הגדרת מאגרי יומנים

מסוף Google Cloud

כשמשתמשים במסוף Google Cloud כדי לגשת לשירותים ולממשקי ה-API, לא צריך להגדיר אימות. Google Cloud

gcloud

במסוף Google Cloud , מפעילים את Cloud Shell.

הפעלת Cloud Shell

בחלק התחתון של Google Cloud המסוף יתחיל סשן של Cloud Shell ותופיע הודעה של שורת הפקודה. Cloud Shell היא סביבת מעטפת שבה ה-CLI של Google Cloud מותקן ומוגדרים ערכים לפרויקט הקיים. הסשן יופעל תוך כמה שניות.

REST

כדי להשתמש בסביבת פיתוח מקומית בדוגמאות של API בארכיטקטורת REST שבדף הזה, צריך להשתמש בפרטי הכניסה שאתם נותנים ל-CLI של gcloud.

התקינו את ה-CLI של Google Cloud.

אם אתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), קודם אתם צריכים להיכנס ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.

מידע נוסף מופיע במאמר אימות לשימוש ב-REST במסמכי האימות של Google Cloud .

מסוף Google Cloud

כדי ליצור קטגוריה ביומן בפרויקט Google Cloud :

1. נכנסים לדף Logs Storage במסוף Google Cloud :

   כניסה אל Logs Storage

   אם משתמשים בסרגל החיפוש כדי למצוא את הדף הזה, בוחרים בתוצאה שכותרת המשנה שלה היא Logging.

2. לוחצים על Create log bucket.

3. מזינים שם ותיאור לקטגוריה.

4. אופציונלי: שדרוג של מאגר הנתונים כדי להשתמש ב-Observability Analytics.

   1. לוחצים על שדרוג לשימוש ב-Observability Analytics.

      כשמשדרגים מאגר (bucket) לשימוש ב-Observability Analytics, אפשר להריץ שאילתות על היומנים בדף Observability Analytics באמצעות שאילתות SQL. אפשר גם להמשיך לצפות ביומנים באמצעות Logs Explorer.

   2. אופציונלי: כדי לראות את היומנים ב-BigQuery, בוחרים באפשרות Create a new BigQuery dataset that links to this bucket (יצירת מערך נתונים חדש ב-BigQuery שמקושר למאגר הזה) ומזינים שם ייחודי למערך הנתונים.

      כשבוחרים באפשרות הזו, מערכת BigQuery יכולה לקרוא את הנתונים שמאוחסנים בקטגוריה ביומן. עכשיו אפשר לשלוח שאילתות בממשק של BigQuery, שבו אפשר לצרף את נתוני היומן וגם לגשת לנתונים מכלי אחרים כמו Data Studio ו-Looker.

5. כדי לבחור את האזור שבו יישמרו היומנים, לוחצים על התפריט בחירת אזור של קטגוריה ביומן ובוחרים אזור.

6. אופציונלי: כדי להגדיר שמירה בהתאמה אישית של היומנים בדלי, לוחצים על הבא.

   בשדה תקופת השמירה, מזינים את מספר הימים, בין יום אחד ל-3650 days, שבהם רוצים ש-Cloud Logging ישמור את היומנים. אם לא משנים את תקופת השמירה, ברירת המחדל היא 30 days.

   אפשר גם לעדכן את תקופת השמירה של קטגוריה ביומן אחרי שיוצרים אותה.

7. לוחצים על Create bucket.

   אחרי שיוצרים את קטגוריית היומן, שירות Logging משדרג את הקטגוריה ויוצר את הקישור למערך הנתונים, אם האפשרויות האלה נבחרו.

   יכול להיות שיעבור קצת זמן עד שהשלבים האלה יסתיימו.

gcloud

כדי ליצור רק קטגוריית יומנים, מריצים את הפקודה gcloud logging buckets create. אם רוצים לשדרג את קטגוריית היומן כדי להשתמש ב-Observability Analytics, צריך לכלול את הדגלים --enable-analytics ו---async, ולוודא שהמשתנה LOCATION מוגדר לאזור נתמך:

gcloud logging buckets create BUCKET_ID --location=LOCATION --enable-analytics --async OPTIONAL_FLAGS

הדגל --async מאלץ את הפקודה להיות אסינכרונית. הערך שמוחזר משיטה אסינכרונית הוא אובייקט Operation, שמכיל מידע על התקדמות השיטה. כשהשיטה מסתיימת, האובייקט Operation מכיל מידע על הצלחת הבקשה או על הכישלון שלה. מידע נוסף זמין במאמר שיטות אסינכרוניות של API.

אם לא רוצים לשדרג את קטגוריית היומן לשימוש ב-Observability Analytics, צריך להשמיט את הדגלים --enable-analytics ו---async.

לדוגמה, אם רוצים ליצור קטגוריה עם השם BUCKET_ID my-bucket באזור global, הפקודה תיראה כך:

gcloud logging buckets create my-bucket --location global --description "My first bucket"

לדוגמה, כדי ליצור קטגוריה עם השם BUCKET_ID my-upgraded-bucket במיקום global, ואז לשדרג את קטגוריית היומנים לשימוש ב-Observability Analytics, הפקודה תיראה כך:

gcloud logging buckets create my-upgraded-bucket --location global \
      --description "My first upgraded bucket" \
      --enable-analytics --retention-days=45

REST

כדי ליצור קטגוריה, משתמשים בשיטה projects.locations.buckets.create או בשיטה projects.locations.buckets.createAsync. מכינים את הארגומנטים של השיטה באופן הבא:

1. מגדירים את הפרמטר parent בתור המשאב שבו רוצים ליצור את הדלי: projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION

   המשתנה LOCATION מתייחס לאזור שבו רוצים לאחסן את היומנים.

   לדוגמה, אם רוצים ליצור קטגוריה לפרויקט my-project באזור global, הפרמטר parent ייראה כך: projects/my-project/locations/global

2. מגדירים את הפרמטר bucketId. לדוגמה, my-bucket.

3. מבצעים אחת מהפעולות הבאות:

   • כדי ליצור קטגוריה ביומן ואז לשדרג אותה לשימוש ב-Observability Analytics:

     1. מגדירים את הערך הבוליאני LogBucket.analyticsEnabled לערך true.

     2. מבצעים קריאה לשיטה האסינכרונית projects.locations.buckets.createAsync כדי ליצור את הקטגוריה.

        התגובה לשיטות האסינכרוניות היא אובייקט Operation. האובייקט הזה מכיל מידע על ההתקדמות של השיטה. כשהשיטה מסתיימת, האובייקט Operation מכיל את הסטטוס. מידע נוסף זמין במאמר שיטות אסינכרוניות של API.

        השיטה createAsync נמשכת כמה דקות. השיטה הזו לא יוצרת הודעת שגיאה או נכשלת כשהערך הבוליאני analyticsEnabled מוגדר כ-true.

   • אחרת, מתקשרים לשיטה הסינכרונית projects.locations.buckets.create כדי ליצור את הקטגוריה.

מסוף Google Cloud

נכנסים לדף Logs Storage במסוף Google Cloud :

כניסה אל Logs Storage

אם משתמשים בסרגל החיפוש כדי למצוא את הדף הזה, בוחרים בתוצאה שכותרת המשנה שלה היא Logging.

בטבלה בשם Log buckets מפורטות הקטגוריות שמשויכות לפרויקטGoogle Cloud הנוכחי.

בטבלה מפורטים המאפיינים הבאים של כל קטגוריה ביומן:

• שם: השם של קטגוריה ביומן.
• תיאור: תיאור של הדלי.
• תקופת השמירה: מספר הימים שבהם נתוני הקטגוריה יישמרו על ידי Cloud Logging.
• אזור: המיקום הגיאוגרפי שבו מאוחסנים הנתונים של הקטגוריה.
• סטטוס: מציין אם מאגר הנתונים נעול או לא נעול.

אם קטגוריה נמצאת בהמתנה למחיקה על ידי Cloud Logging, הערך שלה בטבלה יסומן בסמל warning אזהרה.

gcloud

מריצים את הפקודה gcloud logging buckets list:

gcloud logging buckets list

אלה המאפיינים שמוצגים לגבי מאגרי היומנים:

• ‫LOCATION: האזור שבו מאוחסנים הנתונים של הקטגוריה.
• ‫BUCKET_ID: השם של קטגוריה ביומן.
• ‫RETENTION_DAYS: מספר הימים שבהם נתוני הקטגוריה יאוחסנו על ידי Cloud Logging.
• ‫LIFECYCLE_STATE: מציין אם הקטגוריה ממתינה למחיקה על ידי Cloud Logging.
• ‫LOCKED: מציין אם הקטגוריה נעולה או לא נעולה.
• ‫CREATE_TIME: חותמת זמן שמציינת מתי נוצר המאגר.
• ‫UPDATE_TIME: חותמת זמן שמציינת מתי בוצע השינוי האחרון בקטגוריה.

אפשר גם להציג את המאפיינים של קטגוריה אחת בלבד. לדוגמה, כדי לראות את הפרטים של קטגוריית היומנים _Default באזור global, מריצים את הפקודה gcloud logging buckets describe:

gcloud logging buckets describe _Default --location=global

REST

כדי לראות רשימה של מאגרי היומנים שמשויכים לפרויקט Google Cloud , משתמשים ב-projects.locations.buckets.list ב-Logging API.

מסוף Google Cloud

נכנסים לדף Logs Storage במסוף Google Cloud :

כניסה אל Logs Storage

אם משתמשים בסרגל החיפוש כדי למצוא את הדף הזה, בוחרים בתוצאה שכותרת המשנה שלה היא Logging.

בקטגוריה ביומן, לוחצים על more_vert More ואז בוחרים באפשרות View bucket details.

בתיבת הדו-שיח מפורטים המאפיינים הבאים של קטגוריה ביומן:

• שם: השם של קטגוריה ביומן.
• תיאור: תיאור של קטגוריה ביומן.
• תקופת השמירה: מספר הימים שבהם נתוני הקטגוריה יישמרו על ידי Cloud Logging.
• אזור: המיקום הגיאוגרפי שבו מאוחסנים הנתונים של הקטגוריה.

• ניתוח נתונים של יכולת התבוננות: מציין אם המאגר שודרג לשימוש בניתוח נתונים של יכולת התבוננות.
• ניתוח BigQuery: מציין אם מערך נתונים של BigQuery מקושר למאגר.
• מערך נתונים של BigQuery: קישור למערך הנתונים של BigQuery, שנפתח בדף BigQuery Studio. מוצג גם התאריך שבו הופעל הקישור ל-BigQuery.

gcloud

מריצים את הפקודה gcloud logging buckets describe.

לדוגמה, הפקודה הבאה מציגה את הפרטים של הקטגוריה _Default:

gcloud logging buckets describe _Default --location=global

מוצגים המאפיינים הבאים של קטגוריה ביומן:

• ‫createTime: חותמת זמן שמציינת מתי נוצר המאגר.
• ‫description: תיאור של קטגוריה ביומן.
• ‫lifecycleState: מציין אם הקטגוריה ממתינה למחיקה על ידי Cloud Logging.
• ‫name: השם של קטגוריה ביומן.
• ‫retentionDays: מספר הימים שבהם נתוני הקטגוריה יאוחסנו על ידי Cloud Logging.
• ‫updateTime: חותמת זמן שמציינת מתי בוצע השינוי האחרון בקטגוריה.

REST

כדי לראות את הפרטים של קטגוריה ביומן יחיד, משתמשים בפקודה projects.locations.buckets.get ב-Logging API.

מסוף Google Cloud

כדי לעדכן את המאפיינים של הדלי:

1. נכנסים לדף Logs Storage במסוף Google Cloud :

   כניסה אל Logs Storage

   אם משתמשים בסרגל החיפוש כדי למצוא את הדף הזה, בוחרים בתוצאה שכותרת המשנה שלה היא Logging.

2. לוחצים על more_vert עוד לצד הדלי שרוצים לעדכן.

3. לוחצים על עריכת קבוצת משנה.

4. עורכים את הדלי לפי הצורך.

5. לוחצים על עדכון מאגר.

gcloud

כדי לעדכן את המאפיינים של הקטגוריה, מריצים את הפקודה gcloud logging buckets update:

gcloud logging buckets update BUCKET_ID --location=LOCATION UPDATED_ATTRIBUTES

לדוגמה:

gcloud logging buckets update my-bucket --location=global --description "Updated description"

REST

כדי לעדכן את המאפיינים של הדלי, משתמשים ב-projects.locations.buckets.patch ב-Logging API.

מסוף Google Cloud

כדי לעדכן את תקופת השמירה של מאגר יומנים:

1. נכנסים לדף Logs Storage במסוף Google Cloud :

   כניסה אל Logs Storage

   אם משתמשים בסרגל החיפוש כדי למצוא את הדף הזה, בוחרים בתוצאה שכותרת המשנה שלה היא Logging.

2. בקטגוריה שרוצים לעדכן, לוחצים על more_vert More ואז על Edit bucket.

3. בשדה שמירה, מזינים את מספר הימים, בין יום אחד ל-3650 days, שבהם רוצים ש-Cloud Logging ישמור את היומנים.

4. לוחצים על עדכון מאגר. תקופת השמירה החדשה מופיעה ברשימה Logs bucket.

gcloud

כדי לעדכן את תקופת השמירה של קטגוריית יומנים שהוגדרה על ידי המשתמש או של קטגוריית היומנים _Default שנמצאת בפרויקט, מריצים את הפקודה gcloud logging buckets update אחרי שמגדירים ערך ל-RETENTION_DAYS:

gcloud logging buckets update BUCKET_ID  --location=LOCATION --retention-days=RETENTION_DAYS

לדוגמה, כדי לשמור את היומנים בקטגוריה _Default במיקום global למשך שנה, הפקודה תיראה כך:

gcloud logging buckets update _Default --location=global --retention-days=365

מסוף Google Cloud

במסוף Google Cloud אי אפשר לנעול קטגוריה ביומן.

gcloud

כדי לנעול את קטגוריית האחסון, מריצים את הפקודה gcloud logging buckets update עם הדגל --locked:

gcloud logging buckets update BUCKET_ID --location=LOCATION --locked

לדוגמה:

gcloud logging buckets update my-bucket --location=global --locked

REST

כדי לנעול את המאפיינים של הקטגוריה, משתמשים ב-projects.locations.buckets.patch ב-Logging API. מגדירים את הפרמטר locked לערך true.

מסוף Google Cloud

כדי למחוק קטגוריה ביומן:

1. נכנסים לדף Logs Storage במסוף Google Cloud :

   כניסה אל Logs Storage

   אם משתמשים בסרגל החיפוש כדי למצוא את הדף הזה, בוחרים בתוצאה שכותרת המשנה שלה היא Logging.

2. מאתרים את ה-bucket שרוצים למחוק ולוחצים על more_vertאפשרויות נוספות.

3. אם בעמודה Linked dataset in BigQuery (מערך נתונים מקושר ב-BigQuery) מוצג קישור, צריך למחוק את מערך הנתונים המקושר ב-BigQuery:

   1. לוחצים על עריכת מאגר.
   2. מבטלים את הסימון של יצירת מערך נתונים חדש ב-BigQuery שמקושר לדלי הזה, לוחצים על סיום ואז על עדכון הדלי.

      אחרי שחוזרים לדף Logs Storage, לוחצים על more_vertMore ליד הדלי שרוצים למחוק, ואז ממשיכים לשלבים הבאים.

gcloud

כדי למחוק קטגוריית יומנים, מריצים את הפקודה gcloud logging buckets delete:

gcloud logging buckets delete BUCKET_ID --location=LOCATION

REST

כדי למחוק קטגוריה, משתמשים ב-projects.locations.buckets.delete ב-Logging API.

מסוף Google Cloud

כדי לשחזר קטגוריה ביומן שממתינה למחיקה:

1. נכנסים לדף Logs Storage במסוף Google Cloud :

   כניסה אל Logs Storage

   אם משתמשים בסרגל החיפוש כדי למצוא את הדף הזה, בוחרים בתוצאה שכותרת המשנה שלה היא Logging.

2. לצד הקטגוריה שרוצים לשחזר, לוחצים על more_vert More ואז על Restore deleted bucket.

3. בחלונית האישור, לוחצים על שחזור.

4. בדף Logs Storage, האינדיקטור pending-deletion מוסר מקטגוריית היומנים.

gcloud

כדי לשחזר קטגוריה ביומן שממתינה למחיקה, מריצים את הפקודה gcloud logging buckets undelete:

gcloud logging buckets undelete BUCKET_ID --location=LOCATION

REST

כדי לשחזר קטגוריה שנמצאת בהמתנה למחיקה, משתמשים ב-projects.locations.buckets.undelete ב-Logging API.

מסוף Google Cloud

כדי לשדרג קטגוריה קיימת לשימוש ב-Observability Analytics:

1. נכנסים לדף Logs Storage במסוף Google Cloud :

   כניסה אל Logs Storage

   אם משתמשים בסרגל החיפוש כדי למצוא את הדף הזה, בוחרים בתוצאה שכותרת המשנה שלה היא Logging.

2. מאתרים את מאגר הנתונים שרוצים לשדרג.

3. אם בעמודה Observability Analytics available מופיע הערך Upgrade, אפשר לשדרג את קטגוריית היומן כדי להשתמש ב-Observability Analytics. לוחצים על שדרוג.

   תיפתח תיבת דו-שיח. לוחצים על אישור.

gcloud

כדי לשדרג את קטגוריית היומן לשימוש ב-Observability Analytics, מריצים את הפקודה gcloud logging buckets update. חובה להגדיר את הדגל --enable-analytics, ומומלץ להגדיר גם את הדגל --async:

gcloud logging buckets update BUCKET_ID --location=LOCATION --enable-analytics --async

הדגל --async מאלץ את הפקודה להיות אסינכרונית. התגובה היא אובייקט Operation. מפעילים את השיטה projects.locations.operations.get שוב ושוב עד שהשדה Operation.done מוגדר לערך true. שדות אחרים במבנה Operation מספקים מידע על הצלחת הבקשה או על הכישלון שלה. מידע נוסף זמין במאמר שיטות אסינכרוניות של API.

REST

כדי לשדרג קטגוריה ביומן לשימוש ב-Observability Analytics, משתמשים בשיטה projects.locations.buckets.updateAsync של Cloud Logging API.

מכינים את הארגומנטים של השיטה באופן הבא:

1. מגדירים את הערך הבוליאני LogBucket.analyticsEnabled לערך true.
2. בפרמטר השאילתה של הפקודה, משתמשים ב-updateMask=analyticsEnabled.

התגובה לשיטות האסינכרוניות היא אובייקט Operation. האובייקט הזה מכיל מידע על ההתקדמות של השיטה. כשהשיטה מסתיימת, האובייקט Operation מכיל מידע על הצלחת הבקשה או על הכישלון שלה. מידע נוסף זמין במאמר בנושא שיטות API אסינכרוניות.

השיטה updateAsync עשויה להימשך כמה דקות.

מסוף Google Cloud

כדי ליצור קישור למערך נתונים ב-BigQuery עבור קטגוריה ביומן קיימת:

1. נכנסים לדף Logs Storage במסוף Google Cloud :

   כניסה אל Logs Storage

   אם משתמשים בסרגל החיפוש כדי למצוא את הדף הזה, בוחרים בתוצאה שכותרת המשנה שלה היא Logging.

2. מאתרים את קטגוריית היומנים ומוודאים שבעמודה Observability Analytics available מופיע הערך Open.

   אם בעמודה הזו מופיע הכיתוב שדרוג, סימן שלא שדרגתם את קטגוריית היומן לשימוש ב-Observability Analytics. הגדרת ניתוח נתונים של ניראות (observability):

   1. לוחצים על שדרוג.
   2. לוחצים על אישור בתיבת הדו-שיח.

   אחרי שהשדרוג מסתיים, ממשיכים לשלב הבא.

3. בקטגוריה ביומן, לוחצים על סמל האפשרויות הנוספותmore_vert ואז על עריכת קטגוריה.

   תיבת הדו-שיח עריכת קטגוריה ביומן נפתחת.

4. בוחרים באפשרות יצירת מערך נתונים חדש ב-BigQuery שמקושר למאגר הזה ומזינים את השם של מערך הנתונים החדש.

   שם מערך הנתונים חייב להיות ייחודי לכל Google Cloud פרויקט. אם מזינים שם של מערך נתונים קיים, מוצגת השגיאה הבאה: Dataset name must be unique in the selected region.

5. לוחצים על Done ואז על Update bucket.

   אחרי ששם מערך הנתונים המקושר מוצג ב-Logging בדף Logs Storage, יכול להיות שיעברו כמה דקות עד שמערך הנתונים יזוהה ב-BigQuery.

gcloud

כדי ליצור מערך נתונים מקושר עבור קטגוריית יומנים ששודרגה לשימוש ב-Observability Analytics, מריצים את הפקודה gcloud logging links create:

gcloud logging links create LINK_ID --bucket=BUCKET_ID --location=LOCATION

הערך LINK_ID שאתם מספקים משמש כשם של מערך הנתונים ב-BigQuery, והערך של השדה הזה צריך להיות ייחודי לפרויקט Google Cloud שלכם.

הפקודה links create היא אסינכרונית. הערך שמוחזר משיטה אסינכרונית הוא אובייקט Operation, והוא מכיל מידע על התקדמות השיטה. כשהשיטה מסתיימת, האובייקט Operation מכיל את הסטטוס. מידע נוסף זמין במאמר שיטות אסינכרוניות של API.

הפקודה links create תימשך כמה דקות.

לדוגמה, הפקודה הבאה יוצרת מערך נתונים מקושר בשם mylink עבור קטגוריית היומנים בשם my-bucket:

gcloud logging links create mylink --bucket=my-bucket --location=global

שם מערך הנתונים חייב להיות ייחודי לכל Google Cloud פרויקט. אם מנסים ליצור מערך נתונים עם שם זהה לשם של מערך נתונים קיים, מוצגת השגיאה הבאה:

BigQuery dataset with name "LINK_ID" already exists.

אם תנסו ליצור קבוצת נתונים מקושרת עבור קטגוריה ביומן שלא שודרג לשימוש ב-Observability Analytics, תופיע השגיאה הבאה:

A link can only be created for an analytics-enabled bucket.

REST

כדי ליצור מערך נתונים מקושר ב-BigQuery עבור קטגוריה ביומן קיימת ששודרגה לשימוש ב-Observability Analytics, צריך לקרוא לשיטה האסינכרונית projects.locations.buckets.links.create של Cloud Logging API.

מכינים את הארגומנטים של השיטה באופן הבא:

1. יוצרים את גוף הבקשה לפקודה create. גוף הבקשה הוא אובייקט Link.
2. בפרמטר השאילתה של הפקודה, משתמשים ב-linkId=LINK_ID. הערך LINK_ID שאתם מספקים משמש כשם של מערך הנתונים ב-BigQuery, והערך של השדה הזה צריך להיות ייחודי עבור הפרויקט שלכם ב- Google Cloud .

התגובה לשיטות האסינכרוניות היא אובייקט Operation. האובייקט הזה מכיל מידע על ההתקדמות של השיטה. כשהשיטה מסתיימת, האובייקט Operation מכיל את הסטטוס. מידע נוסף זמין במאמר שיטות אסינכרוניות של API.

השיטה links.create נמשכת כמה דקות.

שם מערך הנתונים חייב להיות ייחודי לכל Google Cloud פרויקט. אם מנסים ליצור מערך נתונים עם שם זהה לשם של מערך נתונים קיים, מוצגת השגיאה הבאה:

BigQuery dataset with name "LINK_ID" already exists.

אם תנסו ליצור קבוצת נתונים מקושרת עבור קטגוריה ביומן שלא שודרג לשימוש ב-Observability Analytics, תופיע השגיאה הבאה:

A link can only be created for an analytics-enabled bucket.

מסוף Google Cloud

1. במסוף Google Cloud , נכנסים לדף segment Logs Explorer:

   כניסה אל Logs Explorer

   אם משתמשים בסרגל החיפוש כדי למצוא את הדף הזה, בוחרים בתוצאה שכותרת המשנה שלה היא Logging.

2. כדי להתאים אישית את היומנים שמוצגים ב-Logs Explorer, לוחצים על Refine scope (צמצום ההיקף) ובוחרים באפשרות הרצויה. לדוגמה, אפשר להציג יומנים שמאוחסנים בפרויקט או לפי תצוגת יומן.

3. לוחצים על אישור. החלונית Query results נטענת מחדש עם יומנים שתואמים לאפשרות שבחרתם.

מידע נוסף זמין במאמר סקירה כללית של Logs Explorer: צמצום ההיקף.

gcloud

כדי לקרוא יומנים מקטגוריה ביומן, משתמשים בפקודה gcloud logging read ומוסיפים LOG_FILTER כדי לבחור נתונים:

gcloud logging read LOG_FILTER --bucket=BUCKET_ID --location=LOCATION --view=LOG_VIEW_ID

REST

כדי לקרוא יומנים מקטגוריית יומנים, משתמשים בשיטה entries.list. מגדירים את resourceNames כדי לציין את הקטגוריה ואת תצוגת היומן המתאימות, ומגדירים את filter כדי לבחור נתונים.