Cloud Logging を使用して分析情報を取得する

Google Cloud Logging には、Google Maps Platform 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の取得に使用できる広範なログベースの指標が用意されています。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、指標は特定のメッセージを含むログエントリの数を記録したり、ログエントリに報告されたレイテンシ情報を抽出したりできます。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 による取り込み対象から明示的に除外されているログは、これらの指標には含まれません。

このドキュメントでは、Deliveries API の実装に関する分析情報を取得するためにログをドリルダウンする方法について説明します。これには次のような情報が含まれます。

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し、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上回ったときに通知するアラートを作成し、アラートの通知チャンネルを指定することもできます。

通知チャンネルを作成する

アラートを誰に、どのように通知するかを示す通知チャンネルを作成できます。通知チャンネルには、モバイル デバイス、ページャー、Slack、メール、Pub/Sub、その他のチャンネルが含まれます。

通知チャンネルを作成するには、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 [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。

アラートの例の作成

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、ページ上部の [ポリシーを作成] を選択します。

    ポリシーを作成

  2. [Create alert policy] ページで、[Add Condition] 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: 課金対象タスクのカウンタが低すぎる)。
    • ターゲットとして「billable_tasks」と入力します。オートコンプリートは、前の例で作成したログベースの指標にオートコンプリートされます。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

    • 指標の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] セクションまで下にスクロールし、アラート パラメータを設定します。(たとえば、Condition以下Threshold0.1For5 分に設定します)。しきい値を設定すると、指標グラフに赤い線が表示され、現在の値に対するアラートのしきい値が示されます。

      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。

    チャンネルを設定

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

    指導

アラートが有効になりました。トリガーされた場合は、[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 は分析を実行するための強力なツールです。長期ログの保存や、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。