Cloud Logging を使用して分析情報を取得する

Google Cloud Logging は、Google Maps Platform のラスト ワンマイル フリート ソリューション アプリに関する分析情報を得るために使用できる広範なログベースの指標を提供します。ログベースの指標は、ログエントリの内容に基づいています。たとえば、特定のメッセージを含むログエントリの数を記録できます。また、ログエントリで報告されたレイテンシ情報を抽出することもできます。ログベースの指標は、Cloud Monitoring のグラフやアラート ポリシーで使用できます。

Cloud Logging が提供するシステム定義のログベースの指標は、Logging によって取り込まれたログから計算されます。Logging による取り込みからログが明示的に除外されている場合、これらの指標には含まれません。

このドキュメントでは、ログをドリルダウンして、Deliveries API の実装に関する次のような分析情報を得る方法について説明します。

ログ エクスプローラの使用

ログ エクスプローラを使用すると、さまざまな方法でログをフィルタリングして、Google Maps Platform のラスト ワンマイル フリート ソリューション アプリのパフォーマンスに関する分析情報を得ることができます。たとえば、次の方法でログをフィルタできます。

詳細については、ログ エクスプローラの使用をご覧ください。

アラートの使用

また、指標が特定のしきい値を外れたときにお客様に通知するアラートを作成し、アラートの通知チャネルを指定することもできます。

通知チャンネルの作成

アラートの通知を受け取るユーザーとその方法を示す通知チャンネルを作成できます。通知チャネルには、モバイル デバイス、ポケベル、Slack、メール、Pub/Sub などのチャネルがあります。

通知チャンネルを作成するには、Cloud コンソールで [Monitoring] を選択してから [アラート] を選択し、[アラート] ページを開きます。次に、ページの上部にある [EDIT NOTIFICATION CHANNELS] を選択します。

チャネルを作成

詳細については、通知チャンネルの管理をご覧ください。

アラートの作成例

次の例は、前の例で作成した billingable_tasks 指標が指定されたしきい値を下回ったときにアラートを作成する方法を示しています。

  1. Cloud コンソールで、[Monitoring]、[アラート] の順に選択して [アラート] ページを開きます。次に、ページの上部にある [ポリシーを作成] を選択します。

    ポリシーを作成

  2. [アラート ポリシーの作成] ページで、[条件を追加] を選択します。

  3. [Add Condition] ダイアログで、次の操作を行います。

    • アラート名を指定します(例: Billable Tasks Counter Too Low)。
    • [ターゲット] に「billable_tasks」と入力します。前の例で作成したログベースの指標に予測入力されているはずです。プルダウンから指標を選択します。(完全な指標名は logging/user/billable_tasks です)。

      ターゲットを指定する

    • 指標ターゲットの情報が入力され、右側に指標グラフが表示されます。

    • 左側の [構成] セクションまでスクロールして、アラート パラメータを設定します。(たとえば、Conditionis belowThreshold0.1For5 分に設定します)。しきい値を設定すると、現在の値に対するアラートのしきい値を示す赤い線が指標グラフに表示されます。

      指標グラフ

    • [追加] ボタンをクリックします。

  4. [アラート ポリシーの作成] ページに戻り、[次へ] を選択します。

  5. 必要に応じて、アラートがトリガーされたときの通知チャンネルの連絡先を設定します。[Next] を選択します。

    チャンネルの設定

  6. 問題の解決方法を追加します。この手順は、アラート通知の本文に記載されています。[保存] をクリックします。

    講師

アラートが有効になるはずです。トリガーされると、[アラート] ページに表示されます。

アラート

通知チャンネルが選択されている場合は、通知されます。

BigQuery の使用

BigQuery は分析を行うための強力なツールです。長期的なログの保存や、データに対してアドホック SQL のようなクエリを実行するために使用できます。

たとえば、以下のようなルーティンを作成できます。

詳細については、BigQuery の使用をご覧ください。