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
課金対象の GB、レイテンシ、エラーなどといった、Google BigQuery のクエリに関する深い洞察を得られます。Google BigQueryクエリを監視して時間の掛かっているものを検知し、効率の悪いクエリおよび運用部分を特定します。
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洞察と分析を得られます。また、異常値検出により、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探せます。
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ー、
- 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
