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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: 2025-08-21 (UTC)"],[[["\u003cp\u003eThis episode demonstrates how to log custom data to Google Cloud Logging using Python.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe example uses a gRPC interceptor to capture request/response data, success status, and elapsed time for logging.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCustom logs are generated and sent to Google Cloud using the Google Cloud Logging API.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Sending Client Logs to Google Cloud\n\nIn this episode, we log some custom data to Google Cloud Logging. We walk through a Python example which uses a custom gRPC interceptor to extract request and response data, as well as some metadata like success status and elapsed time, into custom logs. We then send those logs to the cloud using the Google Cloud Logging API.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e"]]
