Google Cloud ने BigQuery और Cloud Logging में महत्वपूर्ण नवाचारों की घोषणा की है, जो लॉग एनालिटिक्स को सरल और बेहतर बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। BigQuery में पाइप सिंटैक्स की शुरुआत एक गेम-चेंजर है, जो एप्लिकेशन लॉग में सामान्य रूप से अर्ध-संरचित डेटा को संभालने का एक सहज और कुशल तरीका प्रदान करता है।
एक डेटा इंजीनियर के रूप में, मैंने हमेशा जटिल SQL प्रश्नों को लिखना और समझना चुनौतीपूर्ण पाया है, खासकर जब नेस्टेड डेटासेट की बात आती है। पाइप सिंटैक्स वह समाधान है जिसका मुझे इंतजार था। " |> " द्वारा अलग किए गए स्पष्ट परिवर्तनों के साथ डेटा के एक रेखीय प्रवाह को सक्षम करके, यह SQL प्रश्नों को लिखना, समझना और बनाए रखना आसान बनाता है।
लॉग एनालिटिक्स के लिए, जहां पुनरावृत्त अन्वेषण आदर्श हैं, पाइप सिंटैक्स एक गॉडसेंड है। इसकी मॉड्यूलर प्रकृति आसानी से चरणों को जोड़ने, हटाने या पुन: व्यवस्थित करने की अनुमति देती है, लॉग एनालिटिक्स को परिष्कृत करने की प्रक्रिया को बहुत सरल बनाती है।
पॉइंट लुकअप और JSON विश्लेषण में सुधार भी उल्लेखनीय हैं। संख्यात्मक खोज अनुक्रमणिका द्वारा संचालित तेज़ पॉइंट लुकअप, लॉग एनालिटिक्स को महत्वपूर्ण रूप से गति देगा, खासकर टाइमस्टैम्प या अद्वितीय आईडी वाले प्रश्नों के लिए। JSON फ़ंक्शंस के अतिरिक्त, जैसे कि LAX मोड के साथ JSON_KEYS और JSONPath, JSON लॉग से डेटा निकालने और उसका विश्लेषण करने को सरल बनाएगा, लॉग डेटा के लिए एक सामान्य प्रारूप।
Cloud Logging में Log Analytics में पाइप सिंटैक्स और उन्नत JSON क्षमताओं का एकीकरण स्वागत योग्य समाचार है। यह एकीकरण लॉग एनालिटिक्स के लिए एक एकीकृत और शक्तिशाली अनुभव प्रदान करेगा, जिससे उपयोगकर्ता एक ही इंटरफ़ेस के भीतर इन सुधारों का लाभ उठा सकेंगे।
मेरा मानना है कि ये संवर्द्धन सभी आकार के संगठनों को बहुत लाभान्वित करेंगे। लॉग एनालिटिक्स को अधिक सुलभ और कुशल बनाकर, Google Cloud संगठनों को उनके लॉग डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि अनलॉक करने का अधिकार देता है, जिससे बेहतर एप्लिकेशन प्रदर्शन, मजबूत सुरक्षा और बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्राप्त होते हैं।
