Logs mit BigQuery analysieren

BigQuery ist ein leistungsstarkes Tool für Analysen. Sie können damit längerfristige Logs speichern und SQL-ähnliche Abfragen der Daten ausführen. Wenn Sie BigQuery für die Analyse verwenden möchten, müssen Sie Ihre Logs explizit an BigQuery weiterleiten, wie im nächsten Abschnitt beschrieben.

Logs an BigQuery weiterleiten

  1. Erstellen Sie im Log-Explorer einen Filter, der die Fleet Engine-Logs isoliert: Fleetengine.googleapis.com/Fleet.
  2. Klicken Sie im Bereich Abfrageergebnisse auf das Menü Aktionen oder Weitere Aktionen und wählen Sie Senke erstellen aus.
  3. Geben Sie einen Senkennamen an, z. B. FleetEngineLogsSink. Klicken Sie auf Next.
  4. Wählen Sie unter Senkenziel die Option BigQuery-Dataset aus.
  5. Wählen Sie unter BigQuery-Dataset auswählen die Option Neues BigQuery-Dataset erstellen aus.
  6. Geben Sie im Dialogfeld Dataset erstellen eine Dataset-ID ein.
  7. Lassen Sie alles andere unverändert und klicken Sie auf Dataset erstellen.
  8. Setzen Sie ein Häkchen bei Partitionierte Tabellen verwenden. Klicken Sie auf Next.
  9. Lassen Sie die Optionen Logs zum Einbeziehen in Senke auswählen und Logs zum Filtern aus der Senke auswählen unverändert.
  10. Klicken Sie auf Senke erstellen.

Die Logs sollten jetzt in das BigQuery-Dataset aufgenommen werden. Das kann einige Zeit dauern. Siehe auch Logs an unterstützte Ziele weiterleiten

Sobald Sie Logdaten an BigQuery weiterleiten, werden automatisch mehrere Tabellen unter dem Dataset FleetEngineLogs ausgefüllt, eine für jeden Logtyp:

  • CreateVehicle
  • GetVehicle
  • ListVehicles
  • SearchVehicles
  • UpdateVehicle
  • CreateTrip
  • GetTrip
  • UpdateTrip
  • ListTrips

Die Tabellennamen haben folgendes Muster:

project_id.data_set.log_name

Wenn das Projekt beispielsweise test-project heißt und der Dataset-Name FleetEngineLogs lautet, hat die Tabelle CreateTrip folgenden Namen:

test-project.FleetEngineLogs.fleetengine_googleapis_com_create_trip

Beispielabfragen für BigQuery

In den folgenden Beispielabfragen wird gezeigt, wie Sie in BigQuery nach verschiedenen Logeinträgen suchen können.

Anzahl der CreateTrips-Logs, gruppiert nach Stunde

    SELECT TIMESTAMP_TRUNC(timestamp, HOUR) as hour,
           count(*) as num_trips_created
    FROM
    `ProjectId.FleetEngineLogs.fleetengine_googleapis_com_create_trip`
    GROUP BY hour
    ORDER by hour

Anzahl der Haltestellen pro Fahrzeug und Stunde

    SELECT
      jsonpayload_v1_updatevehiclelog.request.vehicleid AS vehicle,
      TIMESTAMP_TRUNC(timestamp, HOUR) AS hour,
      COUNT(*) AS num_stops
    FROM
      `ProjectId.FleetEngineLogs.fleetengine_googleapis_com_update__vehicle`
    WHERE
    ARRAY_LENGTH(jsonpayload_v1_updatevehiclelog.request.vehicle.remainingvehiclejourneysegments) > 0
    AND jsonpayload_v1_updatevehiclelog.request.vehicle.remainingvehiclejourneysegments[
    OFFSET
    (0)].stop.state = 'VEHICLE_STOP_STATE_LOG_ARRIVED'
    GROUP BY
    1,
    2
    ORDER BY
    2

Diese Abfrage könnte Ihnen beispielsweise Folgendes liefern:

  • Fahrzeug A hat in Stunde 12 10 Stopps und in Stunde 13 8 Stopps erreicht.
  • Fahrzeug B hat in Stunde 11 fünf Haltestellen und in Stunde 12 sieben Haltestellen angefahren.
  • Fahrzeug C hat in Stunde 13 12 Stopps und in Stunde 14 9 Stopps erreicht.

Weitere Informationen finden Sie unter An BigQuery weitergeleitete Logs ansehen.

BigQuery in Looker Studio einbinden

BigQuery kann in Business Intelligence-Tools eingebunden werden, um Dashboards für die Geschäftsanalyse zu erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Looker Studio.

Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie Sie ein Looker Studio-Dashboard erstellen, um Fahrten und Fahrzeugbewegungen auf einer Karte zu visualisieren.

  1. Öffnen Sie ein neues Looker Studio-Dashboard und wählen Sie BigQuery als Datenverbindung aus.
  2. Wählen Sie Benutzerdefinierte Abfrage aus und geben Sie das Cloud-Projekt manuell ein oder wählen Sie es aus, dem die Kosten in Rechnung gestellt werden sollen.
  3. Geben Sie eine der folgenden Abfragen in das Abfragefeld ein.

Beispielabfrage für Fahrten auf Abruf

    SELECT
     timestamp,
     labels.vehicle_id,
    jsonpayload_v1_updatevehiclelog.response.lastlocation.location.latitude AS lat,
    jsonpayload_v1_updatevehiclelog.response.lastlocation.location.longitude AS lng
    FROM
    `ProjectId.TableName.fleetengine_googleapis_com_update_vehicle`

Beispielabfrage für geplante Aufgaben

    SELECT
    labels.delivery_vehicle_id,
    jsonpayload_v1_updatedeliveryvehiclelog.response.lastlocation.rawlocation.longitude as lat, jsonpayload_v1_updatedeliveryvehiclelog.response.lastlocation.rawlocation.latitude as lng
    FROM `ProjectID.TableName.fleetengine_googleapis_com_update_delivery_vehicle`
  1. Wählen Sie Diagrammtyp als Blasenkarte und anschließend das Feld Standort aus.
  2. Wählen Sie Feld hinzufügen aus.
  3. Geben Sie einen Namen für das Feld ein und fügen Sie die folgende Formel hinzu: CONCAT(lat, ",", lng).
  4. Legen Sie als Typ Geo-Region -> Breitengrad, Längengrad fest.
  5. Sie können dem Dashboard Steuerelemente hinzufügen, um Daten zu filtern. Wählen Sie beispielsweise den Filter Zeitraum aus.
  6. Bearbeiten Sie das Feld für den Zeitraum, um einen Standardzeitraum auszuwählen.
  7. Sie können zusätzliche Steuerelemente für die Drop-down-Liste für vehicle_id hinzufügen. Mit diesen Steuerelementen können Sie die Bewegung des Fahrzeugs oder die Bewegung innerhalb einer Fahrt visualisieren.

Beispielausgabe in Looker Studio:

Looker Studio-Beispielausgabe

Nächste Schritte

Informationen zur Einhaltung von Datenaufbewahrungsrichtlinien finden Sie unter Logaufbewahrung einschränken.