Configurar a indexação personalizada

Neste documento, descrevemos como adicionar campos LogEntry indexados ao seu buckets do Cloud Logging para criar a consulta dos dados de registros com mais rapidez.

Visão geral

O desempenho da consulta é essencial para qualquer solução de geração de registros. À medida que as cargas de trabalho aumentam e os volumes de registro correspondentes aumentam, a indexação dos dados de registro mais usados pode reduzir o tempo de consulta.

Para melhorar o desempenho da consulta, o Logging indexa automaticamente seguintes campos LogEntry:

• resource.type
• resource.labels.*
• logName
• severity
• timestamp
• insertId
• operation.id
• trace
• httpRequest.status
• labels.*
• split.uid

Além dos campos que o Logging indexa automaticamente, você também pode direcionar um bucket de registro para indexar outros campos LogEntry criando um índice personalizado para o bucket.

Por exemplo, suponha que suas expressões de consulta geralmente incluam o campo jsonPayload.request.status: Você pode configurar um índice personalizado para um bucket que inclua jsonPayload.request.status. Qualquer consulta subsequente nos dados desse bucket vai referenciar os dados jsonPayload.request.status indexados se a expressão de consulta incluir esse campo.

Usando a Google Cloud CLI ou a API Logging, é possível adicionar opções índices para buckets de registro novos ou atuais. Ao selecionar campos adicionais para incluir no índice personalizado, observe as seguintes limitações:

• É possível adicionar até 20 campos por índice personalizado.
• Depois de configurar ou atualizar o índice personalizado de um bucket, aguarde uma hora para que as mudanças sejam aplicadas às suas consultas. Essa latência garante a correção do resultado da consulta e aceita registros gravados no passado.
• O registro aplica a indexação personalizada aos dados armazenados nos buckets de registro depois que o índice foi criado ou alterado. As mudanças nos índices personalizados não são aplicadas aos registros de forma retroativa.

Antes de começar

Antes de começar a configurar um índice personalizado, faça o seguinte:

• Verifique se você está usando a versão mais recente da CLI gcloud. Para mais informações, consulte Como gerenciar componentes da CLI do Google Cloud.

• Verifique se você tem um papel do Identity and Access Management com as seguintes permissões:

  • roles/logging.admin
  • roles/logging.configWriter

  Para detalhes sobre esses papéis, consulte Controle de acesso com o IAM.

Definir o índice personalizado

Para cada campo adicionado ao índice personalizado de um bloco, você define dois atributos: um caminho de campo e um tipo de campo:

• fieldPath: descreve o caminho específico para o campo LogEntry nas entradas de registro. Por exemplo, jsonPayload.req_status.
• type: indica se o campo é do tipo string ou número inteiro. Os valores possíveis são INDEX_TYPE_STRING e INDEX_TYPE_INTEGER.

Para adicionar um índice personalizado, crie um bucket ou atualize um bucket existente. Para mais informações sobre como configurar buckets, consulte Configurar buckets de registros.

Para configurar um índice personalizado ao criar um bucket, faça o seguinte:

gcloud

Use o gcloud logging buckets create e defina a sinalização --index:

gcloud logging buckets create BUCKET_NAME\
--location=LOCATION\
--description="DESCRIPTION" \
--index=fieldPath=INDEX_FIELD_NAME,type=INDEX_TYPE

Exemplo de comando:

gcloud logging buckets create int_index_test_bucket \
--location=global \
--description="Bucket with integer index" \
--index=fieldPath=jsonPayload.req_status,type=INDEX_TYPE_INTEGER

API

Para criar um bucket, use projects.locations.buckets.create na API Logging. Prepare os argumentos do método da seguinte maneira:

1. Defina o parâmetro parent como o recurso em que o bucket será criado: projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION

   A variável LOCATION refere-se à região em que você quer que seus registros sejam armazenados.

   Por exemplo, se você quiser criar um bucket para o projeto my-project em na região asia-east2, o parâmetro parent ficaria assim isso: projects/my-project/locations/asia-east2

2. Defina o parâmetro bucketId. por exemplo, my-bucket.

3. No corpo da solicitação LogBucket, configure o objeto IndexConfig. para criar o índice personalizado.

4. Chame projects.locations.buckets.create para criar o bucket.

Para atualizar um bucket e incluir um índice personalizado, faça o seguinte:

gcloud

Use o gcloud logging buckets update e defina a sinalização --add-index:

gcloud logging buckets update BUCKET_NAME\
--location=LOCATION\
--add-index=fieldPath=INDEX_FIELD_NAME,type=INDEX_TYPE

Exemplo de comando:

gcloud logging buckets update \
int_index_test_bucket \
--location=global \ --add-index=fieldPath=jsonPayload.req_status,type=INDEX_TYPE_INTEGER

API

Usar projects.locations.buckets.patch na API Logging. Na LogBucket, configure o objeto IndexConfig para inclua os campos LogEntry que você quer indexar.

Excluir um campo indexado personalizado

Para excluir um campo do índice personalizado de um bucket, faça o seguinte:

gcloud

Use o comando gcloud logging buckets update e defina a flag --remove-indexes:

gcloud logging buckets update BUCKET_NAME\
--location=LOCATION\
--remove-indexes=INDEX_FIELD_NAME

Exemplo de comando:

gcloud logging buckets update int_index_test_bucket \
--location=global \
--remove-indexes=jsonPayload.req_status

API

Use projects.locations.buckets.patch na API Logging. No corpo da solicitação do LogBucket, remova os campos LogEntry do objeto IndexConfig.

Atualizar o tipo de dados do campo personalizado indexado

Se você precisar corrigir o tipo de dados de um campo indexado personalizado, faça o seguinte:

gcloud

Use o comando gcloud logging buckets update e defina a flag --update-index:

gcloud logging buckets update BUCKET_NAME\
--location=LOCATION\
--update-index=fieldPath=INDEX_FIELD_NAME,type=INDEX_TYPE

Exemplo de comando:

gcloud logging buckets update \
int_index_test_bucket \
--location=global \
--update-index=fieldPath=jsonPayload.req_status,type=INDEX_TYPE_INTEGER

API

Use projects.locations.buckets.patch na API Logging. Na LogBucket, atualize o objeto IndexConfig para fornecer o tipo de dados correto para um campo LogEntry.

Atualizar o caminho de um campo indexado personalizado

Se você precisar corrigir o caminho de um campo indexado personalizado, faça o seguinte:

gcloud

Use o gcloud logging buckets update e defina as sinalizações --remove-indexes e --update-index:

gcloud logging buckets update BUCKET_NAME\
--location=LOCATION\
--remove-indexes=OLD_INDEX_FIELD_NAME \
--update-index=fieldPath=NEW_INDEX_FIELD_NAME,type=INDEX_TYPE

Exemplo de comando:

gcloud logging buckets update \
int_index_test_bucket \
--location=global \
--remove-indexes=jsonPayload.req_status_old_path \
--add-index=fieldPath=jsonPayload.req_status_new_path,type=INDEX_TYPE_INTEGER

API

Usar projects.locations.buckets.patch na API Logging. No corpo da solicitação do LogBucket, atualize o objeto IndexConfig para fornecer o caminho de campo correto para um campo LogEntry.

Listar todos os campos indexados de um bucket

Para listar os detalhes de um bucket, incluindo os campos indexados personalizados, faça o seguinte:

gcloud

Use o comando gcloud logging buckets describe:

gcloud logging buckets describe BUCKET_NAME\
--location=LOCATION

Exemplo de comando:

gcloud logging buckets describe indexed-bucket \
--location global

API

Use projects.locations.buckets.get na API Logging.

Limpar campos indexados personalizados

Para remover todos os campos indexados personalizados de um bucket, faça o seguinte:

gcloud

Use o gcloud logging buckets update e adicione a sinalização --clear-indexes:

gcloud logging buckets update BUCKET_NAME\
--location=LOCATION\
--clear-indexes

Exemplo de comando:

gcloud logging buckets update \
int_index_test_bucket \
--location=global \
--clear-indexes

API

Use projects.locations.buckets.patch na API Logging. Na LogBucket, exclua o objeto IndexConfig.

Consultar e visualizar dados indexados

Para consultar os dados incluídos em campos indexados personalizados, restrinja o escopo da consulta ao bucket que contém os campos indexados personalizados e especifique a visualização de registro apropriada:

gcloud

Para ler os registros de um bucket de registros, use o comando gcloud logging read e adicione um LOG_FILTER para incluir os dados indexados:

gcloud logging read LOG_FILTER --bucket=BUCKET_ID --location=LOCATION --view=VIEW_ID

API

Para ler registros de um bucket de registros, use o método entries.list. Defina resourceNames para especificar a visualização de bucket e registro adequada e defina filter para selecionar os dados indexados.

Para informações detalhadas sobre a sintaxe de filtragem, consulte Linguagem de consulta do Logging.

Indexação e tipos de campo

A forma como você configura a indexação de campos personalizados pode afetar a forma como os registros são armazenados em buckets de registro e como as consultas são processadas.

No momento da gravação

O Logging tenta usar o índice personalizado nos dados que estão em buckets de registros após a criação do índice.

Os campos indexados são digitados, o que tem implicações para o carimbo de data/hora na entrada de registro. Quando a entrada de registro está no bucket de registros, o campo de registro é avaliado em relação ao tipo de índice usando estas regras:

• Se o tipo de um campo for igual ao do índice, os dados serão adicionados o índice literalmente.
• Se o tipo do campo for diferente do tipo do índice, o registro tentará forçar o tipo do índice (por exemplo, número inteiro para string).
  • Se a coerção de tipo falhar, os dados não são indexados. Quando o tipo de coerção funcionar, os dados serão indexados.

No momento da consulta

Ativar um índice em um campo muda a forma como você precisa consultar esse campo. Por padrão, o Logging aplica restrições de filtro a campos com base no tipo de dados em cada entrada de registro que está sendo avaliada. Quando a indexação é ativadas, as restrições de filtro em um campo são aplicadas com base no tipo índice. Adicionar um índice a um campo impõe um esquema a ele.

Quando um índice personalizado é configurado para um bucket, os comportamentos de correspondência de esquema diferem quando ambas as condições são atendidas:

• O tipo de dados de origem de um campo não corresponde ao tipo de índice dele.
• O usuário aplica uma restrição a esse campo.

Considere os seguintes payloads JSON:

{"jsonPayload": {"name": "A", "value": 12345}}
{"jsonPayload": {"name": "B", "value": "3"}}

Agora aplique este filtro a cada um:

jsonPayload.value > 20

Se o campo jsonPayoad.value não tiver indexação personalizada, o registro vai aplicar a correspondência de tipo flexível:

• Para "A", a geração de registros observa que o valor da chave "value" é na verdade um número inteiro e que a restrição "20" pode ser convertida em um número inteiro. Em seguida, o Logging avalia 12345 > 20 e retorna "verdadeiro" porque esse é o caso numericamente.

• Para "B", a geração de registros observa que o valor da chave "value" é uma string. Em seguida, ele avalia "3" > "20" e retorna "true", já que esse é o caso alfanumérico.

Se o campo jsonPayload.value for incluído no índice personalizado, o Logging vai avaliar essa restrição usando o índice em vez da lógica de Logging usual. O comportamento muda:

• Se o índice for do tipo string, todas as comparações serão de strings.
  • A entrada "A" não corresponde, já que "12345" não é maior que "20" alfanumérico. A entrada "B" corresponde, já que a string "3" é maior do que "20".
• Se o índice for do tipo inteiro, todas as comparações serão de inteiros.
  • O "B" entrada não corresponde, pois "3" não é maior que "20" numericamente. O "A" a entrada corresponde, desde "12345" é maior que "20".

Essa diferença de comportamento é sutil e deve ser considerada ao definir e usando índices personalizados.

Caso extremo de filtro

Para o índice de tipo inteiro jsonPayload.value, suponha que um valor de string seja filtrada:

jsonPayload.value = "hello"

Se não for possível converter o valor da consulta em um tipo de índice, o índice será ignorado.

No entanto, suponha que, para um índice do tipo string, você transmita um valor inteiro:

jsonPayload.value > 50

Nenhuma correspondência de A nem B, já que "12345" não corresponde nem "3" é alfanumérica maior de "50".