Standardizza i dati di log per i servizi in esecuzione su GKE utilizzando le pratiche consigliate da Google e riduci al minimo i passaggi. Quali azioni dovresti intraprendere? (Scegli due.)
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Risposta corretta: Crea esportazioni aggregate sui log delle applicazioni in BigQuery per facilitare l'analisi dei log., Scrivi l'output del log su standard output (stdout) come JSON a riga singola da inserire in Cloud Logging come log strutturati..
Perché questa è la risposta
Scrivere l'output del log su standard output (stdout) come JSON a riga singola è una best practice su GKE perché Cloud Logging raccoglie automaticamente stdout/stderr dai container e, formattando i log come JSON, vengono ingeriti come log strutturati. Questo rende i log facilmente interrogabili e analizzabili. Creare esportazioni aggregate su BigQuery è la soluzione migliore per l'analisi a lungo termine e complessa dei log. BigQuery è ottimizzato per l'analisi di grandi volumi di dati e offre potenti capacità di query. Esportare in Cloud Storage è meno efficiente per l'analisi diretta. Imporre l'uso della Logging API nel codice è meno flessibile e più invasivo rispetto all'uso di stdout. L'uso di Pub/Sub e Dataflow aggiunge complessità non necessaria per la standardizzazione di base dei log.
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