Debe analizar los registros de Cloud Logging utilizando SQL siguiendo las prácticas recomendadas por Google. ¿Qué debe hacer?

La opción correcta es "Habilitar Log Analytics en el bucket de registros y crear un conjunto de datos de BigQuery vinculado". Esta es la práctica recomendada por Google para analizar registros de Cloud Logging con SQL. Al habilitar Log Analytics en un bucket de registros, Cloud Logging crea automáticamente un conjunto de datos de BigQuery vinculado que contiene los datos de registro, permitiendo consultas SQL directamente sobre ellos. Las otras opciones son incorrectas: Desarrollar consultas SQL utilizando Gemini para Google Cloud: Gemini es una herramienta de IA generativa, no un motor de consulta SQL para registros de Cloud Logging. Crear un esquema para los registros en un bucket de Cloud Storage y ejecutar consultas SQL contra el bucket: Cloud Storage no es una base de datos SQL y no permite consultas SQL directas sobre archivos de registro sin un motor de procesamiento adicional. Exportar registros a Cloud Storage y crear una tabla o vista externa en BigQuery: Aunque esto es posible, no es la forma más directa ni la práctica recomendada para el análisis de registros en tiempo real o casi real, ya que implica un paso de exportación manual o programado y no aprovecha la integración nativa de Log Analytics.