Visualizza i log indirizzati a BigQuery

Questo documento spiega come trovare le voci di log instradate da cui hai eseguito il routing. Cloud Logging in tabelle BigQuery. Sink di Logging flusso di dati di logging in BigQuery in piccoli batch, il che consente di eseguire query sui dati senza eseguire un job di caricamento. Per aiutarti a creare query e comprendere il formato del tuo BigQuery, questo documento descrive anche le Schema di BigQuery per i log con routing.

In genere, le voci di log sono visibili in BigQuery entro un minuto. Tuttavia, quando viene creata una nuova tabella, potrebbero essere necessari diversi minuti prima che sono disponibili le prime voci di log.

Prima di iniziare

Per una discussione concettuale sui sink, vedi Panoramica dei modelli di routing e archiviazione: sink.

Per istruzioni su come eseguire il routing dei log, consulta Esegui il routing dei log alle destinazioni supportate.

Per informazioni su come vengono denominati i campi delle voci di voce di log, consulta Schema di BigQuery per i log con routing.

Visualizza i log

Per visualizzare i log indirizzati a BigQuery:

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery:

    Vai a BigQuery Studio.

    Puoi trovare questa pagina anche utilizzando la barra di ricerca.

  2. Nel riquadro Spazio di esplorazione, espandi il progetto e seleziona un set di dati.

    Le voci di log sono visibili su la scheda Dettagli oppure puoi eseguire una query sulla tabella per restituire i dati.

Query di esempio

Per informazioni sulla sintassi delle query BigQuery, consulta Riferimento per le query. Sono particolarmente utili funzioni con caratteri jolly della tabella, che ti consente di eseguire query su più tabelle operatore flatten, che ti consente di per visualizzare i dati di campi ripetuti.

Esempio di query Compute Engine

La seguente query BigQuery recupera le voci di log da più giorni e più tipi di log:

  • La query cerca negli ultimi tre giorni i log syslog e apache-access. La query è stata effettuata il 23 febbraio 2020 e riguarda tutte le voci di log ricevute il 21 e il 22 febbraio, più le voci di log ricevute il 23 febbraio fino al momento in cui è stata eseguita la query.

  • La query recupera i risultati per una singola istanza Compute Engine, 1554300700000000000.

SELECT
  timestamp AS Time,
  logName as Log,
  textPayload AS Message
FROM
  (TABLE_DATE_RANGE(my_bq_dataset.syslog_,
    DATE_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(), -2, 'DAY'), CURRENT_TIMESTAMP())),
  (TABLE_DATE_RANGE(my_bq_dataset.apache_access_,
    DATE_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(), -2, 'DAY'), CURRENT_TIMESTAMP()))
WHERE
  resource.type == 'gce_instance'
  AND resource.labels.instance_id == '1554300700000000000'
ORDER BY time;

Ecco alcuni esempi di righe di output:

Row | Time                    | Log                                         | Message
--- | ----------------------- | ------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 5  | 2020-02-21 03:40:14 UTC | projects/project-id/logs/syslog             | Feb 21 03:40:14 my-gce-instance collectd[24281]: uc_update: Value too old: name = 15543007601548826368/df-tmpfs/df_complex-used; value time = 1424490014.269; last cache update = 1424490014.269;
 6  | 2020-02-21 04:17:01 UTC | projects/project-id/logs/syslog             | Feb 21 04:17:01 my-gce-instance /USR/SBIN/CRON[8082]: (root) CMD ( cd / && run-parts --report /etc/cron.hourly)
 7  | 2020-02-21 04:49:58 UTC | projects/project-id/logs/apache-access      | 128.61.240.66 - - [21/Feb/2020:04:49:58 +0000] "GET / HTTP/1.0" 200 536 "-" "masscan/1.0 (https://github.com/robertdavidgraham/masscan)"
 8  | 2020-02-21 05:17:01 UTC | projects/project-id/logs/syslog             | Feb 21 05:17:01 my-gce-instance /USR/SBIN/CRON[9104]: (root) CMD ( cd / && run-parts --report /etc/cron.hourly)
 9  | 2020-02-21 05:30:50 UTC | projects/project-id/log/syslogapache-access | 92.254.50.61 - - [21/Feb/2020:05:30:50 +0000] "GET /tmUnblock.cgi HTTP/1.1" 400 541 "-" "-"

Query di esempio su App Engine

La seguente query BigQuery recupera le informazioni non riuscite Richieste App Engine dell'ultimo mese:

SELECT
  timestamp AS Time,
  protoPayload.host AS Host,
  protoPayload.status AS Status,
  protoPayload.resource AS Path
FROM
  (TABLE_DATE_RANGE(my_bq_dataset.appengine_googleapis_com_request_log_,
    DATE_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(), -1, 'MONTH'), CURRENT_TIMESTAMP()))
WHERE
  protoPayload.status != 200
ORDER BY time

Ecco alcuni risultati:

Row | Time                    | Host                                  | Status | Path
--- | ----------------------- | ------------------------------------- | ------ | ------
 6  | 2020-02-12 19:35:02 UTC | default.my-gcp-project-id.appspot.com |    404 | /foo?thud=3
 7  | 2020-02-12 19:35:21 UTC | default.my-gcp-project-id.appspot.com |    404 | /foo
 8  | 2020-02-16 20:17:19 UTC | my-gcp-project-id.appspot.com         |    404 | /favicon.ico
 9  | 2020-02-16 20:17:34 UTC | my-gcp-project-id.appspot.com         |    404 | /foo?thud=%22what???%22

Schema BigQuery per i log con routing

Gli schemi delle tabelle BigQuery per i log con routing si basano su struttura del tipo LogEntry e dei contenuti del log e carichi di lavoro superflui. Cloud Logging applica anche regole per ridurre Nomi dei campi dello schema BigQuery per audit log e per alcuni campi payload strutturati. Puoi visualizzare lo schema della tabella selezionando una tabella con log indirizzato nel Interfaccia di BigQuery.

Convenzioni di denominazione dei campi

Esistono alcune convenzioni di denominazione che si applicano ai campi voce di log quando Invio dei log a BigQuery:

  • I nomi dei campi di voce di log non possono superare i 128 caratteri.

  • I nomi dei campi di voce di log possono essere composti solo da caratteri alfanumerici. Qualsiasi I caratteri non supportati vengono rimossi dai nomi dei campi e sostituiti con il trattino basso. Ad esempio, jsonPayload.foo%% verrà trasformato a jsonPayload.foo__.

    I nomi dei campi di voce di log devono iniziare con un carattere alfanumerico, anche dopo trasformazione; vengono rimossi tutti i trattini bassi.

  • Per i campi voce di log che fanno parte del tipo LogEntry, la riga i nomi dei campi BigQuery corrispondenti sono esattamente gli stessi nei campi voce di log.

  • Per tutti i campi voce di log forniti dall'utente, il valore I nomi dei campi BigQuery sono normalizzati in minuscolo, ma viene mantenuta in altro modo.

  • Per i campi nei payload strutturati, purché l'indicatore @type non sia i nomi dei campi BigQuery corrispondenti sono normalizzati alle lettere minuscole, ma in caso contrario la denominazione viene mantenuta.

    Per informazioni sui payload strutturati in cui l'indicatore @type è vedi Campi di payload con @type in questa pagina.

I seguenti esempi mostrano come vengono applicate queste convenzioni di denominazione:

Campo di immissione del log Mappatura del tipo LogEntry Nome campo BigQuery
insertId insertId insertId
textPayload textPayload textPayload
httpRequest.status httpRequest.status httpRequest.status
httpRequest.requestMethod.GET httpRequest.requestMethod.[ABC] httpRequest.requestMethod.get
resource.labels.moduleid resource.labels.[ABC] resource.labels.moduleid
jsonPayload.MESSAGE jsonPayload.[ABC] jsonPayload.message
jsonPayload.myField.mySubfield jsonPayload.[ABC].[XYZ] jsonPayload.myfield.mysubfield

Campi payload con @type

Questa sezione illustra i nomi dei campi dello schema BigQuery per i log voci i cui payload contengono l'indicatore @type. È incluso l'audit log indirizzate a BigQuery.

I payload nelle voci di log possono contenere dati strutturati. Qualsiasi campo strutturato può includi un indicatore di tipo facoltativo nel formato seguente:

@type: type.googleapis.com/[TYPE]

Le regole di denominazione spiegano perché il campo protoPayload di una voce di audit voce di log potrebbe essere mappato al campo dello schema BigQuery protopayload_auditlog.

Regole di denominazione per @type

I campi strutturati con specificatori di tipo vengono abitualmente forniti Nomi dei campi BigQuery con [TYPE] aggiunto al campo . Il valore di [TYPE] può essere qualsiasi stringa.

Le regole di denominazione per @type si applicano solo al primo livello di jsonPayload oppure protoPayload; vengono ignorati. Nel caso dei contenuti strutturati di primo livello, nei campi del payload, Logging rimuove il prefisso type.googleapis.com.

Ad esempio, la tabella seguente mostra la mappatura della struttura di primo livello dei campi payload ai nomi dei campi BigQuery:

Payload Payload @type Campo Payload Nome campo BigQuery
jsonPayload (nessuno) statusCode jsonPayload.statusCode
jsonPayload type.googleapis.com/abc.Xyz statusCode jsonpayload_abc_xyz.statuscode
protoPayload (nessuno) statusCode protoPayload.statuscode
protoPayload type.googleapis.com/abc.Xyz statusCode protopayload_abc_xyz.statuscode

Alle regole precedenti si applicano alcune eccezioni per i campi con specificatori di tipo:

  • Nei log delle richieste di App Engine, il nome del payload nei log instradati a BigQuery è protoPayload, anche se il payload include o un specificatore di tipo.

  • Cloud Logging applica alcune regole speciali per Nomi dei campi dello schema BigQuery per gli audit log. Questo argomento verrà discusso nella sezione Campi degli audit log di questa pagina.

Esempio

Questo esempio mostra come vengono denominati e utilizzati i campi del payload strutturati quando ricevute da BigQuery.

Supponiamo che il payload di una voce di log sia strutturato come segue:

jsonPayload: {
  @type: "type.googleapis.com/google.cloud.v1.CustomType"
    name_a: {
      sub_a: "A value"
    }
    name_b: {
      sub_b: 22
    }
  }

La mappatura ai campi di BigQuery è la seguente:

  • Il campo strutturato di primo livello jsonPayload contiene un indicatore @type. Il suo nome BigQuery è jsonpayload_v1_customtype.

  • I campi nidificati vengono trattati con Regole di denominazione BigQuery, come specificatore del tipo non si applicano ai campi nidificati.

Pertanto, i seguenti nomi BigQuery sono definiti per il log payload della voce:

  jsonpayload_v1_customtype
  jsonpayload_v1_customtype._type
  jsonpayload_v1_customtype.name_b
  jsonpayload_v1_customtype.name_b.sub_b
  jsonpayload_v1_customtype.name_a
  jsonpayload_v1_customtype.name_a.sub_a

Campi degli audit log

Se non stai utilizzando gli audit log indirizzati a BigQuery, puoi saltare questa sezione.

I campi del payload dell'audit log protoPayload.request, protoPayload.response, e protoPayload.metadata hanno specificato @type ma vengono trattati come Dati JSON. Vale a dire, i nomi degli schemi BigQuery sono il loro campo con l'aggiunta di Json e contengono dati stringa in formato JSON.

I due set di nomi dei campi del payload degli audit log sono elencati di seguito tabella:

Campo di immissione del log Nome campo BigQuery
protoPayload protopayload_auditlog
protopayload.metadata protopayload_auditlog.metadataJson
protoPayload.serviceData protopayload_auditlog.servicedata_v1_bigquery
Esempio: protopayload_auditlog.servicedata_v1_bigquery.tableInsertRequest
protoPayload.request protopayload_auditlog.requestJson
protoPayload.response protopayload_auditlog.responseJson

Tieni presente che la convenzione di denominazione serviceData è specifica per gli audit log che sono generati da BigQuery e indirizzati quindi da Cloud Logging a BigQuery. Queste voci di audit log contengono un Campo serviceData con un specificatore @type di type.googleapis.com/google.cloud.bigquery.logging.v1.auditdata.

Esempio

Una voce dell'audit log generata da BigQuery ha un campo con seguente nome:

protoPayload.serviceData.tableInsertRequest

Se questa voce di log fosse stata instradata a BigQuery, in che modo Fare riferimento a tableInsertRequest campo? Prima dell'abbreviazione del nome, il nome del campo corrispondente in BigQuery sarebbe:

protopayload_google_cloud_audit_auditlog.servicedata_google_cloud_bigquery_logging_v1_auditdata.tableInsertRequest

Dopo l'abbreviazione del nome, viene fatto riferimento allo stesso campo Tabelle BigQuery come questa:

protopayload_auditlog.servicedata_v1_bigquery.tableInsertRequest

Organizzazione della tabella

Questa sezione fornisce una panoramica tabelle partizionate per i log con routing in BigQuery.

Quando esegui il routing dei log su un set di dati BigQuery, Logging crea tabelle per contenere le voci di log. La prima voce di log ricevuta BigQuery determina lo schema per la tabella BigQuery di destinazione. BigQuery crea una tabella le cui colonne si basano sui campi della prima voce di log e i relativi tipi. Le voci di log successive potrebbero causare una mancata corrispondenza dello schema. Per su quando si verificano e come vengono gestiti, consulta Mancate corrispondenze nello schema.

Esistono due tipi di tabella per cui Logging organizza i dati che instrada: tabelle con suddivisione in date e tabelle partizionate. Entrambi i tipi di tabella eseguono il partizionamento dei dati dei log in base ai dati voci timestamp campi. Tuttavia, ci sono due differenze fondamentali tra tipi di tabella come segue:

  • Prestazioni: una tabella partizionata suddivide una tabella grande in una tabella più piccola partizioni di memoria, in modo da poter migliorare le prestazioni delle query e, di conseguenza, controlla i costi di BigQuery riducendo il numero di byte letto da una query.

  • Nomenclatura delle tabelle: i tipi di tabella utilizzano convenzioni di denominazione diverse, come di cui parleremo nella sezione di seguito.

Organizzazione della tabella

Le voci di log vengono suddivise con sharding in tabelle BigQuery dell'organizzazione e i nomi si basano sulle voci nomi di log e timestamp.

I nomi delle tabelle hanno come suffisso la data di calendario del fuso orario UTC della voce di log timestamp, utilizzando il formato di base ISO 8601 (AAAAMMGG).

La tabella seguente mostra esempi di come vengono visualizzati nomi di log e timestamp di esempio mappate ai nomi delle tabelle in BigQuery:

Nome log Voce di log timestamp1 Nome tabella BigQuery
(con suddivisione in date)		 Nome tabella BigQuery
(partizionata)
syslog 2017-05-23T18:19:22.135Z syslog_20170523 syslog
apache-access 2017-01-01T00:00:00.000Z apache_access_20170101 apache_access
compute.googleapis.com/activity_log 2017-12-31T23:59:59.999Z compute_googleapis_com_activity_log_20171231 compute_googleapis_com_activity_log

1 I timestamp voce di log sono espressi in UTC (Coordinated universale).

Creazione delle tabelle partizionate

Quando crei un sink per instradare i log a BigQuery, puoi: o utilizzare tabelle partizionate o con frazioni di date. La selezione predefinita è una tabella con data:

Per istruzioni su come creare i sink, consulta le risorse seguenti:

Mancate corrispondenze nello schema

La prima voce di log ricevuta da BigQuery determina lo schema per la tabella BigQuery di destinazione. BigQuery crea una tabella le cui colonne si basano sui campi della prima voce di log e i relativi tipi.

Si verifica una mancata corrispondenza dello schema quando le voci di log vengono scritte nella destinazione tabella e si verifica uno dei seguenti errori:

  • Una voce di log successiva modifica il tipo di campo di un campo esistente nella tabella.

    Ad esempio, se il campo jsonPayload.user_id della voce di log iniziale è un string, la voce di log genera una tabella con un tipo di stringa corrispondente . Se in seguito inizi a registrare jsonPayload.user_id come array, questo causa una mancata corrispondenza dello schema.

  • Una nuova voce di log contiene un campo che non fa parte dello schema attuale Inserendo quel campo nella tabella di destinazione supererebbe Limite di colonne BigQuery:

    La tabella di destinazione può accettare il nuovo campo se questo non genera la visualizzazione della colonna limite da superare.

Quando BigQuery identifica una mancata corrispondenza dello schema, crea una tabella all'interno del set di dati corrispondente per archiviare le informazioni sull'errore. La determina il nome della tabella. Per le tabelle con frazioni di date, il formato di denominazione è export_errors_YYYYMMDD. Per le tabelle partizionate, il formato di denominazione è export_errors. Per ulteriori informazioni, vedi Organizzazione della tabella.

Quando esegui il routing delle voci di log, Logging invia i messaggi in batch in BigQuery. BigQuery utilizza le seguenti regole per determinare in quale tabella le voci di log nel batch corrente vengono scritti:

  • Quando si verifica una modifica del tipo di campo, solo le voci di log corrispondenti che hanno causato una mancata corrispondenza dello schema vengono scritte nella tabella degli errori. Registra le voci del batch corrente di messaggi che non vengono scritte una mancata corrispondenza dello schema nella tabella di destinazione originale.

  • Quando viene superato il limite di colonne, tutte le voci di log nel batch corrente di messaggi vengono scritte in nella tabella degli errori.

Schema della tabella degli errori

La tabella degli errori contiene i dati di LogEntry e le informazioni relative alla mancata corrispondenza:

  • logEntry: contiene la voce di log completa. ma la voce di log convertito da JSON in una stringa.
  • schemaErrorDetail: contiene il messaggio di errore completo restituito da in BigQuery.
  • sink: contiene il percorso completo della risorsa per il sink di log.
  • logName: estratto dalla tabella LogEntry.
  • timestamp: estratto dalla tabella LogEntry.
  • receiveTimestamp: estratto dalla tabella LogEntry.
  • severity: estratto dalla tabella LogEntry.
  • insertId: estratto dalla tabella LogEntry.
  • trace: estratto dalla tabella LogEntry.
  • resourceType: estratto dalla tabella LogEntry.

Logging comunica le mancate corrispondenze dello schema progetto Google Cloud che contiene il sink di routing nei seguenti modi:

  • I proprietari del progetto ricevono un'email. Dettagli includi l'ID progetto Google Cloud, il nome del sink e la destinazione.
  • Nella pagina Attività della console Google Cloud viene visualizzato l'errore Stackdriver Config error. I dettagli includono il nome e la destinazione del sink e un link a un esempio di voce di log che ha causato l'errore.

Previeni le future mancate corrispondenze dei tipi di campo

Per correggere le mancate corrispondenze dei tipi di campo per le voci di log successive, correggi il campo in modo che corrisponda allo schema attuale. Per informazioni su come correggere un tipo di campo, consulta Modificare il tipo di dati di una colonna.

A volte il tipo di campo non può essere modificato, ad esempio, non puoi modificare tipo di campo per i log generati automaticamente da Google Cloud i servizi di machine learning. Per evitare errori di corrispondenza dello schema quando non puoi modificare un tipo di campo, rinomina la tabella o modifica i parametri del sink, Logging ricrea la tabella in un set di dati diverso. Per istruzioni, vedi Gestisci i sink.

Risoluzione dei problemi

Se i log sembrano non essere presenti nella destinazione del sink o sospetti in altro modo se il sink non esegue correttamente il routing dei log, Risolvi i problemi relativi ai log di routing.

Prezzi

Cloud Logging non addebita alcun costo per il routing dei log a un destinazione supportata; ma la destinazione potrebbe applicare dei costi. Ad eccezione del bucket di log _Required, Cloud Logging addebita un costo per trasferire i log nei bucket di log. per un'archiviazione più lunga del periodo di conservazione predefinito del bucket di log.

Cloud Logging non addebita alcun costo per la copia dei log o per le query eseguite tramite Esplora log o tramite la pagina Analisi dei log.

Per ulteriori informazioni, consulta i seguenti documenti: