BigQuery でログを分析する

BigQuery は、分析を行うための強力なツールです。これを使用すると、長期的なログを保存し、データに対して SQL のようなクエリを実行できます。BigQuery を分析に使用するには、次のセクションで説明するように、ログを BigQuery に明示的に転送する必要があります。

ログを BigQuery にルーティングする

  1. ログ エクスプローラで、Fleet Engine ログを分離するフィルタ Fleetengine.googleapis.com/Fleet を作成します。
  2. [クエリ結果] ペインで、[アクション] 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. 他の設定はすべてそのままにして、[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 データセットに入力されるようになります。これには少し時間がかかることがあります。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 データセットの下にあるいくつかのテーブルに、ログタイプごとに 1 つずつ自動的にデータが入力されます。

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

テーブル名には次のパターンを使用します。

project_id.data_set.log_name

たとえば、プロジェクトの名前が test-project で、データセットの名前が 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。

CreateTrips ログの数（1 時間ごとにグループ化）

    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

1 時間あたりの車両ごとの停車数

    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 回停車しました。
  • 車両 B は 11 時間目に 5 回、12 時間目に 7 回停車しました。
  • 車両 C は 13 時台に 12 か所、14 時台に 9 か所で停車しました。

BigQuery に転送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、地図上でルートと車両の移動を可視化する 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、課金対象のクラウド 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。

オンデマンド乗車のサンプルクエリ

    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`

スケジュールされた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. [Chart Type as Bubble Map] を選択し、[location] 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、車両の動きや移動中の動きを可視化できます。

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を遵守するには、ログの保持を制限するをご覧ください。