サーバー管理者向け Google BIツールデータポータル(Looker Studio)活用方法

Uhara calender 2022.10.20

はじめに

　GCPを使用しているサイト管理者の皆さん、データポータル改めLooker Studio(名称が変更されましたが、まだちょっと馴染みがないのでここではまだデータポータルと呼びます)は活用していますか？

　データポータルとは AWS のQuickSight、MicrosoftのPower BIといったものと同様のいわゆるBIツールです。「データポータル」でネット検索すると、GoogleアナリティクスやYoutubeアナリティクスの分析レポートを作成するためのツールとして広く紹介されていると思いますが、データポータルにはGoogle Cloudに設置したLoadBalancerやGoogle App Engineのアクセスログ、またはCloud SQLなどのデータベースをデータソースとして使用することができます。しかも無料で！(※当然制限はあり)

　今回は Google App Engine を採用したWebサイトを対象として、実際のデータポータルを使ったダッシュボード作成手順をご紹介したいと思います。

※ この記事の対象となる方

・GCP(Google Cloud Platform) でWebサイトを管理・運営している方または導入検討されている方

・お手軽で安価にアクセス解析が可能な環境をお探しの方

目標

日々のアクセスログを可視化するために以下の様なダッシュボードを作成します。

手順

1. ログデータ流し込み設定

GCP管理画面 > ロギング > ログルーターの画面で BigQueryにログを流し込む設定を行います。

（BigQueryとはGCPのビッグデータサービスです。今はログデータがこのサービスを経由しますということだけ認識していればOKです）

[ シンクの作成 ] をクリック

宛先をBigQueryデータセットとし、新しいデータセットを作成します。

ログの流し込みはこれだけで完了です。

2. データポータルの準備

データポータル(https://datastudio.google.com/)にアクセスします。

[ 空のレポート ]をクリックして作成を開始しましょう。

データソースを選択する画面になります。ここで [ BigQuery ] を選択します。

BigQueryへのログの流し込みが正常に完了していると、ここにデータセットが表示されます。この中の[ appengine_** ] を選択して追加すれば準備完了です。

3. 表・グラフの追加

3.1. 見た目のテンプレート選択

まずナビゲーションメニュー右上にある[ テーマとレイアウト ] から、見た目のテンプレートを選択します。ここは特にお好みで何でも良いのですが、筆者はかっこいい黒背景のものをいつも使用しています。

3.2. ステータス数一覧表の追加

次に、[ コントロールを追加 ] から "期間設定" を追加し、デフォルトの日付範囲を今月にしておきます。最終的にダッシュボードが完成した後、このコントロールですぐに表示したい期間を変更できるので便利です。

[ グラフを追加 ] から"表"を選択します。追加した表を選択した状態で、右側のペインで各種データを設定していくことができます。

ディメンションに "protoPayload.status" を、指標に"Record Count"を設定、並べ替えも "protoPayload.status" で昇順にしておきましょう。あっという間に月間のステータス数の一覧表を作成することができました。ここで作成した表は全てcsvにもエクスポートできて便利です。

3.3. ステータス数グラフの追加

グラフも同じ用に簡単に作成できます。[ グラフを追加 ] から "期間の左側のグラフ"を選択し、ディメンションに "timestamp"を、内訳ディメンションに"protoPayload.status" を設定しましょう。

3.4. デイリー流動数の表の作成

最後のデイリー流動数の表は関数を使う必要がある応用編です。

3.4.1. ステータス数の追加

[ グラフを追加 ] から"表のヒートマップ付きのグラフ"を選択しましょう。特異なデータがあると色が変わり目立つためおすすめです。

ディメンションは"timestamp"とし、アイコンをクリックして日付の単位を"日付"にします。

次にステータス毎の列を追加してみます。ここでは[ 指標を追加 ] ボタンから、[ フィールドを作成 ]をクリックして新規フィールドを定義します。

この計算式の中には以下の様に記載します。

case
when protopayload.status >=200 and protopayload.status <= 299 then true
end

これで statusが 2xxだったらという条件を記載することができました。

記載可能な関数は(https://support.google.com/looker-studio/table/6379764)こちらの公式に詳細がありますので合わせてご確認ください。

これを同様に 3xx,4xx,5xx と定義していきましょう。

3.4.2. ResponseSize合計値の追加

もう少し重要な指標も追加してみます。ここでは ResponseSizeの合計と Latencyの平均値を表示したいと思います。ResponseSizeはサーバからのデータ出力サイズです。Latencyやコストにも影響してきますので把握しておきましょう。Latencyは安定して快適なサービスを提供できているかという、こちらもとても重要な指標ですので把握しておきたいところです。

ResponseSizeはそのまま ProtoPayload.ResponseSize の値を指標に追加しても良いのですが、単位がbyteなので少々見づらいです。MiB単位とするには指標メニューの [ 指標を追加 ] > [ フィールドを作成 ] から以下の式を設定します。