日志聚类的变量智能识别能力支持哪些场景？

新版日志聚类采用了超越简单模式匹配的变量识别算法，能处理多种复杂场景：

• 数值型变量：自动识别数字、IP 地址、端口号等数值模式，并支持范围统计。
• 枚举型变量：对于取值有限的变量（如状态码、服务名），自动统计 Top N 取值分布。
• 复合型变量：对于 UUID、Trace ID 等复杂模式，智能识别其边界。

变量摘要（var_summary）通过 summary_log_variables 算子生成，不仅记录取值样例，还包含类型推断（range/enum/gauge）和分布统计，为深入分析奠定基础。

在前端交互上，日志模板中的变量部分高亮显示并可点击。点击后展示该变量的分布统计——枚举型显示 Top N 取值，数值型显示范围分布，帮助用户快速理解异常变量集中在哪些取值上。