Padronize os dados de log para serviços executados no GKE usando as práticas recomendadas do Google e minimize as etapas. Quais ações você deve tomar? (Escolha duas.)
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Resposta correta: Crie exportações agregadas em logs de aplicativos para o BigQuery para facilitar a análise de logs., Escreva a saída do log para a saída padrão (stdout) como JSON de linha única para ser ingerida no Cloud Logging como logs estruturados..
Por que esta é a resposta
Para padronizar e minimizar etapas, a melhor prática é escrever logs na saída padrão (stdout) como JSON de linha única. Isso permite que o Cloud Logging os ingira automaticamente como logs estruturados, sem a necessidade de APIs de logging específicas no código. Em seguida, para análise eficiente, crie exportações agregadas desses logs estruturados diretamente para o BigQuery. O BigQuery é otimizado para análise de grandes volumes de dados, incluindo logs, e oferece recursos de consulta poderosos. Exportar para o Cloud Storage é possível, mas o BigQuery é a ferramenta preferencial para análise de logs. Usar a Logging API diretamente no código ou a Pub/Sub API com Dataflow adiciona complexidade desnecessária e mais etapas, contrariando o objetivo de minimizar as ações.
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