रिपोर्टिंग लॉग और BigQuery के बारे में जानकारी

इस सुविधा के साथ काम करने वाले वर्शन: Frontline Standard और Frontline Plus, Enterprise Standard और Enterprise Plus, Education Standard और Education Plus, और Enterprise Essentials Plus. अपने वर्शन की तुलना करना

Google Workspace के लॉग और इस्तेमाल की रिपोर्ट को Google BigQuery में एक्सपोर्ट किया जा सकता है. BigQuery की मदद से, ये काम किए जा सकते हैं:

  • Admin Console, Google Calendar, डिवाइसों, Gmail, Google Drive, लॉगिन, Google Groups, OAuth टोकन, और एसएएमएल ऑडिट लॉग से जुड़ी हर गतिविधि का विश्लेषण करना. साथ ही, Reports API से जुड़े हर अपडेट की जानकारी पाना.
  • संगठन में इस्तेमाल किए जाने वाले अन्य ऐप्लिकेशन की गतिविधि की रिपोर्ट और इस्तेमाल के बारे में डेटा को मिला-जुलाकर सभी ऐप्लिकेशन से जुड़ी रिपोर्ट बनाना.
  • BigQuery से अपने संगठन की डायरेक्ट्री के डेटा को जोड़कर, Google Workspace से जुड़ी गतिविधियों के बारे में बेहतर तरीके से खोज करना.
  • उपयोगकर्ता खातों, Drive, Chrome OS, Classroom, Calendar, Google Meet, डिवाइस मैनेजमेंट, Gmail, और Reports API से जुड़े किसी भी अपडेट के लिए, इस्तेमाल के मेट्रिक एक साथ देखना.
  • Looker Studio जैसे विश्लेषण से जुड़े टूल और BigQuery में इंटिग्रेट किए गए तीसरे पक्ष के विज़ुअलाइज़ेशन पार्टनर की मदद से, कस्टम रिपोर्ट और डैशबोर्ड बनाना.

डेटा की उपलब्धता

इनके बारे में जानकारी इकट्ठा और एक साथ देखी जा सकती है:

  • इस्तेमाल की रिपोर्ट—डोमेन के सभी उपयोगकर्ताओं के लिए, लाइसेंस के बावजूद इस्तेमाल की टेबल.
  • ऑडिट लॉग
    1. Drive और डिवाइस के लॉग का डेटा, हर उपयोगकर्ता के लिए एक्सपोर्ट किया जा सकता है. Cloud Identity Premium, Frontline Plus या Enterprise वर्शन और अन्य सदस्यताएं (जैसे, Business Plus) वाले डोमेन के लिए, Drive और डिवाइस के लॉग का डेटा सभी उपयोगकर्ताओं के लिए एक्सपोर्ट किया जा सकता है. यह सुविधा सिर्फ़ Cloud Identity Premium, Frontline Plus या Enterprise लाइसेंस वाले उपयोगकर्ताओं के लिए नहीं है.
    2. अन्य लॉग (एडमिन, Calendar, Groups) के लिए, डेटा सभी उपयोगकर्ताओं के लिए एक्सपोर्ट किया जाता है. (यह सभी वर्शन के लिए लागू होता है.)

यह डेटा, BigQuery के एक डेटासेट में उपलब्ध होता है. इसमें दो एग्रीगेट टेबल होती हैं: activity_ और usage_. हर टेबल में, हर उस दिन के लिए एक टेबल होती है जब एक्सपोर्ट की प्रोसेस पूरी हो जाती है.

डेटासेट में, दो अलग-अलग फ़ॉर्मैट वाली दो टेबल होती हैं:

ध्यान दें: Google Workspace के ऑडिट लॉग को Google Cloud के साथ शेयर किया जा सकता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Cloud की सेवाओं के साथ डेटा शेयर करना पर जाएं.

BigQuery एक्सपोर्ट के दौरान जोड़ा गया फ़ील्ड

टेबल फ़ील्ड जानकारी
usage upload_time_sec

हर पंक्ति में upload_time_sec फ़ील्ड होता है. यह फ़ील्ड, BigQuery एक्सपोर्ट की प्रोसेस हर दिन चलने पर अपडेट होता है.

सिस्टम, किसी खास तारीख की वैल्यू के लिए, पहली तारीख के बाद 30 दिनों तक हर दिन एक पंक्ति अपडेट कर सकता है. इससे सिस्टम को, डेटा सोर्स को प्रोसेस करते समय फ़ील्ड में सुधार करने में मदद मिलती है. ये डेटा सोर्स, उस पंक्ति में मौजूद फ़ील्ड में योगदान देते हैं. हर अपडेट के लिए, upload_time_sec फ़ील्ड भी एक साथ अपडेट होता है.

अगले चरण

लॉग की रिपोर्टिंग के लिए BigQuery का इस्तेमाल शुरू करने के लिए, आपको ये काम करने होंगे: