本文档介绍了如何使用 Google Cloud 控制台查询、查看和分析日志条目。您可以使用两个界面:Logs Explorer 和 Log Analytics。您可以通过这两个界面查询、查看和分析日志;但是,它们使用不同的查询语言,并且具有不同的功能。如需排查和探索日志数据,我们建议您使用 Logs Explorer。如需生成数据洞见和趋势,我们建议您使用 Log Analytics。您可以通过发出 Logging API 命令来查询日志并保存查询。您还可以使用 Google Cloud CLI 查询日志。
Logs Explorer
Logs Explorer 旨在帮助您对服务和应用的性能进行问题排查和分析。例如,直方图会显示错误率。如果您发现错误猛增现象或值得注意的事情,可以找到并查看相应的日志条目。如果某个日志条目与错误组相关联,则该日志条目会使用一个选项菜单进行注释,您可以通过其中的选项菜单访问有关该错误组的更多信息。
Cloud Logging API、Google Cloud CLI 和日志浏览器支持相同的查询语言。如需简化使用日志浏览器时的查询构造,您可以构建查询,方法是使用菜单、输入文本,在某些情况下,还可使用显示单个日志条目时附带的选项。
日志浏览器不支持聚合操作,例如统计包含特定格式的日志条目的数量。如需执行汇总操作,请对日志存储桶启用分析功能,然后使用 Log Analytics。
如需详细了解如何使用日志浏览器搜索和查看日志,请参阅使用日志浏览器查看日志。
Log Analytics
借助 Log Analytics,您可以运行分析日志数据的查询,然后查看或用图表记录查询结果。通过图表,您可以确定日志随时间变化的模式和趋势。以下屏幕截图展示了 Log Analytics 中的图表功能:
例如,假设您正在排查问题,并且想知道一段时间内向特定网址发出的 HTTP 请求的平均延迟时间。将日志存储桶升级为使用 Log Analytics 后,您可以使用 SQL 查询来查询存储在日志存储桶中的日志。通过对日志进行分组和汇总,您可以深入了解日志数据,从而减少花费在问题排查上的时间。
借助 Log Analytics,您还可以使用 BigQuery 查询数据。例如,假设您要使用 BigQuery 将日志中的网址与包含已知恶意网址的公开数据集进行比较,要向 BigQuery 显示您的日志数据,请升级您的存储桶以使用 Log Analytics,然后创建关联数据集。
您可以继续排查问题,并使用日志浏览器查看升级后的日志存储分区中的各个日志条目。
限制
并非所有区域都支持 Log Analytics。如需了解详情,请参阅支持的区域。
如需升级现有日志存储桶以使用 Log Analytics,需遵循以下限制:
对于已升级为使用 Log Analytics 的日志存储分区,您不能执行以下任何操作:
- 移除 Log Analytics 支持。
您可以删除与所关联 BigQuery 数据集的关联。 删除关联后,使用 Log Analytics 页面查询日志存储桶视图的权限不会改变。
只有在升级完成后写入的日志条目才能用于分析。
价格
Cloud Logging 不会将日志路由到受支持的目的地;但是,该目的地可能会产生费用。除 _Required
日志存储桶外,Cloud Logging 会针对将日志流式传输到日志存储桶以及超出日志存储桶默认保留期限的存储收取费用。
Cloud Logging 不会就复制日志或通过日志浏览器页面或日志分析页面发出的查询收费。
有关详情,请参阅以下文档:
- Cloud Logging 价格摘要
目标页面费用:
- 当您在 Cloud Logging 中发送 Virtual Private Cloud 流日志后又将其排除时,需支付 VPC 流日志生成费用。
如果您升级存储桶以使用 Log Analytics,然后创建关联的数据集,则无需支付 BigQuery 提取或存储费用。为日志存储桶创建关联数据集时,不会将日志数据注入到 BigQuery 中。而是会通过关联的数据集获取日志存储桶中存储的日志数据的读取权限。
对 BigQuery 关联的数据集运行 SQL 查询时,您需要支付 BigQuery 分析费用,包括使用 BigQuery Studio 页面、BigQuery API 和 BigQuery 命令行工具。
博客
如需详细了解 Log Analytics,请参阅以下博文:
- 如需简要了解 Log Analytics,请参阅 Cloud Logging 中的 Log Analytics 现已正式发布。
- 如需了解如何创建由 Log Analytics 查询生成的图表并将这些图表保存到自定义信息中心,请参阅在 Cloud Logging 中发布 Log Analytics 图表和信息中心公开预览版。
- 如需了解如何使用 Log Analytics 分析审核日志,请参阅使用 Log Analytics 从审核日志中发掘安全性数据分析。
- 如果您将日志路由到 BigQuery,并希望了解该解决方案与使用 Log Analytics 之间的区别,请参阅为 BigQuery Export 用户改用 Log Analytics。