BigQuery でログを分析する

BigQuery は、分析を実行するための強力なツールです。これを使用して、長期間のログを保存し、データに対して SQL のようなクエリを実行できます。分析に BigQuery を使用するには、次のセクションで説明するように、ログを BigQuery に明示的にルーティングする必要があります。

BigQuery にログをルーティングする

  1. ログ エクスプローラで、Fleet Engine ログを分離するフィルタを作成します: Fleetengine.googleapis.com/Fleet。
  2. [クエリ結果] ペインで、[アクション] メニューまたは [その他の操作] メニューをクリックし、[シンクを作成] を選択します。
  3. シンク名を指定します（例: FleetEngineLogsSink）。[次へ] をクリックします。
  4. [**シンクの宛先**] で [**BigQuery データセット**] を選択します。
  5. [BigQuery データセットを選択] で [新しい BigQuery データセットを作成する] を選択します。
  6. [データセットを作成] ダイアログで、データセット ID を入力します。
  7. 他はそのままにして、[データセットを作成] をクリックします。
  8. [パーティション分割テーブルを使用する] をオンにします。[次へ] をクリックします。
  9. [シンクに含めるログの選択] と [シンクに含めないログの選択] はそのままにします。
  10. [シンクを作成] をクリックします。

ログが BigQuery データセットに書き込まれるまでしばらく時間がかかります。サポートされている宛先にログをルーティングするもご覧ください。

ログデータを BigQuery にルーティングすると、 FleetEngineLogs データセットの複数のテーブルがログタイプごとに 1 つずつ自動的に入力されます。

  • CreateVehicle
  • GetVehicle
  • ListVehicles
  • SearchVehicles
  • UpdateVehicle
  • CreateTrip
  • GetTrip
  • UpdateTrip
  • ListTrips

テーブル名には次のパターンが使用されます。

project_id.data_set.log_name

たとえば、プロジェクト名が test-project で、データセット名が FleetEngineLogs の場合、CreateTrip テーブルの名前は次のようになります。

test-project.FleetEngineLogs.fleetengine_googleapis_com_create_trip

BigQuery のクエリの例

次のクエリの例は、BigQuery でさまざまなログエントリを検索する方法を示しています。

時間ごとにグループ化された CreateTrips ログの数

    SELECT TIMESTAMP_TRUNC(timestamp, HOUR) as hour,
           count(*) as num_trips_created
    FROM
    `ProjectId.FleetEngineLogs.fleetengine_googleapis_com_create_trip`
    GROUP BY hour
    ORDER by hour

車両ごとの 1 時間あたりの停止回数

    SELECT
      jsonpayload_v1_updatevehiclelog.request.vehicleid AS vehicle,
      TIMESTAMP_TRUNC(timestamp, HOUR) AS hour,
      COUNT(*) AS num_stops
    FROM
      `ProjectId.FleetEngineLogs.fleetengine_googleapis_com_update__vehicle`
    WHERE
    ARRAY_LENGTH(jsonpayload_v1_updatevehiclelog.request.vehicle.remainingvehiclejourneysegments) > 0
    AND jsonpayload_v1_updatevehiclelog.request.vehicle.remainingvehiclejourneysegments[
    OFFSET
    (0)].stop.state = 'VEHICLE_STOP_STATE_LOG_ARRIVED'
    GROUP BY
    1,
    2
    ORDER BY
    2

たとえば、このクエリでは、過去 1 時間に次のことがわかります。

  • 車両 A は 12 時台に 10 回、13 時台に 8 回停止しました。
  • 車両 B は 11 時台に 5 回、12 時台に 7 回停止しました。
  • 車両 C は 13 時台に 12 回、14 時台に 9 回停止しました。

BigQuery にルーティングされたログを表示するもご覧ください。

BigQuery と Looker Studio を統合する

BigQuery をビジネス インテリジェンス ツールと統合して、ビジネス分析用のダッシュボードを作成できます。Looker Studio をご覧ください。

次の例は、地図上で移動と車両の動きを可視化する Looker Studio ダッシュボードを作成する方法を示しています。

  1. 新しい Looker Studio ダッシュボードを起動し、データ接続として [BigQuery] を選択します。
  2. [カスタムクエリ] を選択し、課金対象の Cloud プロジェクトを手動で入力または選択します。
  3. クエリボックスに次のいずれかのクエリを入力します。

オンデマンドの移動のクエリの例

    SELECT
     timestamp,
     labels.vehicle_id,
    jsonpayload_v1_updatevehiclelog.response.lastlocation.location.latitude AS lat,
    jsonpayload_v1_updatevehiclelog.response.lastlocation.location.longitude AS lng
    FROM
    `ProjectId.TableName.fleetengine_googleapis_com_update_vehicle`

スケジュール済みタスクのクエリの例

    SELECT
    labels.delivery_vehicle_id,
    jsonpayload_v1_updatedeliveryvehiclelog.response.lastlocation.rawlocation.longitude as lat, jsonpayload_v1_updatedeliveryvehiclelog.response.lastlocation.rawlocation.latitude as lng
    FROM `ProjectID.TableName.fleetengine_googleapis_com_update_delivery_vehicle`
  1. [グラフの種類をバブルマップ] に選択し、[ロケーション] フィールドを選択します。
  2. [フィールドを追加] を選択します。
  3. フィールドに名前を付け、次の数式を追加します: CONCAT(lat, ",", lng)
  4. タイプを [Geo->Latitude, Longitude] に設定します。
  5. ダッシュボードにコントロールを追加して、データをフィルタできます。たとえば、[期間] フィルタを選択します。
  6. 期間ボックスを編集して、デフォルトの期間を選択します。
  7. vehicle_id の追加の プルダウン リスト コントロールを追加できます。これらのコントロールを使用すると、車両の移動や移動内の移動を可視化できます。

Looker Studio の出力例:

Looker Studio の出力例

次のステップ

データ保持ポリシーに準拠するには、ログの保持を制限するをご覧ください。