堆栈驱动程序GCP中的日志保留

Question

如何在GCP堆栈驱动程序中启用日志保留功能。我尚未找到任何有关配置日志保留的文档。 我可以在“日志记录”部分中看到导出选项并提取日志。

Answer 1

现在可以保留日志了。

将此documentation用于自定义保留期。可以在 ... "hosting": [{ "target": "app", "public": "/dist/browser", // change it according to your directory structure "rewrites": [{ "source": "**", "function": "myApp" }] }] ... 和1 day之间。

3650 days

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说明：

对于每个Google Cloud项目，日志记录会自动创建两个日志存储桶：gcloud beta logging buckets update _Default --location=global --retention-days=[RETENTION_DAYS] 和_Required。在项目中生成的所有日志都存储在_Default和_Required日志存储区中，这些存储区位于生成日志的项目中：

_必需：此存储段保存了“管理员活动”审核日志，“系统事件”审核日志和“访问透明”日志，并保留了400 天。您无需为_Required中存储的日志付费，并且 此处存储的日志的保留期限无法修改。您 无法删除该存储桶。

_Default ：此存储桶保存Google Cloud项目中所有其他已提取的日志，但_Required存储桶中保存的日志除外。标准 云日志定价适用于这些日志。日志条目保存在 _Default存储桶将保留30天，除非您应用自定义保留规则。

使用自定义存储桶和_Default存储桶，您可以为不同的日志配置自定义保留期限。

Answer 2

日志保留期为30天，并且不可配置，您只需为存储付费即可

  

Stackdriver Logging可让您将日志保留30天，并且   一键式配置工具可将数据存档更长的时间   Google Cloud Storage中的期限。

https://cloud.google.com/logging/

但是您可以为您的日志创建一个接收器，并将其存储在Big Query或Google Cloud Storage（或两者）中

Answer 3

除30天外，审核日志还将保留400天。

Design Patterns for Logging Exports涵盖了导出到GCS，BigQuery和PubSub（用于流日志）的详细信息。

Answer 4

现在，您可以通过以下命令配置自定义保留：

gcloud alpha logging buckets update _Default --location=global --retention-days=[RETENTION_DAYS]

请参见https://cloud.google.com/logging/docs/storage#logs-retention

Answer 5

Stackdriver保留

1. 管理员活动（400天）
2. 数据访问（30天）
3. 系统事件（400天）
4. 其他日志（30天）

项目1至3是审核日志，您可以在iam > audit logs页面上启用。请记住，这可能是大量日志。 数据访问日志尤其如此，因为该日志记录了GCS（Google Cloud Storage）或Cloud Datastore中的每个访问对象。某些最佳做法是关闭审核日志记录以进行开发，或者仅打开审核日志记录以用于您经常使用的服务（KMS，IAM，存储等），然后关闭审核日志记录以用于Cloud Build，Cloud Functions等。

项目符号4，其他日志可能是来自Cloud Functions，App Engine等的应用程序日志。这是来自您在GCP上运行的应用程序的日志。对于所有Stackdriver日志记录，保留时间现在都是可配置的（2020年4月）。您可以了解有关此here的更多信息。

是否希望将日志记录存储更长的时间？

在许多用例中，您需要长时间保留日志记录。这可能是出于分析目的，监视或合规性原因。您可以在项目，目录甚至组织级别上使用日志记录导出日志。 Logsinks本身是免费的，您只需为目标的存储付费，这可以是以下之一：

• Google云存储
• Pubs / sub
• Bigquery

如果要将日志记录导出移动到其他位置（可能在GCP外部），Pub / sub可能是一个很好的解决方案。我最近了解到，在存储成本方面，Google Cloud Storage和Big Query相差不大。它们都提供较低等级的存储撕裂，可以长期存储。

Logsink最佳做法

• 在许多用例中，Big Query可能是一个很好的解决方案。存储可与Big Query标准和近线存储类媲美。而且您仍然可以轻松查询数据。
• 使用大查询，不要运行覆盖太多数据的查询。这可能会变得昂贵。
• 使用Big Query对数据进行分区，以便每天或每周将数据插入新的分区或表中。这样会自动降低未更新50％的表的存储成本。
• 由于合规性原因而必须将数据存储几年（3年，5年甚至7年）时。我建议将数据导出到Google云存储。通过对象生命周期管理，您可以将这些数据存储在归档存储中，而归档存储的成本仅为标准存储的一小部分（15％）。