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title: "Google bigquery"
page_name: "Sumo Logic用Google BigQueryアプリケーション"
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published_at: "2025-02-12"
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excerpt: "Google BigQueryウェアハウスを監視し、リアルタイム分析とトラブルシューティングを実現"
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  - "Google Cloud Platform"
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## BigQueryの問題をリアルタイムで監視およびトラブルシューティングする

### 運用上の洞察

Google BigQuery上のアプリケーションのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、ユーザーに影響が出る前に問題をトラブルシューティングします。

### クエリの最適化

Google BigQueryのクエリに関する詳細な分析情報（課金GB、レイテンシ、エラーなど）を取得できます。低速なGoogle BigQuer クエリを監視・検出し、非効率的なクエリや操作を特定できます。

### ユーザーアクティビティの改善

問題を未然に防ぎ、自ら積極的に関わることで、BigQueryユーザーに最高の体験を提供します。

## Google BigQueryにSumo Logicアプリケーションを使う理由

Google BigQueryのプロジェクト、オペレーション、クエリ、ユーザー アクティビティについて深く実用的な洞察を得ることで、Google BigQueryデータウェアハウスをプロアクティブに管理し、トラブルシューティングを行います。

## 統合

Google Stackdriverと直接連携するSumo Logicは、Google BigQueryで生成されたログデータに対するリアルタイムの可観測性を提供します。Google BigQuery向けSumo Logicアプリケーションにより、インタラクティブでカスタマイズ可能なダッシュボードを通じて、BigQueryデータウェアハウスに関するリアルタイムのインサイトと分析を得られます。また、外れ値検出機能により、異常なトラフィックパターンや不審なアクティビティを検出できます。

BigQuery管理 – Google BigQueryデータウェアハウス全体の健全性を簡単に追跡します。Google BigQuery用Sumo Logicアプリケーションでは、以下の幅広いBigQueryイベントとアクティビティを監視できます：- 操作の内訳- データセットサービスおよびテーブルサービスの操作履歴（時間経過による）- プロジェクト別、ロケーション別、時間経過による操作および操作失敗- 認証失敗（時間経過別およびロケーション別）

BigQueryクエリの例：

- 請求対象GBを時間軸とクエリの種類別に分類、
- クエリの種類と時間経過に伴うレイテンシ、
- 時間経過に伴うエラー、クエリの種類、および場所。

Big Query、ユーザークエリの例

•クエリ操作、課金対象GB、クエリ遅延、クエリ失敗、および
ユーザーごとのエラー

[AI Instructions](https://www.sumologic.com/ai-instructions.md)