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En este episodio, registramos datos personalizados en Google Cloud Logging. Repasamos un ejemplo de Python que usa un interceptor de gRPC personalizado para extraer datos de solicitudes y respuestas, además de algunos metadatos, como el estado de éxito y el tiempo transcurrido, en registros personalizados. Luego, enviamos esos registros a la nube con la API de Google Cloud Logging.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Falta la información que necesito","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muy complicado o demasiados pasos","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desactualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Problema con las muestras o los códigos","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 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."]]],[]]
