美国和欧盟地区的多区域支持，允许用户在最方便的区域存储和分析他们的日志，提高性能并减少延迟。改进了保存和共享查询的查询体验，允许用户重用和共享他们最重要的查询。支持长达 10 年的自定义保留，其中适用自定义日志保留定价。
要利用日志分析，用户可以创建一个日志存储桶并将其升级为使用 Google Cloud 控制台或 Google Cloud CLI（使用“ gcloud logging” 命令）使用 Log Analytics。然后，他们可以使用SQL查询存储在其日志桶中的日志。此外，要使用 BigQuery 查询数据，用户必须创建链接数据集。
例如，Google Cloud 日志记录中的日志分析用例可以用于调试和故障排除，通过查询日志数据来识别和诊断应用程序和基础架构的问题。此外，日志数据可用于监控应用程序的性能并识别瓶颈，或者在与安全相关时查询以检测安全漏洞和可疑活动。
> Cloud Logging 中的 Log Analytics 现在是 GA，我刚开始使用 Log Analytics 从 API 访问日志中生成见解，谷歌在公共云领域的竞争对手微软在 Azure 中也有类似的服务，也称为Log Analytics（Azure Monitor的一部分）。它是 Azure 门户中的一个工具，允许用户针对 Azure Monitor 日志存储中的数据编辑和运行日志查询。这些查询是使用专有的Kusto 查询语言(KQL) 执行的。此外，AWS 还通过Amazon CloudWatch提供日志分析功能。
