Google Cloud는 로그 분석을 간소화하고 개선하도록 설계된 BigQuery 및 Cloud Logging의 중요한 혁신을 발표했습니다. BigQuery의 파이프 구문 도입은 애플리케이션 로그에서 일반적인 반정형 데이터를 처리하는 직관적이고 효율적인 방법을 제공하는 획기적인 사건입니다.
데이터 엔지니어로서 저는 중첩된 데이터 세트를 처리할 때 복잡한 SQL 쿼리를 작성하고 이해하는 데 항상 어려움을 겪었습니다. 파이프 구문은 제가 기다려온 솔루션입니다. " |> "로 구분된 명확한 변환을 통해 데이터의 선형 흐름을 가능하게 함으로써 SQL 쿼리를 더 쉽게 작성하고 이해하고 유지 관리할 수 있습니다.
반복적인 탐색이 표준인 로그 분석의 경우 파이프 구문은 신의 선물과 같습니다. 모듈식 특성 덕분에 단계를 쉽게 추가, 제거 또는 재정렬할 수 있으므로 로그 분석을 개선하는 프로세스가 크게 간소화됩니다.
지점 조회와 JSON 분석의 개선 사항도 주목할 만합니다. 숫자 검색 색인을 통해 제공되는 더 빠른 지점 조회를 통해 특히 타임스탬프 또는 고유 ID가 포함된 쿼리의 경우 로그 분석 속도가 크게 빨라집니다. LAX 모드의 JSON_KEYS 및 JSONPath와 같은 JSON 함수가 추가되어 로그 데이터의 일반적인 형식인 JSON 로그에서 데이터를 추출하고 분석하는 작업이 간소화됩니다.
Cloud Logging의 Log Analytics에 파이프 구문과 향상된 JSON 기능이 통합된 것은 반가운 소식입니다. 이러한 통합을 통해 로그 분석을 위한 통합되고 강력한 환경이 제공되므로 사용자는 단일 인터페이스 내에서 이러한 개선 사항을 활용할 수 있습니다.
저는 이러한 기능 개선으로 모든 규모의 조직이 큰 이점을 얻을 수 있다고 확신합니다. Google Cloud는 로그 분석의 접근성과 효율성을 높임으로써 조직이 로그 데이터에서 귀중한 인사이트를 확보하고 애플리케이션 성능을 개선하고 보안을 강화하며 사용자 환경을 개선할 수 있도록 지원합니다.
