Tous les journaux Cloud sont envoyés à Cloud Logging. La sécurité a besoin d'une détection en temps réel et d'une réponse rapide aux anomalies (par exemple, des modifications de pare-feu non autorisées ou des violations). En suivant les pratiques recommandées par Google, quel pipeline d'exportation/traitement devriez-vous implémenter ?

La bonne réponse est d'exporter les journaux vers un sujet Pub/Sub et d'invoquer une Cloud Function pour traiter les événements de journal pertinents. Cette approche permet une détection et une réponse en temps réel. Cloud Logging peut exporter les journaux vers Pub/Sub, qui est un service de messagerie asynchrone et évolutif. Une Cloud Function peut être déclenchée automatiquement par de nouveaux messages dans le sujet Pub/Sub, permettant un traitement quasi instantané des événements de journal et une réponse rapide aux anomalies. Les autres options sont moins adaptées pour la détection en temps réel : Utiliser Cloud Scheduler pour interroger Cloud Logging toutes les minutes introduit un délai et n'est pas en temps réel. Exporter les journaux vers BigQuery et exécuter des requêtes planifiées est excellent pour l'analyse de données à grande échelle, mais pas pour la détection en temps réel. Exporter les journaux vers un bucket Cloud Storage et déclencher Cloud Run est plus adapté pour le traitement par lots de fichiers une fois qu'ils sont stockés, ce qui introduit également un délai.