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Dans cet épisode, nous allons consigner des données personnalisées dans Google Cloud Logging. Nous allons voir un exemple Python utilisant un intercepteur gRPC personnalisé pour extraire les données de requête et de réponse, ainsi que des métadonnées telles que l'état de réussite et le temps écoulé, dans des journaux personnalisés. Nous envoyons ensuite ces journaux dans le cloud à l'aide de l'API Google Cloud Logging.
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Dernière mise à jour le 2022/09/29 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Trop compliqué/Trop d'étapes","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsolète","outOfDate","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Mauvais exemple/Erreur de code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2022/09/29 (UTC)."],[[["This episode demonstrates how to log custom data to Google Cloud Logging using Python."],["The example uses a gRPC interceptor to capture request/response data, success status, and elapsed time for logging."],["Custom logs are generated and sent to Google Cloud using the Google Cloud Logging API."]]],[]]
