配置日志存储分区

Google Cloud 控制台

如需在 Google Cloud 项目中创建日志存储桶，请执行以下操作：

1. 在 Google Cloud 控制台中，转到日志存储页面：

   前往日志存储

   如果您使用搜索栏查找此页面，请选择子标题为 Logging 的结果。

2. 点击创建日志存储桶。

3. 为存储桶输入名称和说明。

4. 可选：升级存储桶以使用 Log Analytics。

   1. 选择升级以使用 Log Analytics。

      升级存储桶以使用 Log Analytics 后，您可以在 Log Analytics 页面中使用 SQL 查询来查询日志。您还可以继续使用日志浏览器查看日志。

   2. 可选：如需在 BigQuery 中查看日志，请选择创建链接到此存储桶的新 BigQuery 数据集，然后输入唯一的数据集名称。

      选择此选项后，BigQuery 可以读取存储在日志存储桶中的数据。现在，您可以在 BigQuery 界面中进行查询，在其中联接日志数据，还可以访问 Looker Studio 和 Looker 等其他工具中的数据。

5. 可选：如需为日志选择存储区域，请点击选择日志存储桶区域菜单，然后选择一个区域。如果您未选择任何区域，系统会使用 global 区域，这意味着日志可能实际位于任何受支持的区域。

6. 可选：如需为存储桶中的日志设置自定义保留期限，请点击下一步。

   在保留期限字段中，输入您希望 Cloud Logging 保留日志的天数（介于 1 天到 3650 天之间）。如果您不自定义保留期限，则默认值为 30 days。

   您也可以在创建存储桶后更新该存储桶以应用自定义保留期限。

7. 点击创建存储桶。

   创建日志存储桶后，日志记录功能会升级该存储桶并创建数据集关联（如果选择了这些选项）。

   这些步骤可能需要一些时间才能完成。

gcloud

如需仅创建日志存储桶，请运行 gcloud logging buckets create 命令。如果您想升级日志存储桶以使用 Log Analytics，请添加 --enable-analytics 和 --async 标志，并确保将变量 LOCATION 设置为受支持的区域：

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

标志 --async 会强制将命令设为异步。异步方法的返回值是一个 Operation 对象，其中包含有关方法进度的相关信息。方法完成后，Operation 对象会包含状态。如需了解详情，请参阅异步 API 方法。

如果您不想升级日志存储桶以使用 Log Analytics，请省略 --enable-analytics 和 --async 标志。

例如，如果要在 global 区域中创建具有 BUCKET_ID my-bucket 的存储桶，您的命令将如下所示：

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

例如，如果要在 global 位置创建具有 BUCKET_ID my-upgraded-bucket 的存储桶，然后升级日志存储桶以使用 Log Analytics，您的命令将如下所示：

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

REST

如需创建存储桶，请使用 projects.locations.buckets.create 或 projects.locations.buckets.createAsync 方法。请按以下步骤准备方法的参数：

1. 将 parent 参数设置为要在其中创建存储桶的资源：projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION

   变量 LOCATION 是指要在其中存储日志的区域。

   例如，如果您想在 global 区域中为项目 my-project 创建存储桶，您的 parent 参数将如下所示：projects/my-project/locations/global

2. 设置 bucketId 参数；例如 my-bucket。

3. 执行以下任一操作：

   • 如需创建日志存储桶，然后升级日志存储桶以使用 Log Analytics，请执行以下操作：

     1. 将 LogBucket.analyticsEnabled 布尔值设置为 true。

     2. 调用异步方法 projects.locations.buckets.createAsync 以创建存储桶。

        对异步方法的响应是一个 Operation 对象。此对象包含有关该方法进度的相关信息。方法完成后，Operation 对象会包含状态。如需了解详情，请参阅异步 API 方法。

        createAsync 方法需要几分钟才能完成。当 analyticsEnabled 布尔值设置为 true 时，此方法不会生成错误消息或失败。

   • 否则，请调用同步方法 projects.locations.buckets.create 来创建存储桶。

Google Cloud 控制台

如需更新存储桶的属性，请执行以下操作：

1. 在 Google Cloud 控制台中，转到日志存储页面：

   前往日志存储

   如果您使用搜索栏查找此页面，请选择子标题为 Logging 的结果。

2. 找到要更新的存储桶，然后点击 more_vert 更多。

3. 选择修改存储桶。

4. 根据需要修改存储桶。

5. 点击更新存储桶。

gcloud

如需更新存储桶的属性，请运行 gcloud logging buckets update 命令：

gcloud logging buckets update BUCKET_ID --location=LOCATION UPDATED_ATTRIBUTES

例如：

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

REST

如需更新存储桶的属性，请在 Logging API 中使用 projects.locations.buckets.patch。

Google Cloud 控制台

如需升级现有存储桶以使用 Log Analytics，请执行以下操作：

1. 在 Google Cloud 控制台中，转到日志存储页面：

   前往日志存储

   如果您使用搜索栏查找此页面，请选择子标题为 Logging 的结果。

2. 找到要升级的存储桶。

3. 当可使用 Log Analytics 列显示升级时，您可以升级日志存储桶以使用 Log Analytics。点击升级。

   系统会打开一个对话框。点击确认。

gcloud

如需升级日志存储桶以使用 Log Analytics，请运行 gcloud logging buckets update 命令。您必须设置 --enable-analytics 标志，我们还建议您添加 --async 标志：

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

标志 --async 会强制将命令设为异步。异步方法的返回值是一个 Operation 对象，其中包含有关方法进度的相关信息。方法完成后，Operation 对象会包含状态。如需了解详情，请参阅异步 API 方法。

REST

如需升级日志存储桶以使用 Log Analytics，请使用 Cloud Logging API 的 projects.locations.buckets.updateAsync 方法。

请按以下步骤准备方法的参数：

1. 将 LogBucket.analyticsEnabled 布尔值设置为 true。
2. 对于该命令的查询参数，请使用 updateMask=analyticsEnabled。

对异步方法的响应是一个 Operation 对象。此对象包含有关该方法进度的相关信息。方法完成后，Operation 对象会包含状态。如需了解详情，请参阅异步 API 方法。

updateAsync 可能需要几分钟才能完成。

Google Cloud 控制台

如需为现有日志存储桶创建指向 BigQuery 数据集的链接，请执行以下操作：

1. 在 Google Cloud 控制台中，转到日志存储页面：

   前往日志存储

   如果您使用搜索栏查找此页面，请选择子标题为 Logging 的结果。

2. 找到日志存储桶，然后验证“Log Analytics 可用”列是否显示“打开”。

   如果此列显示“升级”，则表示日志存储桶尚未升级为使用 Log Analytics。配置 Log Analytics：

   1. 点击升级。
   2. 在对话框中点击确认。

   升级完成后，请继续执行下一步。

3. 在日志存储桶上，点击更多图标 more_vert，然后点击修改存储桶。

   系统随即会打开修改日志存储桶对话框。

4. 选择创建关联到此存储桶的新 BigQuery 数据集，然后输入新数据集的名称。

   每个 Google Cloud 项目的数据集名称不得重复。如果您输入现有数据集的名称，则会收到以下错误：Dataset name must be unique in the selected region.

5. 点击完成，然后点击更新存储桶。

   在 Logging 在日志存储空间页面上显示关联的数据集名称后，BigQuery 可能需要几分钟时间才能识别该数据集。

gcloud

如需为升级为使用日志分析的日志存储桶创建关联数据集，请运行 gcloud logging links create 命令：

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

您提供的 LINK_ID 将用作 BigQuery 数据集的名称，并且此字段的值必须在您的 Google Cloud 项目中具有唯一性。

links create 命令是异步的。异步方法的返回值是一个 Operation 对象，其中包含有关方法进度的相关信息。方法完成后，Operation 对象会包含状态。如需了解详情，请参阅异步 API 方法。

links create 命令需要几分钟才能完成。

例如，以下命令会为名为 my-bucket 的日志存储桶创建名为 mylink 的关联数据集：

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

每个 Google Cloud 项目的数据集名称不得重复。如果您尝试创建与现有数据集同名的其他数据集，则会收到以下错误：

BigQuery dataset with name "LINK_ID" already exists.

如果您尝试为未升级为使用 Log Analytics 的日志存储桶创建关联的数据集，系统会报告以下错误：

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

REST

如需为使用 Log Analytics 升级的现有日志存储桶创建关联的 BigQuery 数据集，请调用 Cloud Logging API 的异步 projects.locations.buckets.links.create 方法。

请按以下步骤准备方法的参数：

1. 构建 create 命令的请求正文。请求正文的格式为 Link 对象。
2. 对于该命令的查询参数，请使用 linkId=LINK_ID。您提供的 LINK_ID 将用作 BigQuery 数据集的名称，并且此字段的值必须在您的 Google Cloud 项目中具有唯一性。

对异步方法的响应是一个 Operation 对象。此对象包含有关该方法进度的相关信息。方法完成后，Operation 对象会包含状态。如需了解详情，请参阅异步 API 方法。

links.create 方法需要几分钟才能完成。

每个 Google Cloud 项目的数据集名称不得重复。如果您尝试创建与现有数据集同名的其他数据集，则会收到以下错误：

BigQuery dataset with name "LINK_ID" already exists.

如果您尝试为未升级为使用 Log Analytics 的日志存储桶创建关联的数据集，系统会报告以下错误：

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

Google Cloud 控制台

Google Cloud 控制台不支持锁定日志存储桶。

gcloud

如需锁定您的存储桶，请运行带有 --locked 标志的 gcloud logging buckets update 命令：

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

例如：

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

REST

如需锁定存储桶的属性，请使用 Logging API 中的 projects.locations.buckets.patch。将 locked 参数设置为 true。

Google Cloud 控制台

在 Google Cloud 控制台中，转到日志存储页面：

前往日志存储

如果您使用搜索栏查找此页面，请选择子标题为 Logging 的结果。

名为日志存储分区的表会列出与当前 Google Cloud 项目关联的存储分区。

该表列出了每个日志存储桶的以下特性：

• 名称：日志存储桶的名称。
• 说明：存储桶的说明。
• 保留期限：Cloud Logging 将对存储桶数据进行存储的天数。
• 区域：用于对存储桶数据的地理位置进行存储。
• 状态：存储桶处于锁定状态还是解锁状态。

如果某个存储桶正在等待 Cloud Logging 删除，其表条目将使用 warning 警告符号注明。

gcloud

运行 gcloud logging buckets list 命令：

gcloud logging buckets list

您会看到日志存储桶的以下特性：

• LOCATION：用于存储存储桶数据的区域。
• BUCKET_ID：日志存储桶的名称。
• RETENTION_DAYS：Cloud Logging 将存储桶数据存储的天数。
• LIFECYCLE_STATE：指示一个存储桶是否在等待 Cloud Logging 删除。
• LOCKED：存储桶处于锁定状态还是解锁状态。
• CREATE_TIME：指示存储桶创建时间的时间戳。
• UPDATE_TIME：指示上次修改存储桶的时间戳。

您还可以仅查看一个存储分区的特性。例如，如需查看 global 区域中 _Default 日志存储桶的详细信息，请运行 gcloud logging buckets describe 命令：

gcloud logging buckets describe _Default --location=global

REST

如需列出与 Google Cloud 项目关联的日志存储分区，请使用 Logging API 中的 projects.locations.buckets.list。

Google Cloud 控制台

在 Google Cloud 控制台中，转到日志存储页面：

前往日志存储

如果您使用搜索栏查找此页面，请选择子标题为 Logging 的结果。

在日志存储桶上，点击 more_vert 更多，然后选择查看存储桶详情。

该对话框会列出日志存储桶的以下属性：

• 名称：日志存储桶的名称。
• 说明：日志存储桶的说明。
• 保留期限：Cloud Logging 将对存储桶数据进行存储的天数。
• 区域：用于对存储桶数据的地理位置进行存储。

• Log Analytics：指示您的存储桶是否已升级为使用 Log Analytics。
• BigQuery 分析：指示 BigQuery 数据集是否已与您的存储桶相关联。
• BigQuery 数据集：提供指向 BigQuery 数据集的链接，该链接会在 BigQuery Studio 页面中打开。系统还会显示启用 BigQuery 关联的日期。

gcloud

运行 gcloud logging buckets describe 命令。

例如，以下命令会报告 _Default 存储桶的详细信息：

gcloud logging buckets describe _Default --location=global

您会看到日志存储桶的以下特性：

• createTime：指示存储桶创建时间的时间戳。
• description：日志存储桶的说明。
• lifecycleState：指示一个存储桶是否在等待 Cloud Logging 删除。
• name：日志存储桶的名称。
• retentionDays：Cloud Logging 将存储桶数据存储的天数。
• updateTime：指示上次修改存储桶的时间戳。

REST

如需查看单个日志存储桶的详细信息，请在 Logging API 中使用 projects.locations.buckets.get。

Google Cloud 控制台

如需删除日志存储桶，请执行以下操作：

1. 在 Google Cloud 控制台中，转到日志存储页面：

   前往日志存储

   如果您使用搜索栏查找此页面，请选择子标题为 Logging 的结果。

2. 找到要删除的存储桶，然后点击more_vert更多。

3. 如果“关联到 BigQuery 中的数据集”列显示链接，请删除关联的 BigQuery 数据集：

   1. 点击修改存储桶。

   2. 清除创建关联到此存储桶的新 BigQuery 数据集，点击完成，然后点击更新存储桶。

      返回日志存储页面后，为要删除的存储桶点击 more_vert更多，然后继续执行后续步骤。

4. 选择删除存储分区。

5. 在确认面板上，点击删除。

6. 在日志存储页面上，会有一个指示符显示该存储桶正在等待删除。该存储桶（包括其中的所有日志）将在 7 天后删除。

gcloud

如需删除日志存储桶，请运行 gcloud logging buckets delete 命令：

gcloud logging buckets delete BUCKET_ID --location=LOCATION

如果日志存储桶已关联 BigQuery 数据集，则无法删除该日志存储桶：

• 如需列出与日志存储桶关联的链接，请运行 gcloud logging links list 命令。
• 如需删除关联的数据集，请运行 gcloud logging links delete 命令。

REST

如需删除存储桶，请在 Logging API 中使用 projects.locations.buckets.delete。

如果日志存储桶有关联的 BigQuery 数据集，则删除该存储桶会出错。您必须先删除关联的数据集，然后才能删除日志存储桶：

• 如需列出与日志存储桶关联的链接，请运行 projects.locations.buckets.links.list 方法。
• 如需删除关联的数据集，请运行 projects.locations.buckets.links.delete 方法。

Google Cloud 控制台

如需恢复处于待删除状态的日志存储桶，请执行以下操作：

1. 在 Google Cloud 控制台中，转到日志存储页面：

   前往日志存储

   如果您使用搜索栏查找此页面，请选择子标题为 Logging 的结果。

2. 找到要恢复的存储桶，然后点击 more_vert 更多，然后选择恢复已删除的存储桶。

3. 在确认面板上，点击恢复。

4. 在日志存储页面上，待删除指示器会从您的日志存储桶移除。

gcloud

如需恢复处于待删除状态的日志存储桶，请运行 gcloud logging buckets undelete 命令：

gcloud logging buckets undelete BUCKET_ID --location=LOCATION

REST

如需恢复处于待删除状态的存储桶，请在 Logging API 中使用 projects.locations.buckets.undelete。

Google Cloud 控制台

1. 在 Google Cloud 控制台中，转到 Logs Explorer 页面。

   前往 Logs Explorer

   如果您使用搜索栏查找此页面，请选择子标题为 Logging 的结果。

2. 如需自定义日志浏览器中显示的日志，请点击优化范围，然后选择一个选项。例如，您可以查看存储在项目中或按日志视图的日志。

3. 点击应用。查询结果窗格会重新加载，其中包含与您选择的选项匹配的日志。

如需了解详情，请参阅日志浏览器概览：优化范围。

gcloud

如需从日志存储桶中读取日志，请使用 gcloud logging read 命令并添加 LOG_FILTER 以选择数据：

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

REST

如需从日志存储桶读取日志，请使用 entries.list 方法。设置 resourceNames 以指定相应的存储桶和日志视图，并设置 filter 以选择数据。

Google Cloud 控制台

如需更新日志存储桶的保留期限，请执行以下操作：

1. 在 Google Cloud 控制台中，转到日志存储页面：

   前往日志存储

   如果您使用搜索栏查找此页面，请选择子标题为 Logging 的结果。

2. 找到要更新的存储桶，然后点击 more_vert 更多，然后选择修改存储桶。

3. 在保留字段中，输入您希望 Cloud Logging 保留日志的天数（介于 1 天到 3650 天之间）。

4. 点击更新存储桶。新的保留时长会显示在日志存储桶列表中。

gcloud

如需更新日志存储桶的保留期限，请在为 RETENTION_DAYS 设置值后运行 gcloud logging buckets update 命令：

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

例如，如需将 global 位置的 _Default 存储桶中的日志保留一年，您的命令将如下所示：

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