Log-Buckets konfigurieren

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie Cloud Logging-Buckets mit der Google Cloud Console, der Google Cloud CLI und der Logging API erstellen und verwalten. Außerdem finden Sie dort Anleitungen zum Erstellen und Verwalten von Log-Buckets auf der Seite Google Cloud-Projektebene. Sie können im Ordner keine Log-Buckets erstellen oder auf Organisationsebene; Cloud Logging erstellt jedoch automatisch Log-Buckets _Default und _Required auf Ordner- und Organisationsebene für von dir.

Sie können Log-Buckets für die Verwendung von Log Analytics aktualisieren. Mit Log Analytics können Sie SQL-Abfragen auf Ihre Protokolldaten ausführen, um Probleme mit Anwendungen, Sicherheit und Netzwerken zu beheben.

Sie haben zwei Möglichkeiten, Ihre Protokolldaten mit BigQuery zu analysieren:

• Führen Sie ein Upgrade eines Log-Buckets zur Verwendung von Loganalysen durch und erstellen Sie dann einen verknüpftes BigQuery-Dataset In diesem Szenario werden Ihre Protokolldaten in Logging gespeichert, können aber von BigQuery gelesen werden.

• Exportieren Sie Ihre Logeinträge nach BigQuery. In diesem Szenario eine Senke erstellen, speichert und verwaltet BigQuery die Daten, und Sie haben die Möglichkeit, partitionierte Tabellen zu verwenden.

Wenn Ihre Logdaten für BigQuery verfügbar sind, können Sie Ihre Log-Daten mit anderen in BigQuery gespeicherten Daten aus anderen Tools wie Looker Studio und Looker.

Eine konzeptionelle Übersicht über Buckets finden Sie unter Routing und Speicherübersicht: Log-Buckets.

In diesem Dokument wird nicht beschrieben, wie Sie einen Log-Bucket erstellen, der einen vom Kunden verwalteten Verschlüsselungsschlüssel (Customer-Managed Encryption Key, CMEK) verwendet. Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie unter CMEK für den Protokollspeicher konfigurieren.

Hinweis

Gehen Sie für einen Einstieg in Buckets folgendermaßen vor:

• Konfigurieren Sie Ihr Google Cloud-Projekt:

  1. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

  2. Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die IAM-Rolle Logs Configuration Writer (roles/logging/configWriter) für Ihr Projekt zu gewähren, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Erstellen, Upgraden und Verknüpfen eines Protokoll-Buckets benötigen. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

     Sie können die erforderlichen Berechtigungen auch über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erhalten.

     Eine vollständige Liste der Berechtigungen und Rollen finden Sie unter Zugriffssteuerung mit IAM

  3. Optional: Mit BigQuery können Sie die in einem Log-Bucket:
     1. Die BigQuery API muss aktiviert sein. Sie können prüfen, ob die API aktiviert ist, indem Sie verfügbare Dienste auflisten.
     2. Ihre Identity and Access Management-Rolle umfasst die Berechtigungen, mit denen Sie einen verknüpften Datensatz erstellen können. Weitere Informationen finden Sie unter Berechtigungen für verknüpfte BigQuery-Datasets
• Informationen zu den unterstützten Regionen in dem Sie Ihre Logs speichern können.

• Select the tab for how you plan to use the samples on this page:

  Console

  When you use the Google Cloud console to access Google Cloud services and APIs, you don't need to set up authentication.

  gcloud

  In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

  Activate Cloud Shell

  At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

  REST

  Verwenden Sie die von der gcloud CLI bereitgestellten Anmeldedaten, um die REST API-Beispiele auf dieser Seite in einer lokalen Entwicklungsumgebung zu verwenden.

  Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command:

  gcloud init

  Weitere Informationen finden Sie unter Für die Verwendung von REST authentifizieren in der Dokumentation zur Google Cloud-Authentifizierung.

• Wenn Sie die Google Cloud CLI oder Cloud Logging API für Log-Buckets erstellen oder verwalten und sich mit der LogBucket Formatierungsanforderungen.

Bucket erstellen

Sie können maximal 100 Buckets pro Google Cloud-Projekt

So erstellen Sie einen benutzerdefinierten Log-Bucket für Ihr Google Cloud-Projekt:

Google Cloud Console

So erstellen Sie einen Log-Bucket in Ihrem Google Cloud-Projekt:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Logspeicher auf.

   Zum Log-Speicher

   Wenn Sie diese Seite über die Suchleiste suchen, wählen Sie das Ergebnis aus, dessen Zwischenüberschrift Monitoring ist.

2. Klicken Sie auf Log-Bucket erstellen.

3. Geben Sie unter Name einen Namen und unter Beschreibung eine Beschreibung für den Bucket ein.

4. Optional: Führen Sie ein Upgrade Ihres Buckets für die Verwendung von Log Analytics durch.

   Hinweis: Nachdem ein Log-Bucket auf die Verwendung von Log Analytics umgestellt wurde, können Sie es nicht mehr neu konfigurieren, um die Verwendung von Log Analytics zu ändern oder zu entfernen.

   1. Wählen Sie Upgrade zur Verwendung von Log Analytics aus.

      Wenn Sie einen Bucket für die Verwendung von Loganalysen upgraden, können Sie folgende Abfragen ausführen: auf der Seite Loganalysen mithilfe von SQL-Abfragen. Ich Sie können Ihre Logs auch weiterhin mit dem Log-Explorer ansehen.

   2. Optional: Wenn Sie Ihre Protokolle in BigQuery aufrufen möchten, wählen Sie Neues BigQuery-Dataset erstellen, das mit diesem Bucket verknüpft ist aus und geben Sie einen eindeutigen Dataset-Namen ein.

      Wenn Sie diese Option auswählen, kann BigQuery die Daten Daten, die in Ihrem Log-Bucket gespeichert sind. Sie können jetzt Abfragen in der BigQuery-Benutzeroberfläche stellen, Ihre Protokolldaten zusammenführen und auf Daten aus anderen Tools wie Looker Studio und Looker zugreifen.

5. Optional: Wenn Sie die Speicherregion für Ihre Protokolle auswählen möchten, klicken Sie auf das Menü Log-Bucket-Region auswählen und wählen Sie eine Region aus. Wenn Sie keine Region auswählen, wird die Region global verwendet, Das bedeutet, dass sich die Logs an einem beliebigen unterstützten Region.

   Hinweis: Nachdem Sie den Log-Bucket erstellt haben, können Sie die Region des Buckets nicht mehr ändern. Wenn Sie einen Bucket in einer anderen Region benötigen, müssen Sie einen neuen Bucket in dieser Region, Die entsprechenden Senken an den neuen Bucket weiterleiten und dann Löschen Sie den alten Bucket.

6. Optional: Sie können eine benutzerdefinierte Aufbewahrungsdauer für die Logs im Bucket auf Weiter.

   Geben Sie im Feld Aufbewahrungsdauer die Anzahl der Tage zwischen 1 und 3.650 Tagen ein, in denen Cloud Logging die Logs speichern soll. Wenn Sie die Aufbewahrungsdauer nicht anpassen, wird der Standardwert 30 days verwendet.

   Sie können Ihren Bucket auch nach der Erstellung aktualisieren, um eine benutzerdefinierte Aufbewahrung anzuwenden.

7. Klicken Sie auf Bucket erstellen.

   Nachdem der Log-Bucket erstellt wurde, aktualisiert Logging Bucket und erstellt die Dataset-Verknüpfung, wenn diese Optionen ausgewählt wurden.

   Es kann einen Moment dauern, bis diese Schritte abgeschlossen sind.

gcloud

Hinweis: Sie können beim Erstellen kein verknüpftes BigQuery-Dataset erstellen. Log-Bucket, es sei denn, Sie verwenden die Google Cloud Console. Wenn Sie jedoch einen Log-Bucket erstellen und aktualisieren, können Sie mit der Befehlsmethode gcloud logging links create einen verknüpften Datensatz erstellen.

Wenn Sie nur einen Log-Bucket erstellen möchten, führen Sie den Befehl gcloud logging buckets create aus. Wenn Sie den Log-Bucket für die Verwendung von Log Analytics aktualisieren möchten, fügen Sie die Flags --enable-analytics und --async hinzu und legen Sie die Variable LOCATION auf eine unterstützte Region fest:

gcloud logging buckets create BUCKET_ID --location=LOCATION --enable-analytics --async OPTIONAL_FLAGS

Das Flag --async erzwingt die asynchrone Ausführung des Befehls. Die Rückgabe einer asynchronen Methode ist ein Operation-Objekt, das Informationen zum Fortschritt der Methode enthält. Wenn der Parameter abgeschlossen wird, enthält das Operation-Objekt den Status. Weitere Informationen Weitere Informationen finden Sie unter Asynchrone API-Methoden.

Wenn Sie den Log-Bucket nicht für die Verwendung von Log Analytics aktualisieren möchten, lassen Sie die Flags --enable-analytics und --async weg.

Wenn Sie zum Beispiel einen Bucket mit der BUCKET_ID my-bucket in der Region global erstellen möchten, würde Ihr Befehl so aussehen:

gcloud logging buckets create my-bucket --location global --description "My first bucket"

Wenn Sie beispielsweise einen Bucket mit der BUCKET_ID erstellen möchten, my-upgraded-bucket am Standort global, und anschließend den Log-Bucket für die Verwendung von Loganalysen aktualisieren, würde der Befehl so aussehen:

gcloud logging buckets create my-upgraded-bucket --location global \
      --description "My first upgraded bucket" \
      --enable-analytics --retention-days=45

Hinweis: Nachdem Sie den Log-Bucket erstellt haben, können Sie die Region des Buckets nicht mehr ändern. Wenn Sie einen Bucket in einer anderen Region benötigen, müssen Sie einen neuen Bucket in dieser Region erstellen, die entsprechenden Senken an den neuen Bucket weiterleiten und dann den alten Bucket löschen.

REST

Hinweis: Sie können ein verknüpftes BigQuery-Dataset nicht als des Erstellungsvorgangs aus, es sei denn, Sie verwenden die Google Cloud Console. Wenn Sie jedoch einen Log-Bucket erstellen und aktualisieren, können Sie mit der Methode projects.locations.buckets.links.create ein verknüpftes Dataset erstellen.

Verwenden Sie zum Erstellen eines Buckets die Methode projects.locations.buckets.create oder die projects.locations.buckets.createAsync . Bereiten Sie die Argumente für die Methode so vor:

1. Legen Sie den Parameter parent auf die Ressource fest, in der um den Bucket zu erstellen: projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION

   Die Variable LOCATION bezieht sich auf die Region, in der Ihre Logs gespeichert werden sollen.

   Wenn Sie beispielsweise einen Bucket für das Projekt my-project in in der Region global würde Ihr parent-Parameter so aussehen: dies: projects/my-project/locations/global

2. Legen Sie den Parameter bucketId fest. z. B. my-bucket.

3. Führen Sie einen der folgenden Schritte aus:

   • So erstellen Sie einen Log-Bucket und aktualisieren dann den Log-Bucket, der verwendet werden soll: Loganalysen:

     1. Legen Sie den booleschen Wert LogBucket.analyticsEnabled auf true fest.

        Hinweis: Nachdem ein Log-Bucket auf Log Analytics umgestellt wurde, können Sie es nicht mehr so neu konfigurieren, dass Log Analytics nicht mehr verwendet wird.

     2. Asynchrone Methode aufrufen projects.locations.buckets.createAsync um den Bucket zu erstellen.

        Die Antwort auf die asynchronen Methoden ist ein Operation-Objekt. Dieses Objekt enthält Informationen zum Fortschritt der Methode. Wenn die Methode abgeschlossen ist, enthält das Objekt Operation den Status. Weitere Informationen Weitere Informationen finden Sie unter Asynchrone API-Methoden.

        Die Methode createAsync dauert einige Minuten. Diese Methode generiert keine Fehlermeldung oder schlägt fehl, wenn der boolesche Wert analyticsEnabled auf true gesetzt ist.

   • Andernfalls rufen Sie die synchrone Methode projects.locations.buckets.create um den Bucket zu erstellen.

Nachdem Sie einen Bucket erstellt haben, erstellen Sie eine Senke, um Logeinträge an Ihren Bucket weiterzuleiten, und konfigurieren Sie Logansichten, um zu steuern, wer auf die Logs in Ihrem neuen Bucket zugreifen kann und auf welche Logs er Zugriff hat. Sie können den Bucket auch aktualisieren, um eine benutzerdefinierte Aufbewahrung und eingeschränkte Felder zu konfigurieren.

Volumen der in Log-Buckets gespeicherten Logs erfassen

Auf der Seite Logspeicher in der Google Cloud Console wird das Volumen der in Log-Buckets gespeicherten Logdaten erfasst:

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Logspeicher auf.

Zum Log-Speicher

Wenn Sie diese Seite über die Suchleiste suchen, wählen Sie das Ergebnis aus, dessen Zwischenüberschrift Monitoring ist.

Auf der Seite Logspeicher wird eine Zusammenfassung der Statistiken für Ihre Google Cloud-Projekt:

Die folgenden Statistiken werden gemeldet:

• Aufnahme des aktuellen Monats: Die Menge der Logdaten, die in Ihrem Google Cloud-Projekt wurde seit dem ersten Tag in Log-Buckets gespeichert des aktuellen Kalendermonats.

• Aufnahme im Vormonat: Die Menge der Logdaten, die in Ihrem Google Cloud-Projekt, das im letzten Kalendermonat in Log-Buckets gespeichert wurde.

• Prognostizierte Aufnahme bis zum Monatsende: die geschätzte Menge an Logdaten, die Das Google Cloud-Projekt wird am Ende des des aktuellen Kalendermonats basierend auf der aktuellen Nutzung.

• Abrechenbarer Speicherplatz im aktuellen Monat: Die Menge der Logdaten, die länger als 30 Tage aufbewahrt wurden und in Rechnung gestellt werden.

Die bisherigen Statistiken enthalten keine Logs in der _Required-Bucket. Die Logs in diesem Bucket können nicht ausgeschlossen oder deaktiviert werden.

Auf der Seite Logrouter in der Google Cloud Console finden Sie Tools, die Sie die Gebühren für das Speichern von Logs in Log-Buckets oder für Speicherkapazitäten, die Ihr monatliches Kontingent überschreiten. In diesem Fall können Sie folgende Aktionen ausführen:

• Deaktivieren Sie das Speichern von Protokollen auf Bucket-Ebene.
• Bestimmte Logeinträge vom Speichern in Log-Buckets ausschließen

Weitere Informationen finden Sie unter Senken verwalten.

Buckets verwalten

In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie Log-Buckets mit der Google Cloud CLI verwalten oder in der Google Cloud Console.

Bucket aktualisieren

Um die Attribute Ihres Buckets zu aktualisieren, z. B. oder Aufbewahrungsdauer:

Google Cloud Console

So aktualisieren Sie die Attribute des Buckets:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Logspeicher auf.

   Zum Log-Speicher

   Wenn Sie diese Seite über die Suchleiste suchen, wählen Sie das Ergebnis aus, dessen Zwischenüberschrift Monitoring ist.

2. Klicken Sie für den Bucket, den Sie aktualisieren möchten, auf Mehr.

3. Klicken Sie auf Bucket bearbeiten.

4. Bearbeiten Sie den Bucket nach Bedarf.

5. Klicken Sie auf Bucket aktualisieren.

gcloud

Führen Sie den Befehl gcloud logging buckets update aus, um die Eigenschaften Ihres Buckets zu aktualisieren:

gcloud logging buckets update BUCKET_ID --location=LOCATION UPDATED_ATTRIBUTES

Beispiel:

gcloud logging buckets update my-bucket --location=global --description "Updated description"

REST

Verwenden Sie zum Aktualisieren der Bucket-Attribute projects.locations.buckets.patch in der Logging API.

Bucket für die Verwendung von Log Analytics upgraden

Hinweis: Nachdem ein Log-Bucket für die Verwendung von Loganalysen aktualisiert wurde, müssen Sie Folgendes tun: Kann den Log-Bucket nicht neu konfigurieren, um die Verwendung von Loganalysen. Nur Logeinträge, die nach dem Upgrade geschrieben werden, für Loganalysen verfügbar.

Beim Upgrade eines vorhandenen Buckets auf Log Analytics gelten die folgenden Einschränkungen:

• Der Log-Bucket wurde auf Google Cloud-Projektebene erstellt.
• Der Log-Bucket ist entriegelt, es sei denn, es handelt sich um den Bucket _Required.

• Es gibt keine ausstehenden Aktualisierungen für den Bucket.

Google Cloud Console

So führen Sie ein Upgrade eines vorhandenen Buckets auf Log Analytics durch:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Logspeicher auf.

   Zum Log-Speicher

   Wenn Sie diese Seite über die Suchleiste suchen, wählen Sie das Ergebnis aus, dessen Zwischenüberschrift Monitoring ist.

2. Suchen Sie den Bucket, den Sie upgraden möchten.

3. Wenn in der Spalte Log Analytics verfügbar Upgrade angezeigt wird, können Sie das Log-Bucket für die Verwendung von Log Analytics upgraden. Klicke auf Upgrade.

   Ein Dialogfeld wird geöffnet. Klicken Sie auf Bestätigen.

gcloud

Führen Sie den Befehl gcloud logging buckets update-Befehl. Du musst --enable-analytics festlegen gekennzeichnet. Wir empfehlen, auch das Tag --async-Flag:

gcloud logging buckets update BUCKET_ID --location=LOCATION --enable-analytics --async

Das Flag --async erzwingt die asynchrone Ausführung des Befehls. Die Rückgabe eines asynchronen ist ein Operation-Objekt. enthält Informationen zum Fortschritt der Methode. Wenn der Parameter abgeschlossen wird, enthält das Operation-Objekt den Status. Weitere Informationen Weitere Informationen finden Sie unter Asynchrone API-Methoden.

Hinweis: Aktualisieren Sie keine anderen Eigenschaften eines Log-Buckets, wenn Sie ihn für die Verwendung von Log Analytics aktualisieren. Beispiel: Ein Aufruf des Befehls update, mit dem die Aufbewahrungsdauer geändert und der Protokoll-Bucket aktualisiert wird, schlägt fehl.

REST

Verwenden Sie die Methode projects.locations.buckets.updateAsync der Cloud Logging API.

Bereiten Sie die Argumente für die Methode so vor:

1. Legen Sie den booleschen Wert LogBucket.analyticsEnabled auf true fest.
2. Für den Abfrageparameter des Befehls verwenden Sie updateMask=analyticsEnabled

Die Antwort auf die asynchronen Methoden ist ein Operation-Objekt. Dieses Objekt enthält Informationen zum Fortschritt der Methode. Wenn die Methode abgeschlossen ist, enthält das Objekt Operation den Status. Weitere Informationen Siehe Asynchrone API-Methoden.

Es kann einige Minuten dauern, bis updateAsync abgeschlossen ist.

Verknüpftes BigQuery-Dataset erstellen

Wenn Sie die Funktionen von BigQuery zum Analysieren Logdaten, aktualisieren Sie einen Log-Bucket zur Verwendung von Loganalysen und erstellen Sie dann einen verknüpftes Dataset. Bei dieser Konfiguration Logging speichert Ihre Logdaten, BigQuery kann die Logdaten lesen.

Hinweis: Ein Log-Bucket kann mit höchstens einem BigQuery-Dataset verknüpft werden.

Google Cloud Console

So erstellen Sie einen Link zu einem BigQuery-Dataset für einen vorhandenen Log-Bucket:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Logspeicher auf.

   Zum Log-Speicher

   Wenn Sie diese Seite über die Suchleiste suchen, wählen Sie das Ergebnis aus, dessen Zwischenüberschrift Monitoring ist.

2. Suchen Sie den Log-Bucket und prüfen Sie, ob die Loganalysen verfügbar sind. wird Öffnen angezeigt.

   Wenn in dieser Spalte Upgrade angezeigt wird, wurde der Log-Bucket nicht auf Loganalysen aktualisiert. So konfigurieren Sie Log Analytics:

   1. Klicken Sie auf Upgrade.
   2. Klicken Sie im Dialogfeld auf Bestätigen.

   Fahren Sie nach Abschluss des Upgrades mit dem nächsten Schritt fort.

3. Klicken Sie beim Log-Bucket auf das Dreipunkt-Menü  und dann auf Bucket bearbeiten.

   Das Dialogfeld Protokoll-Bucket bearbeiten wird geöffnet.

4. Wählen Sie Neues BigQuery-Dataset erstellen, das mit diesem Bucket verknüpft ist aus und geben Sie den Namen des neuen Datasets ein.

   Der Dataset-Name muss für jedes Google Cloud-Projekt eindeutig sein. Wenn Sie vorhanden ist, erhalten Sie die folgende Fehlermeldung: Dataset name must be unique in the selected region.

5. Klicken Sie auf Fertig und dann auf Bucket aktualisieren.

   Nachdem der Name des verknüpften Datasets auf der Seite Logs Storage (Logspeicher) angezeigt wird, kann es einige Minuten dauern, bis BigQuery das Dataset erkennt.

gcloud

Führen Sie den Befehl gcloud logging links create aus, um ein verknüpftes Dataset für einen Log-Bucket zu erstellen, der auf Log Analytics umgestellt wurde:

gcloud logging links create LINK_ID --bucket=BUCKET_ID --location=LOCATION

Die von Ihnen angegebene LINK_ID wird verwendet als Name des BigQuery-Datasets und der Wert dieses Feldes muss für Ihr Google Cloud-Projekt eindeutig sein.

Der Befehl links create ist asynchron. Die Rückgabe eines ist ein Operation-Objekt und es kann enthält Informationen zum Fortschritt der Methode. Wenn der Parameter abgeschlossen wird, enthält das Operation-Objekt den Status. Weitere Informationen Weitere Informationen finden Sie unter Asynchrone API-Methoden.

Die Ausführung des Befehls links create dauert einige Minuten.

Mit dem folgenden Befehl wird beispielsweise ein verknüpftes Dataset für den Bucket mit dem Namen my-bucket erstellt:

gcloud logging links create mylink --bucket=my-bucket --location=global

Der Dataset-Name muss für jedes Google Cloud-Projekt eindeutig sein. Wenn Sie versuchen, um ein Dataset mit demselben Namen wie ein vorhandenes Dataset zu erstellen, erhalten Sie folgende Fehlermeldung:

BigQuery dataset with name "LINK_ID" already exists.

Wenn Sie versuchen, ein verknüpftes Dataset für einen Log-Bucket zu erstellen, der nicht auf Log Analytics umgestellt wurde, wird der folgende Fehler ausgegeben:

A link can only be created for an analytics-enabled bucket.

REST

Wenn Sie ein verknüpftes BigQuery-Dataset für einen vorhandenen Log-Bucket erstellen möchten, der mit Log Analytics aktualisiert wird, rufen Sie die asynchrone Methode projects.locations.buckets.links.create der Cloud Logging API auf.

Bereiten Sie die Argumente für die Methode so vor:

1. Erstellen Sie den Anfragetext für den Befehl create. Der Anfragetext ist als Link-Objekt formatiert.
2. Für den Abfrageparameter des Befehls verwenden Sie linkId=LINK_ID Die von Ihnen angegebene LINK_ID wird verwendet als Name des BigQuery-Datasets und der Wert dieses Feldes muss für Ihr Google Cloud-Projekt eindeutig sein.

Die Antwort auf die asynchronen Methoden ist ein Operation-Objekt. Dieses Objekt enthält Informationen zum Fortschritt der Methode. Wenn der Parameter abgeschlossen wird, enthält das Operation-Objekt den Status. Weitere Informationen finden Sie unter Asynchrone API-Methoden.

Die links.create-Methode kann mehrere Minuten dauern.

Der Dataset-Name muss für jedes Google Cloud-Projekt eindeutig sein. Wenn Sie versuchen, ein Dataset mit demselben Namen wie ein vorhandenes Dataset zu erstellen, erhalten Sie die folgende Fehlermeldung:

BigQuery dataset with name "LINK_ID" already exists.

Wenn Sie versuchen, ein verknüpftes Dataset für einen Log-Bucket zu erstellen, der nicht auf Log Analytics umgestellt wurde, wird der folgende Fehler ausgegeben:

A link can only be created for an analytics-enabled bucket.

Bucket sperren

Warnung: Das Sperren eines Log-Buckets kann nicht rückgängig gemacht werden.

Wenn Sie einen Bucket vor Aktualisierungen sperren, wird auch die Aufbewahrungsrichtlinie des Buckets gesperrt. Nachdem eine Aufbewahrungsrichtlinie gesperrt ist, können Sie den Bucket bis jeder Logeintrag im Bucket die Aufbewahrungsfrist des Buckets erfüllt hat Punkt.

Wenn Sie verhindern möchten, dass ein Log-Bucket aktualisiert oder gelöscht wird, sperren Sie den Bucket. So sperren Sie den Bucket:

Google Cloud Console

Die Google Cloud Console unterstützt das Sperren eines Log-Buckets nicht.

gcloud

Führen Sie zum Sperren des Buckets den Befehl gcloud logging buckets update mit dem Flag --locked aus:

gcloud logging buckets update BUCKET_ID --location=LOCATION --locked

Beispiel:

gcloud logging buckets update my-bucket --location=global --locked

REST

Wenn Sie die Attribute Ihres Buckets sperren möchten, verwenden Sie projects.locations.buckets.patch in der Logging API. Legen Sie den Parameter locked auf true fest.

Buckets auflisten

So listen Sie die mit einem Google Cloud-Projekt verknüpften Log-Buckets auf und sehen wie die Aufbewahrungseinstellungen, gehen Sie so vor:

Google Cloud Console

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Logspeicher auf.

Zum Log-Speicher

Wenn Sie diese Seite über die Suchleiste suchen, wählen Sie das Ergebnis aus, dessen Zwischenüberschrift Monitoring ist.

In der Tabelle Log-Buckets sind die Buckets aufgeführt, die dem aktuellen Google Cloud-Projekt zugeordnet sind.

In der Tabelle sind die folgenden Attribute für jeden Log-Bucket aufgeführt:

• Name: Der Name des Protokoll-Buckets.
• Beschreibung: Die Beschreibung des Buckets.
• Aufbewahrungsdauer: Wie viel Tage lang die Daten des Buckets von Cloud Logging gespeichert werden.
• Region: Der geografische Ort, an dem die Daten des Buckets gespeichert sind.
• Status: Gibt an, ob der Bucket gesperrt oder nicht gesperrt ist.

Wenn für einen Bucket das Löschen durch Cloud Logging aussteht: wird der zugehörige Tabelleneintrag mit der Warnung gekennzeichnet. .

gcloud

Führen Sie den Befehl gcloud logging buckets list aus:

gcloud logging buckets list

Für die Log-Buckets werden die folgenden Attribute angezeigt:

• LOCATION ist die Region, in der die Daten des Buckets gespeichert werden.
• BUCKET_ID: Der Name des Log-Buckets.
• RETENTION_DAYS: Wie viel Tage lang die Daten des Buckets von Cloud Logging gespeichert werden.
• LIFECYCLE_STATE: Gibt an, ob der Bucket von Cloud Logging gelöscht werden soll.
• LOCKED: Gibt an, ob der Bucket gesperrt oder nicht gesperrt ist.
• CREATE_TIME: Ein Zeitstempel, der angibt, wann der Bucket erstellt wurde.
• UPDATE_TIME: Ein Zeitstempel, der angibt, wann der Bucket zuletzt geändert wurde.

Sie können auch die Attribute für nur einen Bucket aufrufen. Um beispielsweise die Details zum Log-Bucket _Default in der Region global, führen Sie den gcloud logging buckets describe-Befehl:

gcloud logging buckets describe _Default --location=global

REST

Verwenden Sie zum Auflisten der mit einem Google Cloud-Projekt verknüpften Log-Buckets projects.locations.buckets.list in der Logging API.

Details eines Buckets anzeigen lassen

So rufen Sie die Details eines einzelnen Log-Buckets auf:

Google Cloud Console

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Logspeicher auf.

Zum Log-Speicher

Wenn Sie diese Seite über die Suchleiste suchen, wählen Sie das Ergebnis aus, dessen Zwischenüberschrift Monitoring ist.

Klicken Sie im Log-Bucket auf Mehr und dann auf Wählen Sie Bucket-Details ansehen aus.

Im Dialogfeld sind die folgenden Attribute für den Log-Bucket aufgeführt:

• Name: Der Name des Log-Buckets.
• Beschreibung: Die Beschreibung des Log-Buckets.
• Aufbewahrungsdauer: Wie viel Tage lang die Daten des Buckets von Cloud Logging gespeichert werden.
• Region: Der geografische Ort, an dem die Daten des Buckets gespeichert sind.

• Loganalysen: Gibt an, ob der Bucket für die Verwendung aktualisiert wurde Loganalysen.
• BigQuery-Analyse: Gibt an, ob ein Das BigQuery-Dataset ist mit Ihrem Bucket verknüpft.
• BigQuery-Dataset: Enthält einen Link zu Ihrem BigQuery-Dataset, das in der BigQuery Studio. Außerdem wird das Datum angezeigt, an dem die BigQuery-Verknüpfung aktiviert wurde.

gcloud

Führen Sie den Befehl gcloud logging buckets describe aus.

Mit dem folgenden Befehl werden beispielsweise die Details des _Default-Objekts ausgegeben. Bucket:

gcloud logging buckets describe _Default --location=global

Für den Log-Bucket werden die folgenden Attribute angezeigt:

• createTime: Ein Zeitstempel, der angibt, wann der Bucket erstellt wurde.
• description: Die Beschreibung des Log-Buckets.
• lifecycleState: Gibt an, ob der Bucket von Cloud Logging gelöscht werden soll.
• name: Der Name des Log-Buckets.
• retentionDays: Wie viel Tage lang die Daten des Buckets von Cloud Logging gespeichert werden.
• updateTime: Ein Zeitstempel, der angibt, wann der Bucket zuletzt geändert wurde.

REST

Zum Anzeigen der Details eines einzelnen Log-Buckets verwenden Sie projects.locations.buckets.get in der Logging API.

Buckets löschen

So löschen Sie einen Log-Bucket:

Google Cloud Console

So löschen Sie einen Log-Bucket:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Logspeicher auf.

   Zum Log-Speicher

   Wenn Sie diese Seite über die Suchleiste suchen, wählen Sie das Ergebnis aus, dessen Zwischenüberschrift Monitoring ist.

2. Suchen Sie den Bucket, den Sie löschen möchten, und klicken Sie auf das Dreipunkt-Menü.

3. Wenn in der Spalte Verknüpftes Dataset in BigQuery verknüpfen und dann das verknüpfte BigQuery-Dataset löschen:

   1. Klicken Sie auf Bucket bearbeiten.

   2. Entfernen Sie das Häkchen aus dem Kästchen neben Neues BigQuery-Dataset erstellen, das mit diesem Bucket verknüpft ist. Klicken Sie dann auf Fertig und anschließend auf Bucket aktualisieren

      Wenn Sie zur Seite Logspeicher zurückgekehrt sind, klicken Sie auf Klicken Sie auf das Dreipunkt-Menü für den Bucket, den Sie löschen möchten, und dann auf fahren Sie mit den nächsten Schritten fort.

4. Klicken Sie auf Bucket löschen.

5. Klicken Sie im Bestätigungsfeld auf Löschen.

6. Auf der Seite Logspeicher wird der Hinweis angezeigt, dass der Löschvorgang des Buckets aussteht. Der Bucket mit allen darin enthaltenen Logs wird dann nach sieben Tagen gelöscht.

gcloud

Führen Sie zum Löschen eines Log-Buckets den Befehl gcloud logging buckets delete-Befehl:

gcloud logging buckets delete BUCKET_ID --location=LOCATION

Sie können einen Protokoll-Bucket nicht löschen, wenn er ein verknüpftes BigQuery-Dataset hat:

• Führen Sie den Befehl gcloud logging links list-Befehl.
• Führen Sie den Befehl gcloud logging links delete aus, um ein verknüpftes Dataset zu löschen.

REST

Verwenden Sie zum Löschen eines Buckets projects.locations.buckets.delete in der Logging API.

Es ist ein Fehler, einen Log-Bucket zu löschen, wenn dieser mit einem BigQuery-Dataset Sie müssen das verknüpfte Dataset löschen, bevor Sie den Log-Bucket löschen:

• Führen Sie den Befehl projects.locations.buckets.links.list .
• Um ein verknüpftes Dataset zu löschen, führen Sie den projects.locations.buckets.links.delete .

Ein gelöschter Bucket verbleibt sieben Tage im Status "Ausstehend". In diesem Zeitraum werden die Logs von Logging an den Bucket weitergeleitet. Wenn Sie das Routing von Logs an einen gelöschten Bucket beenden möchten, können Sie die Logsenken löschen, die diesen Bucket als Ziel haben. Alternativ haben Sie die Möglichkeit, den Filter für die Senken so zu ändern, dass Logs nicht mehr an den gelöschten Bucket weitergeleitet werden.

Sie können keinen neuen Log-Bucket mit demselben Namen wie einen gelöschten Bucket erstellen, der sich im Status „Ausstehend“ befindet.

Hinweis: Buckets, die zum Löschen anstehen, werden auf das Kontingent der Buckets pro Google Cloud-Projekt angerechnet, bis sie vollständig gelöscht sind.

Gelöschten Bucket wiederherstellen

Sie können einen Log-Bucket mit dem Status "Ausstehend" wiederherstellen oder den Löschvorgang aufheben. So stellen Sie einen Log-Bucket wieder her:

Google Cloud Console

So stellen Sie einen Log-Bucket wieder her, der zum Löschen vorgemerkt ist:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Logspeicher auf.

   Zum Log-Speicher

   Wenn Sie diese Seite über die Suchleiste suchen, wählen Sie das Ergebnis aus, dessen Zwischenüberschrift Monitoring ist.

2. Klicken Sie für den Bucket, den Sie wiederherstellen möchten, auf  Mehr und wählen Sie dann Gelöschten Bucket wiederherstellen aus.

3. Klicken Sie im Bestätigungsfeld auf Wiederherstellen.

4. Auf der Seite Protokollspeicher wird die Anzeige für den ausstehenden Löschvorgang entfernt. aus dem Log-Bucket.

gcloud

Wenn Sie einen Log-Bucket wiederherstellen möchten, dessen Löschvorgang aussteht, führen Sie den Befehl gcloud logging buckets undelete aus:

gcloud logging buckets undelete BUCKET_ID --location=LOCATION

REST

Um einen Bucket wiederherzustellen, dessen Löschung aussteht, verwenden Sie projects.locations.buckets.undelete in der Logging API.

Benachrichtigung über die in Log-Buckets gespeicherten Log-Byte pro Monat

Wenn Sie eine Benachrichtigungsrichtlinie erstellen möchten, klicken Sie in der Google Cloud Console auf der Seite Logs Storage (Protokollspeicher) auf  Usage alert erstellen (Nutzungsbenachrichtigung erstellen). Über diese Schaltfläche wird die Seite Benachrichtigungsrichtlinie erstellen in Monitoring geöffnet und das Feld für den Messwerttyp wird mit logging.googleapis.com/billing/bytes_ingested ausgefüllt.

Verwenden Sie die folgenden Einstellungen, um eine Benachrichtigungsrichtlinie zu erstellen, sodass Sie benachrichtigt werden, wenn die Anzahl der in Ihre Log-Buckets geschriebenen Log-Byte Ihre benutzerdefinierte Grenze für Cloud Logging überschreitet.

Schritte zum Erstellen einer Benachrichtigungsrichtlinie

So erstellen Sie eine Benachrichtigungsrichtlinie:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite  Benachrichtigungen auf:

   Zu Benachrichtigungen

   Wenn Sie diese Seite über die Suchleiste suchen, wählen Sie das Ergebnis aus, dessen Zwischenüberschrift Monitoring ist.

2. Wenn Sie keine Benachrichtigungskanäle erstellt haben und Benachrichtigungen erhalten möchten, klicken Sie auf Benachrichtigungskanäle bearbeiten und fügen Sie Benachrichtigungskanäle hinzu. Kehren Sie nach dem Hinzufügen der Kanäle zur Seite Benachrichtigungen zurück.
3. Klicken Sie auf der Seite Benachrichtigungen auf Richtlinie erstellen.
4. Wenn Sie die Ressource, den Messwert und die Filter auswählen möchten, erweitern Sie das Menü Messwert auswählen und verwenden Sie die Werte in der Tabelle Neue Bedingung:
   1. Optional: Geben Sie den Ressourcen- oder Messwertnamen in die Filterleiste ein, um das Menü auf relevante Einträge zu beschränken.
   2. Wählen Sie einen Ressourcentyp aus. Wählen Sie beispielsweise VM-Instanz aus.
   3. Wählen Sie eine Messwertkategorie aus. Wählen Sie beispielsweise Instanz aus.
   4. Wählen Sie einen Messwert aus. Wählen Sie beispielsweise CPU-Auslastung aus.
   5. Klicken Sie auf Apply (Anwenden).
5. Klicken Sie auf Weiter und konfigurieren Sie den Benachrichtigungsrichtlinien-Trigger. Verwenden Sie zum Ausfüllen dieser Felder die Werte in der Tabelle Benachrichtigungstrigger konfigurieren.
6. Klicken Sie auf Weiter.

7. Optional: Klicken Sie auf Benachrichtigungskanäle, um Benachrichtigungen zu Ihrer Benachrichtigungsrichtlinie hinzuzufügen. Wählen Sie im Dialogfeld einen oder mehrere Benachrichtigungskanäle aus dem Menü aus und klicken Sie dann auf OK.

   Optional: Wenn Sie benachrichtigt werden möchten, wenn Vorfälle geöffnet und geschlossen werden, klicken Sie auf das Kästchen Bei Schließen von Vorfall benachrichtigen. Standardmäßig werden Benachrichtigungen nur gesendet, wenn Vorfälle geöffnet werden.

8. Optional: Aktualisieren Sie die Dauer bis zur automatischen Schließung von Vorfällen. Dieses Feld bestimmt, wann Monitoring Vorfälle ohne Messwertdaten schließt.
9. Optional: Klicken Sie auf Dokumentation und geben Sie alle Informationen ein, die in einer Benachrichtigung angezeigt werden sollen.
10. Klicken Sie auf Name der Benachrichtigung und geben Sie einen Namen für die Benachrichtigungsrichtlinie ein.
11. Klicken Sie auf Richtlinie erstellen.

Neue Bedingung Feld	Wert
Ressource und Messwert	Wählen Sie im Menü Ressourcen die Option Global aus. Wählen Sie im Menü Messwertkategorien die Option Logbasierter Messwert aus. Wählen Sie im Menü Messwerte die Option Täglich aufgenommene Protokoll-Bytes aus.
Filter	–
Über Zeitreihen hinweg Zeitreihenaggregation	sum
Rollierendes Zeitfenster	60 m
Funktion für rollierendes Zeitfenster	max

Benachrichtigungstrigger konfigurieren Feld	Wert
Bedingungstyp	Threshold
Benachrichtigungstrigger	Any time series violates
Grenzwertposition	Above threshold
Grenzwert	Sie legen den akzeptablen Wert fest.
Zeitfenster noch einmal testen	Der kleinste akzeptable Wert liegt bei 30 Minuten.

Weitere Informationen zu Benachrichtigungsrichtlinien finden Sie unter Benachrichtigungsübersicht:

In einen Bucket schreiben

Sie schreiben Logs nicht direkt in einen Log-Bucket. Stattdessen schreiben Sie Protokolle in Google Cloud-Ressource: ein Google Cloud-Projekt, ein Ordner oder eine Organisation. Die Senken in der übergeordneten Ressource leiten dann die Logs an Ziele weiter, einschließlich Log-Buckets. Eine Senke leitet Logs an ein Log-Bucket-Ziel weiter, wenn die Logs mit dem Filter der Senke übereinstimmen und die Senke berechtigt ist, die Logs an den Log-Bucket weiterzuleiten.

Aus einem Bucket lesen

Jeder Log-Bucket verfügt über eine Reihe von Logansichten. Zum Lesen von Logs aus einem Log-Bucket benötigen Sie Zugriff auf eine Logansicht des Log-Buckets. Mit Logansichten können Sie einem Nutzer Zugriff auf nur einen Teil der in einem Log-Bucket gespeicherten Logs gewähren. Weitere Informationen wie Sie Logansichten konfigurieren und Zugriff auf bestimmte Logansichten gewähren, Weitere Informationen finden Sie unter Logansichten für einen Log-Bucket konfigurieren.

So lesen Sie Logs aus einem Log-Bucket:

Google Cloud Console

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Log-Explorer auf.

   Zum Log-Explorer

   Wenn Sie diese Seite über die Suchleiste suchen, wählen Sie das Ergebnis aus, dessen Zwischenüberschrift Monitoring ist.

2. Wenn Sie festlegen möchten, welche Protokolle im Log-Explorer angezeigt werden, klicken Sie auf Bereich verfeinern und wählen Sie eine Option aus. Beispiel: können Sie Logs aufrufen, die in einem Projekt oder nach Logansicht gespeichert sind.

3. Klicken Sie auf Anwenden. Der Bereich Abfrageergebnisse wird mit Logs aktualisiert, die der ausgewählten Option entsprechen.

Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über den Log-Explorer: Bereich eingrenzen

gcloud

Verwenden Sie den Befehl gcloud logging read und fügen Sie ein LOG_FILTER hinzu, um Daten auszuwählen:

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

REST

Verwenden Sie die Methode entries.list, um Protokolle aus einem Protokoll-Bucket zu lesen. Festlegen resourceNames, um die entsprechende Bucket- und Logansicht anzugeben, und legen Sie filter, um Daten auszuwählen.

Detaillierte Informationen zur Filtersyntax finden Sie unter Logging-Abfragesprache:

Benutzerdefinierte Aufbewahrung konfigurieren

Hinweis: Wirksam 1. April 2023, Aufbewahrungskosten gelten für Logdaten, die länger aufbewahrt werden als standardmäßige Aufbewahrungsdauer von _Default-Bucket und benutzerdefinierte Log-Buckets Preisinformationen finden Sie unter Übersicht der Cloud Logging-Preise. So überprüfen Sie den kostenpflichtigen Speicherplatz für Ihr Log-Buckets öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite Logspeicher.

Wenn Sie einen Log-Bucket erstellen, können Sie den Zeitraum anpassen, für den Cloud Logging die Logs des Buckets speichert. Sie können die Aufbewahrungsdauer für jeden benutzerdefinierten Log-Bucket konfigurieren und außerdem für den Log-Bucket _Default.

Wenn Sie die Aufbewahrung des Buckets verkürzen, gilt ein Kulanzzeitraum von 7 Tagen im welche abgelaufenen Logs nicht gelöscht werden. Sie können diese abgelaufenen Logs nicht abfragen oder ansehen In diesen 7 Tagen können Sie den vollen Zugriff wiederherstellen, indem Sie Nutzerbindung. Protokolle, die während des Kulanzzeitraums gespeichert werden, zählen zu Ihrem Aufbewahrungskosten.

So aktualisieren Sie die Aufbewahrungsdauer für einen Log-Bucket:

Google Cloud Console

So aktualisieren Sie die Aufbewahrungsdauer eines Log-Buckets:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Logspeicher auf.

   Zum Log-Speicher

   Wenn Sie diese Seite über die Suchleiste suchen, wählen Sie das Ergebnis aus, dessen Zwischenüberschrift Monitoring ist.

2. Für den Bucket, den Sie aktualisieren möchten, Klicken Sie auf Mehr und wählen Sie Bucket bearbeiten

3. Geben Sie im Feld Aufbewahrung die Anzahl der Tage zwischen 1 und 3650 Tagen ein, in denen Cloud Logging die Logs speichern soll.

4. Klicken Sie auf Bucket aktualisieren. Die neue Aufbewahrungsdauer wird in der Liste Log-Bucket angezeigt.

gcloud

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Aufbewahrungsdauer für einen Log-Bucket zu aktualisieren: gcloud logging buckets update-Befehl, nachdem ein Wert für RETENTION_DAYS:

gcloud logging buckets update BUCKET_ID  --location=LOCATION --retention-days=RETENTION_DAYS

Wenn Sie beispielsweise die Logs im Bucket _Default im global für ein Jahr festgelegt haben, sieht Ihr Befehl so aus:

gcloud logging buckets update _Default --location=global --retention-days=365

Wenn Sie die Aufbewahrungsdauer eines Buckets verlängern, gelten die Aufbewahrungsregeln in Zukunft und nicht rückwirkend. Logs können nach Ablauf der Aufbewahrungsdauer nicht wiederhergestellt werden.

Asynchrone API-Methoden

Die Antwort einer asynchronen Methode wie projects.locations.buckets.createAsync ist ein Operation-Objekt.

Anwendungen, die eine asynchrone API-Methode aufrufen, sollten den Endpunkt operation.get abfragen, bis das Feld Operation.done den Wert true hat:

• Wenn done den Wert false hat, wird der Vorgang noch ausgeführt.

  Senden Sie zum Aktualisieren der Statusinformationen eine GET-Anfrage an den Endpunkt operation.get.

• Wenn done den Wert true hat, ist der Vorgang abgeschlossen und entweder das Feld error oder response ist festgelegt:

  • error: Wenn dies festgelegt ist, ist der asynchrone Vorgang fehlgeschlagen. Der Wert dieses Felds ist ein Status-Objekt, das einen gRPC-Fehlercode und eine Fehlermeldung enthält.
  • response: Wenn dies festgelegt ist, wurde der asynchrone Vorgang erfolgreich abgeschlossen und der Wert spiegelt das Ergebnis wider.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um einen asynchronen Befehl mit der Google Cloud CLI abzufragen:

gcloud logging operations describe OPERATION_ID --location=LOCATION --project=PROJECT_ID

Weitere Informationen finden Sie unter gcloud logging operations describe.

Häufige Probleme beheben

Wenn bei der Verwendung von Log-Buckets Probleme auftreten, lesen Sie folgende Schritte zur Fehlerbehebung und Antworten auf häufig gestellte Fragen.

Warum kann ich diesen Bucket nicht löschen?

Wenn Sie versuchen, einen Bucket zu löschen, gehen Sie so vor:

• Prüfen Sie, ob Sie die erforderlichen Berechtigungen zum Löschen des Buckets haben. Eine Liste der benötigten Berechtigungen finden Sie unter Zugriffssteuerung mit IAM.

• Bestimmen Sie, ob der Bucket gesperrt ist. Listen Sie dazu die Attribute des Buckets auf. Wenn der Bucket gesperrt ist, prüfen Sie die Aufbewahrungsdauer. Sie können gesperrte Buckets erst löschen, wenn alle Logs im Bucket die Aufbewahrungsdauer des Buckets erreicht haben.

• Prüfen Sie, ob der Log-Bucket kein verknüpftes BigQuery-Dataset hat. Sie können einen Log-Bucket mit einem verknüpften Dataset nicht löschen.

  Der folgende Fehler wird als Antwort auf einen delete-Befehl für einen Protokoll-Bucket mit einem verknüpften Datensatz angezeigt:

  FAILED_PRECONDITION: This bucket is used for advanced analytics and has an active link. The link must be deleted first before deleting the bucket
  

  Wenn Sie die mit einem Log-Bucket verknüpften Links auflisten möchten, führen Sie den Befehl gcloud logging links list oder die API-Methode projects.locations.buckets.links.list aus.

Welche Dienstkonten leiten Logs an meinen Bucket weiter?

So ermitteln Sie, ob Dienstkonten IAM-Berechtigungen zum Weiterleiten von Logs an Ihren Bucket haben:

1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite IAM:

   Rufen Sie IAM auf.

   Wenn Sie diese Seite über die Suchleiste finden, wählen Sie das Ergebnis aus, dessen Zwischenüberschrift IAM und Verwaltung.

2. Wählen Sie aus dem Tab Berechtigungen die Ansicht nach Rollen. Sie sehen eine Tabelle mit allen IAM-Rollen und -Hauptkonten, die Ihrem Google Cloud-Projekt zugeordnet sind.

3. Geben Sie in das Textfeld Filter der Tabelle Log-Bucket-Autor ein.

   Sie sehen alle Hauptkonten mit der Rolle Log-Bucket-Autor. Wenn ein Hauptkonto ein Dienstkonto ist, enthält dessen ID den String gserviceaccount.com.

4. Optional: Wenn Sie ein Dienstkonto davon abhalten möchten, Logs an Ihr Google Cloud-Projekt weiterzuleiten, aktivieren Sie das Kästchen für das Dienstkonto und klicken Sie auf Entfernen.

Warum sehe ich Logs für ein Google Cloud-Projekt, obwohl ich sie aus meiner _Default-Senke ausgeschlossen habe?

Möglicherweise sehen Sie Logs in einem Log-Bucket in einem zentralisierten Google Cloud-Projekt, in dem Logs aus Ihrer Organisation zusammengefasst werden.

Wenn Sie über den Log-Explorer auf diese Logs zugreifen und Logs sehen, die Sie von der _Default-Senke ausgeschlossen haben, ist die Ansicht möglicherweise auf Google Cloud-Projektebene festgelegt.

Wählen Sie zum Beheben dieses Problems im Menü Bereich eingrenzen die Option Loganzeige und dann die Loganzeige aus, die dem _Default-Bucket in Ihrem Google Cloud-Projekt zugeordnet ist. Die ausgeschlossenen Logs sollten nun nicht mehr angezeigt werden.

Nächste Schritte

Informationen zu den Methoden der Logs Bucket API finden Sie in der LogBucket-Referenzdokumentation.

Wenn Sie eine Organisation oder einen Ordner verwalten, können Sie den Speicherort der Die Log-Buckets _Default und _Required der untergeordneten Ressourcen. Sie können auch konfigurieren, ob für Log-Buckets CMEK verwendet wird, und das Verhalten des _Default-Log-Sinks. Weitere Informationen finden Sie unter Standardeinstellungen für Organisationen und Ordner konfigurieren

Informationen zur Bewältigung gängiger Anwendungsfälle mit Log-Buckets finden Sie in den folgenden Themen:

• Logs Ihrer Organisation aggregieren und speichern

• Mehrmandantenfähiges Logging in GKE

• Logs regionalisieren