Google Cloud Logging zapewnia rozbudowane wskaźniki oparte na logach, których możesz używać , aby uzyskać statystyki dotyczące Twoich aplikacji w ramach usługi „Last Mile Fleet” na platformie Google Maps Platform. Wskaźniki oparte na logach są oparte na treści wpisów logu. Przykład: mogą rejestrować liczbę wpisów logu zawierających określone wiadomości. Mogą też wyodrębniać informacje o opóźnieniach zgłaszane we wpisach logu. Wskaźników opartych na logach możesz używać na wykresach i w zasadach tworzenia alertów Cloud Monitoring.
Zdefiniowane przez system wskaźniki oparte na logach, dostarczane przez Cloud Logging, są obliczane z logów pozyskanych przez usługę Logging. Jeśli dziennik został jawnie wykluczone z przetwarzania przez Logging, nie są uwzględniane w tych wskaźnikach.
Ten dokument zawiera informacje na temat tego, jak przejść do bardziej szczegółowego widoku logów, aby zyskać statystyki dotyczące implementacji interfejsu Deliveries API, w tym:
Korzystanie z eksploratora logów
Eksploratora logów pozwala filtrować logi na różne sposoby. uzyskać wgląd w skuteczność Twoich aplikacji w ramach usługi Google Maps Platform Last Mile Fleet. Logi możesz filtrować na przykład na te sposoby:
- Dostawa identyfikator pojazdu
- Według identyfikatora zadania
- Dane dotyczące pojazdu w wybranym okresie
Więcej informacji: za pomocą eksploratora logów.
Korzystanie z alertów
Możesz też tworzyć alerty, które będą powiadamiać klientów o wypadku określonej wartości. określonego progu oraz określ kanały powiadomień dla alertów.
Tworzenie kanału powiadomień
Możesz utworzyć kanał powiadomień z informacją, kto powinien otrzymywać powiadomienia alertu i o tym, jak to zrobić. Kanały powiadomień mogą obejmować urządzenia mobilne, takich jak pagery, Slack, poczta e-mail, Pub/Sub i inne.
Aby utworzyć kanał powiadomień, wybierz Monitorowanie, a następnie Alerty. w konsoli Cloud, aby otworzyć stronę Alerty. Następnie wybierz Edytuj kanały powiadomień u góry strony.
Więcej informacji: Zarządzanie kanałami powiadomień
Przykład tworzenia alertu
Poniższy przykład pokazuje, jak utworzyć alert, gdy wskaźnik utworzony w poprzednim przykładzie nie osiąga określonego progu.
W konsoli Cloud wybierz Monitorowanie, a następnie Alerty, aby otworzyć ustawienia. stronie Alertów Google. Następnie u góry strony wybierz Utwórz zasadę.
Na stronie Utwórz zasadę tworzenia alertów wybierz Dodaj warunek.
W oknie Dodaj warunek:
- Podaj nazwę alertu (na przykład Zbyt niski licznik zadań podlegających rozliczeniu).
W przypadku celu zacznij wpisywać billable_tasks. Powinien zostać uzupełniony automatycznie. do wskaźnika opartego na logach utworzonego w poprzednim przykładzie. Wybierz dane z menu rozwijanego. Pełna nazwa danych to logging/user/billable_tasks.
Informacje o miejscu docelowym wskaźnika powinny zostać wypełnione. wykres metryczny po prawej stronie.
Przewiń w dół do sekcji Konfiguracja po lewej stronie i ustaw alert. . (np.ustaw
Condition
na jest poniżej,Threshold
na 0,1, iFor
do 5 minut). Po ustawieniu progu czerwona linia powinna pojawią się na wykresie wskaźników przedstawiającym próg alertu w stosunku do bieżącej wartości.Kliknij przycisk Dodaj.
Wróć na stronę Tworzenie zasad tworzenia alertów i wybierz Dalej.
Opcjonalnie ustaw kontakt kanału powiadomień po aktywowaniu alertu. Potem kliknij Dalej.
Dodaj instrukcje rozwiązania problemu. Zostaną dołączone instrukcje w treści powiadomienia o alercie. Następnie kliknij Zapisz.
Alert powinien być teraz aktywny. Jeśli zostanie wywołana, pojawi się na stronie Alerty.
Jeśli kanał powiadomień został wybrany, zostanie on powiadomiony.
Korzystanie z BigQuery
BigQuery to zaawansowane narzędzie do przeprowadzania analiz. Może być wykorzystywane do przechowywania tworzenia logów długoterminowych i wykonywania doraźnych zapytań w języku SQL.
Przykłady rutyn, które możesz utworzyć:
- Zapytanie, które zlicza liczba logów CreateTasks, i grupuje je według godziny.
- Zapytanie, które zlicza liczby przesiadek na pojazd na godzinę.
- Zapytanie, które pokazuje parametr wskaźnik sukcesu pierwszej dostawy.
Więcej informacji: Korzystanie z BigQuery.