詳細については、エクスポート先の権限をご覧ください。オブジェクトを作成するには時間がかかるため、しばらくお待ちください。オブジェクトが作成されるまでは、パイプラインは下記の手順で正常に実行されません。オブジェクトのパスを確認できます。パイプラインを実行するための手順を進めることができます。ツール(ab)を使用して、サービスの負荷を生成します。レスポンスをリクエストすることによって、マイクロサービスの負荷を生成します。リクエストで構成されます。3十分な量のログが作成されるように、これを数分間実行します。パイプラインを開始できます。パイプラインはバッチモードで実行されます。スクリプトはパイプラインを手動で開始します。さまざまなデータ処理タスクに使用できます。提供する統合データモデルにより、任意のサイズのデータセットを表現できます。絶えず更新されるデータソースから無限つまり上限のないデータセットが作成できるため、このソリューションにおけるログデータの操作には最適です。ジョブの両方を実行できます。ドリブンのデータ処理に単一のコードベースが使用できることを意味します。クラスを介した単純なデータ表現を提供します。クラスを介して組み込みとカスタムのデータ変換を提供します。変換がパイプラインの処理ロジックを表します。変換は、データの結合、値の数学的計算、データ出力のフィルタリング、データの形式間の変換などのさまざまな処理オペレーションに使用できます。モデルをご覧ください。オペレーションを示しています。パイプラインの構築と使用を容易にします。次のセクションでは、パイプラインの各ステージでの特定のオペレーションについて説明します。バケットからの入力を処理することによって開始します。オブジェクトに対応します。ウィンドウ化と呼ばれる手法が使用されます。データをその個別の要素のタイムスタンプに基づいて、論理的に細分化することによって動作します。ウィンドウに読み込まれます。これがデフォルトの動作です。ウィンドウ化戦略を使用するため、このオペレーションは便利です。このソリューションでは各ログのソースと構造が同じですが、このアプローチはソースと構造が異なるログにまで拡張することもできます。次の図に手順を示します。オブジェクトにシリアル化解除します。メタデータからタイムスタンプを抽出します。エンドポイント)を抽出します。オブジェクトを作成します。次のコードで手順を実行します。目標は、日単位で要素を処理し、日々のログに基づいて集計指標を生成することです。この集計を行うには、日単位でデータを細分化するウィンドウ化関数が必要です。タイムスタンプが付けられている場合に可能な処理です。サポートするオペレーションがウィンドウ化スキームを引き受けます。すべての複数日ログソースを通して日単位集計指標を計算できるようになりました。つの集計指標を計算できます。宛先あたりの平均レスポンス時間です。日分のログデータを表します。作成されることを意味します。日の宛先あたりの平均レスポンス時間を含みます。