रिपोर्टिंग लॉग और BigQuery के बारे में जानकारी

यह सुविधा इन वर्शन में उपलब्ध है: Frontline Standard और Frontline Plus; Enterprise Standard और Enterprise Plus; Education Standard और Education Plus; Enterprise Essentials Plus. अपने वर्शन की तुलना करें

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 करें. साथ ही, Reports API से जुड़े हर अपडेट की जानकारी पाएं.
  • 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 बनाएं.
  • BigQuery से अपने संगठन की डायरेक्ट्री के डेटा को जोड़कर, Google Workspace से जुड़ी गतिविधियों के बारे में बेहतर तरीके से खोज करें.
  • उपयोगकर्ता खातों, Drive, ChromeOS, Classroom, Calendar, Google Meet, डिवाइस मैनेजमेंट, Gmail, और Reports API से जुड़े किसी भी अपडेट के लिए, इस्तेमाल के मेट्रिक एक साथ देखें.
  • Looker Studio जैसे विश्लेषण से जुड़े टूल और BigQuery में इंटिग्रेट किए गए तीसरे पक्ष के विज़ुअलाइज़ेशन पार्टनर का इस्तेमाल करके, कस्टम रिपोर्ट और डैशबोर्ड बनाएं.

डेटा की उपलब्धता

इनके बारे में जानकारी इकट्ठा और एग्रीगेट की जा सकती है:

  • इस्तेमाल की रिपोर्ट—डोमेन के सभी उपयोगकर्ताओं के लिए, लाइसेंस की परवाह किए बिना, इस्तेमाल की टेबल.
  • ऑडिट लॉग
    1. Drive और डिवाइस के लॉग का डेटा, हर उपयोगकर्ता के लिए एक्सपोर्ट किया जा सकता है. जिन डोमेन के पास Cloud Identity Premium, Frontline Plus या Enterprise वर्शन और अन्य सदस्यताएं (जैसे, Business Plus) हैं उनके लिए, Drive और डिवाइस के लॉग डेटा को सभी उपयोगकर्ताओं के लिए एक्सपोर्ट किया जा सकता है. सिर्फ़ उन उपयोगकर्ताओं के लिए नहीं जिनके पास Cloud Identity Premium, Frontline Plus या Enterprise के लाइसेंस हैं.
    2. अन्य लॉग (एडमिन, कैलेंडर, ग्रुप) के लिए, सभी उपयोगकर्ताओं का डेटा एक्सपोर्ट किया जाता है. (यह सभी वर्शन पर 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 दिन के एक्सपोर्ट के लिए एक टेबल होती है.

डेटासेट में, दो टेबल हैं. ये दो अलग-अलग फ़ॉर्मैट में हैं:

  • गतिविधि (activity_) टेबल—गतिविधि टेबल में, रिपोर्ट के लिए फ़िलहाल उपलब्ध सभी लॉग डेटा होता है. हर रिकॉर्ड के बारे में जानकारी पाने के लिए, Reports API की गतिविधियाँ पर जाएँ.
    ध्यान दें: ईमेल लॉग सर्च करने की सुविधा, Admin console में किसी दूसरी सुविधा के ज़रिए उपलब्ध है.
  • इस्तेमाल (usage_) टेबल—इस्तेमाल की टेबल में, आपके खाते में Google Workspace सेवा के इस्तेमाल से जुड़ा डेटा होता है. ये आपके डोमेन के बारे में इकट्ठा किए गए आंकड़े होते हैं. हर रिकॉर्ड की जानकारी देखने के लिए, Reports API: Customer Usage Parameters पर जाएं.

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 Export के दौरान जोड़ा गया फ़ील्ड

टेबल फ़ील्ड ब्यौरा
usage upload_time_sec

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

सिस्टम, किसी तारीख की वैल्यू वाली लाइन को पहली तारीख के बाद 30 दिनों तक हर दिन अपडेट कर सकता है. इससे सिस्टम को, उस लाइन में मौजूद फ़ील्ड में योगदान देने वाले डेटा सोर्स को प्रोसेस करते समय, फ़ील्ड को ठीक करने की अनुमति मिलती है. हर अपडेट के लिए, upload_time_sec फ़ील्ड भी साथ ही अपडेट होता है.

अगले चरण

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