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In questa puntata, registriamo alcuni dati personalizzati in Google Cloud Logging. Esaminiamo un esempio Python che utilizza un intercettatore gRPC personalizzato per estrarre i dati delle richieste e delle risposte, nonché alcuni metadati come lo stato di operazione riuscita e il tempo trascorso, nei log personalizzati. Inviamo quindi questi log al cloud utilizzando l'API Google Cloud Logging.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Mancano le informazioni di cui ho bisogno","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Troppo complicato/troppi passaggi","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsoleti","outOfDate","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Problema relativo a esempi/codice","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 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."]]],[]]
