BigQuery でログを分析する

BigQuery は分析を行うための強力なツールです。これを使用して データに対して SQL のようなクエリを実行できます用途 分析のために BigQuery を使用する場合は、次のように、ログを明示的に BigQuery に転送する必要があります。 次のセクションで説明します。

BigQuery にログを転送する

  1. ログ エクスプローラで、次のフィルタを作成します。 Fleet Engine のログ Fleetengine.googleapis.com/Fleet を分離します。
  2. [クエリ結果] ペインで、[アクション] または [その他の操作] をクリックします。 [シンクの作成] を選択します。
  3. シンク名を指定します（例: FleetEngineLogsSink）。[次へ] をクリックします。
  4. [シンクの宛先] で [BigQuery データセット] を選択します。
  5. [BigQuery データセットを選択] で、[新しい BigQuery データセットを作成する] を選択します。
  6. [データセットを作成] ダイアログで、データセット ID を入力します。
  7. 他はすべてそのままにして、[データセットを作成] をクリックします。
  8. [パーティション分割テーブルを使用する] をオンにします。[次へ] をクリックします。
  9. [シンクに含めるログを選択] のままにして、フィルタで除外するログを選択します そのままシンクできます。
  10. [シンクを作成] をクリックします。

これで、ログから BigQuery データセットへのデータ入力が開始されます。これには 少し時間がかかります。サポートされている宛先にログを転送するもご覧ください。

ログデータを BigQuery にルーティングすると、 FleetEngineLogs データセットが、ログタイプごとに 1 つずつ自動的に入力されます。

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

テーブル名は次のパターンを使用します。

project_id.data_set.log_name

たとえば、プロジェクトの名前が test-project で、データセット名が FleetEngineLogs の場合、CreateTrip テーブルの名前は次のとおりです。

test-project.FleetEngineLogs.fleetengine_googleapis_com_create_trip

BigQuery のクエリ例

次のサンプルクエリは、さまざまなログエントリを検索する方法を示しています。 分析できます

時間別にグループ化された CreateTrips ログの数

    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

車両 1 台 1 時間あたりの経由地数

    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

たとえば、次のクエリは過去 1 時間の結果を示します。

  • 車両 A は 12 時間で 10 駅、13 時間目に 8 駅を完了しました。
  • 車両 B は 11 時間目で 5 駅、12 時間目に 7 駅を完了しました。
  • 車両 C は 13 時間で 12 駅、14 時間で 9 駅を完了しました。

BigQuery にルーティングされたログを表示するもご覧ください。

BigQuery を Looker Studio と統合する

BigQuery をビジネス インテリジェンス ツールと統合してダッシュボードを作成できる ビジネス分析に使用していますLooker Studio をご覧ください。

次の例は、Looker Studio ダッシュボードを作成する方法を示しています。 移動や車両の動きを地図上で可視化します。

  1. 新しい Looker Studio ダッシュボードを起動し、 データ接続としての BigQuery。
  2. [カスタムクエリ] を選択し、対象の Cloud プロジェクトを手動で入力または選択します。 請求対象になります
  3. クエリボックスに次のいずれかのクエリを入力します。

オンデマンドルートのサンプルクエリ

    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`

スケジュールされたタスクのサンプルクエリ

    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. [Chart Type as Bubble Map] を選択し、[location] フィールドを選択します。
  2. [フィールドを追加] を選択します。
  3. フィールドに名前を付け、数式 CONCAT(lat, ",", lng) を追加します。
  4. タイプを [Geo] -> [Latitude, Longitude] に設定します。
  5. ダッシュボードにコントロールを追加して、データをフィルタできます。たとえば、 期間フィルタ
  6. 期間ボックスを編集して、デフォルトの期間を選択します。
  7. vehicle_id 用のプルダウン リスト コントロールを追加できます。あり これらのコントロールを使用すると、車両やシステムの ルート内の移動を追跡できます

Looker Studio の出力例:

Looker Studio の出力例

次のステップ

データ保持ポリシーに準拠するには、ログ 維持率です。