Google Cloud Logging, लॉग पर आधारित विस्तार से मेट्रिक उपलब्ध कराता है. इनका इस्तेमाल, Google Maps Platform के लास्ट माइल फ़्लीट सॉल्यूशन ऐप्लिकेशन की अहम जानकारी पाने के लिए किया जा सकता है. लॉग पर आधारित मेट्रिक, लॉग एंट्री के कॉन्टेंट पर आधारित होती हैं. उदाहरण के लिए, मेट्रिक खास मैसेज वाली लॉग एंट्री की संख्या रिकॉर्ड कर सकती हैं या लॉग एंट्री में रिपोर्ट की गई इंतज़ार के समय की जानकारी निकाल सकती हैं. क्लाउड मॉनिटरिंग चार्ट और चेतावनी देने से जुड़ी नीतियों में, लॉग-आधारित मेट्रिक का इस्तेमाल किया जा सकता है.
क्लाउड लॉगिंग से दिए गए सिस्टम के ज़रिए तय लॉग-आधारित मेट्रिक का हिसाब उन लॉग से लगाया जाता है जो लॉग इन करके डाले गए हैं. अगर किसी लॉग को लॉग इन करके, डेटा डालने से साफ़ तौर पर बाहर कर दिया गया है, तो उसे इन मेट्रिक में शामिल नहीं किया जाता.
इस दस्तावेज़ में, डिलीवरी एपीआई को लागू करने के बारे में अहम जानकारी पाने के लिए, लॉग में ड्रिल-डाउन करने का तरीका बताया गया है. इसमें यह जानकारी भी शामिल है:
इसमें बदलाव किया जा सकता है.लॉग एक्सप्लोरर का इस्तेमाल करना
लॉग को अलग-अलग तरीकों से फ़िल्टर करने के लिए, लॉग एक्सप्लोरर का इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे आपको Google Maps Platform के लास्ट माइल फ़्लीट सलूशन वाले ऐप्लिकेशन की परफ़ॉर्मेंस के बारे में अहम जानकारी पाने में मदद मिलेगी. उदाहरण के लिए, लॉग को इन तरीकों से फ़िल्टर किया जा सकता है:
- डिलीवरी के आधार पर वाहन का आईडी
- टास्क आईडी के हिसाब से
- किसी खास समयावधि में वाहन के लिए
ज़्यादा जानकारी के लिए, लॉग एक्सप्लोरर का इस्तेमाल करना लेख देखें.
अलर्ट का इस्तेमाल करना
किसी मेट्रिक के तय थ्रेशोल्ड से कम होने पर, ग्राहकों को इसकी सूचना देने के लिए सूचना भी बनाई जा सकती है. साथ ही, सूचनाओं के लिए सूचना के चैनल भी तय किए जा सकते हैं.
सूचना का चैनल बनाना
सूचना का एक चैनल बनाया जा सकता है. इससे यह पता चलेगा कि इस सूचना की सूचना किसे दी जानी चाहिए और इसका तरीका क्या है. सूचना वाले चैनल में मोबाइल डिवाइस, पेजर, Slack, ईमेल, Pub/Sub, और अन्य चैनल शामिल हो सकते हैं.
सूचना का चैनल बनाने के लिए, Cloud Console में निगरानी और फिर चेतावनी की सुविधा को चुनें, ताकि चेतावनी की सुविधा वाला पेज खुल सके. इसके बाद, पेज के सबसे ऊपर मौजूद सूचना चैनलों में बदलाव करें विकल्प चुनें.
ज़्यादा जानकारी के लिए, सूचना के चैनल मैनेज करना देखें.
सूचना का उदाहरण बनाना
इस उदाहरण में बताया गया है कि पिछले उदाहरण में बनाई गई बिलable_tasks मेट्रिक तय थ्रेशोल्ड से कम होने पर, सूचना कैसे बनाएं.
Cloud Console में, चेतावनी देने वाला पेज खोलने के लिए, निगरानी करना चुनें और फिर चेतावनी देना चुनें. इसके बाद, पेज के सबसे ऊपरी हिस्से में नीति बनाएं चुनें.
'चेतावनी की नीति बनाएं' पेज पर, शर्त जोड़ें चुनें.
'शर्त जोड़ें' डायलॉग में:
- सूचना का नाम डालें (उदाहरण के लिए, बिल करने लायक टास्क का काउंटर बहुत कम है).
टारगेट के लिए, billable_tasks टाइप करना शुरू करें. यह पिछले उदाहरण में बनाई गई लॉग आधारित मेट्रिक में अपने-आप पूरा हो जाना चाहिए. ड्रॉप-डाउन से मेट्रिक चुनें. (मेट्रिक का पूरा नाम logging/user/billable_tasks है.)
मेट्रिक टारगेट की जानकारी अपने-आप भरनी चाहिए और आपको दाईं ओर मेट्रिक ग्राफ़ दिखेगा.
नीचे बाईं ओर मौजूद कॉन्फ़िगरेशन सेक्शन तक स्क्रोल करें और सूचना पैरामीटर सेट करें. (उदाहरण के लिए,
Conditionको नीचे है,Thresholdको 0.1, औरForको 5 मिनट पर सेट करें.) थ्रेशोल्ड सेट करने पर, मेट्रिक चार्ट पर एक लाल लाइन दिखेगी. इस लाइन में, मौजूदा वैल्यू के मुकाबले अलर्ट थ्रेशोल्ड दिखाया जाएगा.
जोड़ें बटन पर क्लिक करें.
'सूचना बनाने की नीति बनाना' पेज पर वापस जाएं और आगे बढ़ें को चुनें.
इसके अलावा, सूचना ट्रिगर होने पर, चैनल की संपर्क जानकारी के लिए सूचना सेट करें. इसके बाद, आगे बढ़ें को चुनें.
समस्या को ठीक करने के लिए निर्देश जोड़ें. निर्देशों को सूचना वाली सूचना के मुख्य हिस्से में शामिल किया जाएगा. इसके बाद, सेव करें पर क्लिक करें.
आपकी सूचना अब लाइव हो जाएगी. अगर यह ट्रिगर होता है, तो यह चेतावनी वाले पेज पर दिखेगा.
अगर सूचना देने वाला कोई चैनल चुना गया है, तो उसे सूचना दी जाएगी.
BigQuery का इस्तेमाल करना
विश्लेषण करने के लिए BigQuery एक बेहतरीन टूल है. इसका इस्तेमाल लंबे समय तक चलने वाले लॉग को सेव करने और डेटा के लिए, ऐड-हॉक एसक्यूएल जैसी क्वेरी करने के लिए किया जा सकता है.
उदाहरण के लिए, ऐसे रूटीन बनाए जा सकते हैं:
- ऐसी क्वेरी जो CreateTasks लॉग की संख्या बताती है और उन्हें हर घंटे के हिसाब से ग्रुप में बांटती है.
- ऐसी क्वेरी जो हर वाहन के लिए, हर घंटे के स्टॉप की संख्या की गिनती करती है.
- पहली डिलीवरी की सक्सेस रेट दिखाने वाली क्वेरी.
ज़्यादा जानकारी के लिए, BigQuery का इस्तेमाल करना लेख पढ़ें.