按照以下步骤来提取@Message中的浮点数，并在Kibana中计算总和：

1. 提取浮点数：根据具体的@Message格式，可以使用正则表达式或字符串处理方法来提取浮点数。例如，如果@Message的格式为"Value: 3.14"，可以使用正则表达式"Value: (\d+.\d+)"来提取浮点数值。
2. 将提取的浮点数存储到日志字段：将提取的浮点数值存储到一个特定的日志字段中，以便后续在Kibana中进行计算和可视化。可以使用日志处理工具或编程语言来实现这一步骤。
3. 将日志数据导入到Elasticsearch：将包含提取的浮点数的日志数据导入到Elasticsearch中，以便后续在Kibana中进行查询和分析。可以使用Logstash等工具来实现数据导入。
4. 在Kibana中创建索引模式：在Kibana中创建一个索引模式，以便能够对导入的日志数据进行搜索和可视化。在创建索引模式时，需要指定包含提取的浮点数的日志字段。
5. 计算总和：在Kibana的可视化界面中，可以使用聚合功能来计算提取的浮点数的总和。可以创建一个柱状图或数据表，并使用"Sum"聚合函数对提取的浮点数字段进行求和。

总结：通过以上步骤，我们可以从@Message中提取一个浮点数，并在Kibana中根据提取的值计算总和。具体的实现方式可能因具体的日志格式、工具和环境而有所不同。在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云日志服务（CLS）来收集、存储和分析日志数据，使用腾讯云Elasticsearch服务来进行数据查询和可视化。相关产品和文档链接如下：

• 腾讯云日志服务（CLS）：https://cloud.tencent.com/product/cls
• 腾讯云Elasticsearch服务：https://cloud.tencent.com/product/es