Google Cloud Logging, लॉग-आधारित विस्तृत मेट्रिक उपलब्ध कराता है. इसका इस्तेमाल Google Maps Platform के लास्ट माइल फ़्लीट सलूशन ऐप्लिकेशन के बारे में अहम जानकारी पाने के लिए किया जा सकता है. लॉग पर आधारित मेट्रिक, लॉग एंट्री के कॉन्टेंट पर आधारित होती हैं. उदाहरण के लिए, मेट्रिक यह रिकॉर्ड कर सकती हैं कि लॉग एंट्री में खास मैसेज हैं या नहीं. इसके अलावा, ये मेट्रिक, लॉग एंट्री में बताई गई इंतज़ार के समय की जानकारी भी रिकॉर्ड कर सकती हैं. क्लाउड से निगरानी करने वाले चार्ट और सूचना देने की नीतियों में, लॉग-आधारित मेट्रिक का इस्तेमाल किया जा सकता है.
'क्लाउड लॉगिंग' से मिले सिस्टम से बने लॉग-आधारित मेट्रिक की गिनती, ऐसे लॉग से की जाती है जिनका डेटा लॉग करने की प्रक्रिया से डाला गया है. अगर किसी लॉग को लॉग इन करके, डेटा डालने से साफ़ तौर पर बाहर रखा गया है, तो उसे इन मेट्रिक में शामिल नहीं किया जाता है.
इस दस्तावेज़ में यह जानकारी दी गई है कि अपने डिलीवरी एपीआई को लागू करने के बारे में अहम जानकारी पाने के लिए, लॉग में ड्रिल-डाउन कैसे करें. जैसे:
लॉग एक्सप्लोरर का इस्तेमाल करना
लॉग एक्सप्लोरर का इस्तेमाल करके लॉग को अलग-अलग तरीकों से फ़िल्टर किया जा सकता है. इससे आपको Google Maps Platform के लास्ट माइल फ़्लीट सलूशन ऐप्लिकेशन की परफ़ॉर्मेंस के बारे में अहम जानकारी मिलती है. उदाहरण के लिए, इन तरीकों से लॉग को फ़िल्टर किया जा सकता है:
- डिलीवरी होने पर वाहन आईडी
- टास्क आईडी के हिसाब से
- किसी खास समयावधि के दौरान वाहन के लिए
ज़्यादा जानकारी के लिए, लॉग एक्सप्लोरर का इस्तेमाल करना देखें.
सूचनाओं का इस्तेमाल करना
किसी मेट्रिक के किसी तय थ्रेशोल्ड से कम होने पर, ग्राहकों को इसकी सूचना दी जा सकती है. साथ ही, सूचनाओं के लिए सूचना वाले चैनल भी तय किए जा सकते हैं.
सूचना चैनल बनाना
आपके पास सूचना का एक चैनल बनाने का विकल्प है. इससे यह पता चलेगा कि सूचना की सूचना किसे दी जानी चाहिए और कैसे. सूचना वाले चैनलों में मोबाइल डिवाइस, पेजर, Slack, ईमेल, Pub/Sub, और अन्य चैनल शामिल हो सकते हैं.
सूचना वाला चैनल बनाने के लिए, निगरानी करें को चुनें. इसके बाद, चेतावनी वाला पेज खोलने के लिए Cloud Console में चेतावनी देना चुनें. इसके बाद, पेज पर सबसे ऊपर मौजूद सूचना चैनलों में बदलाव करें को चुनें.
ज़्यादा जानकारी के लिए, सूचना चैनल मैनेज करना देखें.
सूचना का उदाहरण बनाना
नीचे दिए गए उदाहरण में, पिछले उदाहरण में बनाई गई Billable_tasks मेट्रिक के तय थ्रेशोल्ड से कम होने पर सूचना बनाने का तरीका बताया गया है.
Cloud Console में, चेतावनी वाला पेज खोलने के लिए, निगरानी करें को चुनें. इसके बाद, चेतावनी देना चुनें. फिर पेज के सबसे ऊपरी हिस्से के पास, नीति बनाएं चुनें.
सूचना बनाने की नीति वाले पेज पर, शर्त जोड़ें चुनें.
शर्त जोड़ें डायलॉग में:
- सूचना का नाम तय करें. उदाहरण के लिए, बिल करने लायक टास्क काउंटर बहुत कम है.
टारगेट के लिए, billable_tasks टाइप करें. यह डेटा लॉग पर आधारित, पिछले उदाहरण में बनाई गई मेट्रिक में अपने-आप पूरा हो जाना चाहिए. ड्रॉप-डाउन से मेट्रिक चुनें. (मेट्रिक का पूरा नाम logging/user/billable_tasks) है.
मेट्रिक टारगेट की जानकारी भर जाएगी और आपको दाईं ओर मेट्रिक ग्राफ़ दिखेगा.
बाईं ओर नीचे की ओर स्क्रोल करके कॉन्फ़िगरेशन सेक्शन पर जाएं और सूचना पैरामीटर सेट करें. उदाहरण के लिए,
Conditionको इससे कम पर सेट करें,Thresholdको 0.1 पर सेट करें, औरForको 5 मिनट पर सेट करें. थ्रेशोल्ड सेट करने पर, मेट्रिक चार्ट पर एक लाल लाइन दिखेगी. इसमें मौजूदा वैल्यू के हिसाब से अलर्ट थ्रेशोल्ड दिखाया जाएगा.
जोड़ें बटन पर क्लिक करें.
सूचना बनाने की नीति वाले पेज पर वापस जाएं और आगे बढ़ें चुनें.
इसके अलावा, सूचना ट्रिगर होने पर सूचना चैनल के लिए संपर्क सेट किया जा सकता है. इसके बाद, आगे बढ़ें चुनें.
समस्या को ठीक करने के तरीके के बारे में निर्देश जोड़ें. ये निर्देश, सूचना के मुख्य हिस्से में शामिल किए जाएंगे. इसके बाद, सेव करें पर क्लिक करें.
आपकी सूचना अब लाइव हो जाएगी. अगर यह ट्रिगर होता है, तो यह चेतावनी वाले पेज पर दिखेगा.
अगर सूचना का कोई चैनल चुना गया है, तो उसे इसकी सूचना दी जाएगी.
BigQuery का इस्तेमाल करना
BigQuery, आंकड़े तैयार करने के लिए एक बेहतरीन टूल है. इसका इस्तेमाल लंबे समय तक चलने वाले लॉग सेव करने और डेटा के लिए ज़रूरत के हिसाब से एसक्यूएल जैसी क्वेरी करने के लिए किया जा सकता है.
उदाहरण के लिए, ऐसे रूटीन बनाए जा सकते हैं:
- ऐसी क्वेरी जिसमें CreateTasks के लॉग की गिनती की जाती है और उन्हें घंटे के हिसाब से ग्रुप में बांटा जाता है.
- ऐसी क्वेरी जिसमें हर वाहन में एक घंटे में स्टॉप की संख्या शामिल होती है.
- ऐसी क्वेरी जो फ़र्स्ट डिलीवरी की सफलता की दर के बारे में बताती है.
ज़्यादा जानकारी के लिए, BigQuery का इस्तेमाल करना लेख पढ़ें.