AWS提供的与将日志记录到Google Sheet相当的功能是通过AWS CloudWatch Logs和AWS Lambda来实现的。下面是一个示例解决方案，该方案使用Python和AWS服务来下载CloudWatch Logs并将其保存为CSV格式。

首先，创建一个Lambda函数来下载CloudWatch Logs并保存为CSV格式。以下是一个示例代码：

import boto3
import csv

def lambda_handler(event, context):
    # 设置AWS服务客户端
    cloudwatch_logs = boto3.client('logs')
    
    # 设置要下载的日志组和日志流名称
    log_group_name = 'your-log-group-name'
    log_stream_name = 'your-log-stream-name'
    
    # 获取日志流中的所有日志事件
    response = cloudwatch_logs.get_log_events(
        logGroupName=log_group_name,
        logStreamName=log_stream_name
    )
    
    # 创建CSV文件并写入日志事件
    with open('/tmp/logs.csv', 'w', newline='') as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile)
        
        # 写入CSV文件标题
        writer.writerow(['Timestamp', 'Message'])
        
        # 写入日志事件
        for event in response['events']:
            writer.writerow([event['timestamp'], event['message']])
    
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': 'Logs downloaded and saved as logs.csv'
    }

将上述代码上传到Lambda函数并配置相应的触发器，例如定时触发器或事件触发器。

然后，将Lambda函数的输出保存到S3存储桶中，以便稍后下载。以下是一个示例代码：

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    # 设置AWS服务客户端
    s3 = boto3.client('s3')
    
    # 设置要保存到的S3存储桶和对象键
    bucket_name = 'your-bucket-name'
    object_key = 'logs.csv'
    
    # 上传文件到S3存储桶
    s3.upload_file('/tmp/logs.csv', bucket_name, object_key)
    
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': f'Logs saved as {bucket_name}/{object_key}'
    }

同样，将上述代码上传到另一个Lambda函数并配置相应的触发器。

最后，您可以手动触发第二个Lambda函数来将日志下载并保存到S3存储桶。稍后，您可以从S3存储桶中下载CSV文件并将其导入到Google Sheet中。

请注意，上述示例代码中的配置参数（如日志组/流名称、存储桶名称、文件名等）需要根据您的实际情况进行修改和配置。