Google Cloud Observability כולל שירותי ניטור שעוזרים להבין את ההתנהגות, המצב והביצועים של האפליקציות, כולל אפליקציות מבוססות-סוכנים. אם תבינו איך האפליקציות פועלות ואיך הרכיבים מתחברים, תוכלו לצפות שינויים לא צפויים, לזהות אותם ולהגיב להם במהירות וביעילות.
המסמך הזה כולל את הפרטים הבאים:
- הגדרות של מונחים כמו יכולת תצפית, יכולת תצפית בסוכנים ויכולת תצפית באפליקציות ו-APM.
- היתרונות של שירותי ניראות (observability) לפיתוח ולתחזוקה של אפליקציות אמינות.
- איך Google Cloud Observability עוזר לכם לעקוב אחרי התקינות של האפליקציות והתשתית ולתחזק אותן.
- איך מתחילים להשתמש ב-observability ב-Google Cloud.
ניראות (observability)
ניטור הוא גישה מקיפה לאיסוף ולניתוח של נתוני טלמטריה, כדי לעזור לכם להבין את המצב של האפליקציות שלכם, כולל אפליקציות מבוססות-סוכנים, ואת סביבת ההפעלה שלהן. נתוני טלמטריה כוללים נתוני יומנים, נתוני מדדים ונתוני מעקב. הוא יכול לכלול גם נתונים אחרים שהאפליקציות יוצרות, כמו הנחיות ותשובות. נתוני הטלמטריה מספקים את המידע שאתם צריכים כדי להבין את התקינות והביצועים של האפליקציות.
- נתוני המדדים
- נתוני מדדים הם נתונים מספריים על תקינות או ביצועים שהמערכת מודדת במרווחי זמן קבועים – לדוגמה, ניצול המעבד (CPU) וזמן האחזור של הבקשות. שינויים לא צפויים בנתוני המדדים יכולים להצביע על בעיה שצריך לבדוק. עם הזמן, תוכלו גם לנתח דפוסים כדי להבין את דפוסי השימוש ולצפות את הצרכים של המשאבים.
- נתוני יומן
יומן הוא רשומה שנוצרת ומתעדת את הפעילות של המערכת או האפליקציה לאורך זמן. כל יומן הוא אוסף של רשומות עם חותמות זמן, וכל רשומה מתארת אירוע ספציפי.
נתוני היומן מכילים לעיתים קרובות מידע עשיר ומפורט שעוזר להבין מה קרה בחלק מסוים של האפליקציה. עם זאת, נתוני יומן לא מראים בצורה יעילה איך שינוי ברכיב באפליקציה קשור לפעילות ברכיבים אחרים. נתוני המעקב יכולים לגשר על הפער הזה.
- נתוני מעקב
מעקב מייצג את הנתיב של בקשה ברכיבים של האפליקציה המבוזרת. כלומר, כל מעקב מייצג פעולה אחת מקצה לקצה. המעקבים מורכבים מטווחים, שהם רשומות של פונקציה או פעולה אחת, ולכן הם מאפשרים לעקוב אחרי זרימת הבקשות ולבחון את נתוני זמן האחזור. המידע הזה יכול לעזור לכם לזהות את שורש הבעיה.
באפליקציות מבוססות-סוכנים, המעקבים מתעדים את הפעולות שהסוכן מבצע. לדוגמה, מעקב יכול לתעד קריאות ל-MCP.
- נתונים אחרים
כדי לקבל תובנות נוספות, אתם יכולים לנתח נתוני יומנים, נתוני מדדים ונתוני מעקב, יחד עם מידע רלוונטי אחר. לדוגמה, תווית שמציינת את חומרת ההתראה או מזהה הלקוח בנתוני היומן מספקת הקשר שמועיל לפתרון בעיות ולניפוי באגים.
יכולת התבוננות לעומק בסוכנים
יכולת התבוננות לעומק בסוכנים מתייחסת לשיטות להבנת המצב הפנימי וההתנהגות של סוכני תוכנה, במיוחד סוכנים מבוססי-AI שנבנו באמצעות מודלים גדולים של שפה (LLM). סוכני AI הם מורכבים ולא דטרמיניסטיים. לכן, יכולת התצפית חיונית כדי להבין, לנפות באגים, להעריך ולשפר את הביצועים, הבטיחות והאמינות של המודלים.
Google Cloud תומך בתצפיתיות באפליקציות באמצעות Application Monitoring, שיוצר מרכזי בקרה שמציגים נתוני טלמטריה, נתוני מדדים של משאבי AI ומידע כמו התראות פתוחות. מידע נוסף מופיע בקטע ניטור של סוכנים ואפליקציות ב- Google Cloud.
ניראות של אפליקציות ו-APM
מעקב אחרי ביצועי אפליקציות (APM): מעקב, אבחון וניהול של הביצועים, הזמינות וחוויית המשתמש של אפליקציות תוכנה, כולל אפליקציות מבוססות-סוכנים. מערכת APM בדרך כלל מספקת לוחות בקרה שמציגים נתוני טלמטריה ושירותים שעוקבים אחרי נתוני טלמטריה. המערכות האלה עוזרות לזהות כשלים.
תצפיתיות על אפליקציות משתמשת בנתוני טלמטריה כדי ליצור תובנות שעוזרות להבין את ההתנהגות של האפליקציות.
Google Cloud תומך בתצפיתיות על אפליקציות באמצעות Application Monitoring, שיוצר מרכזי בקרה שמציגים נתוני טלמטריה, נתוני מדדים של משאבי AI ומידע כמו התראות פתוחות. מידע נוסף מופיע בקטע תצפית על סוכנים ואפליקציות ב- Google Cloud.
שירותי ניראות (observability)
שירותי ניטור אוספים, מנתחים ומתאימים נתוני טלמטריה, כמו נתוני יומנים, נתוני מדדים ונתוני מעקב. הם מספקים את היכולות הבאות כדי לעזור לכם לשמור על אמינות האפליקציה:
- לזהות בעיות באופן יזום לפני שהן משפיעות על המשתמשים.
- לפתור בעיות ידועות וחדשות.
- לנפות באגים באפליקציות במהלך הפיתוח.
- להבין את ההשפעה של שינויים באפליקציות.
- לגלות תובנות חדשות באמצעות ניתוח נתונים.
בספר Site Reliability Engineering: How Google Runs Production Systems תוכלו לקרוא מידע נוסף על שיטות עבודה מומלצות לאמינות, כולל עקרונות ושיטות שקשורים לתצפיתיות. הנושאים כוללים מעקב אחרי מערכות מבוזרות, התראות ופתרון בעיות.
Google Cloud Observability
השירותים ב-Google Cloud Observability עוזרים לכם לאסוף נתוני טלמטריה מהאפליקציות ומהתשתית הבסיסית, לנתח אותם ולמצוא קשרים ביניהם. השירותים האלה גם מספקים ברירות מחדל מובנות שיעזרו לכם להתחיל. לדוגמה, Application Monitoring יוצר מרכזי בקרה ומפות טופולוגיה לאפליקציות, לשירותים ולעומסי העבודה שרשומים ב-App Hub.
איסוף אוטומטי של נתוני טלמטריה
השירותים Monitoring, Logging ו-Trace מופעלים כברירת מחדל כשיוצרים פרויקט ב- Google Cloud . השירותים האלה מספקים את היכולות העיקריות לאיסוף, לניתוח ולהצגה חזותית של נתוני הטלמטריה:
- איסוף אוטומטי של נתוני טלמטריה ברוב שירותי Google Cloud .
- איסוף אוטומטי של יומני ביקורת לרוב שירותי Google Cloud.
- לספק שירותי המחשה חזותית, כולל לוחות בקרה וסיירי טלמטריה, שמאפשרים לכם להציג ולבחון את נתוני הטלמטריה. לדוגמה, ב-Trace explorer אתם יכולים לראות מעקבים, טווחי זמן ומטא-נתונים, כולל פרומפטים ותשובות מולטי-מודאליים. מידע נוסף זמין במאמר שליחת שאילתות והצגה של נתוני טלמטריה.
- לספק שירותי ניתוח מבוססי-SQL לנתוני היומנים ולנתוני המעקב. לדוגמה, אתם יכולים להשתמש ב-BigQuery כדי להשוות בין כתובות URL בנתוני היומן לבין קבוצת נתונים ציבורית של כתובות URL זדוניות ידועות.
- מעקב אחרי אפליקציות וטלמטריה. לדוגמה, אתם יכולים ליצור מדיניות התראות שתודיע לכם כשנתוני היומן או נתוני המדדים עומדים בתנאים שציינתם. אתם יכולים גם להשתמש במעקב סינתטי כדי לבדוק את הביצועים של האפליקציות.
לאסוף נתוני טלמטריה מהאפליקציות שכוללות כלים לאיסוף נתונים. אינסטרומנטציה היא קוד שמוסיפים לאפליקציה כדי להפיק נתוני טלמטריה.
כדי להוסיף לאפליקציה כלי למדידת ביצועים, מומלץ להשתמש בכלי קוד פתוח שלא תלוי בספק, כמו OpenTelemetry, במקום בממשקי API או בספריות לקוח שספציפיים לספק ולמוצר. למידע נוסף על מסגרות אלה, ראו יכולת תצפית למפתחי אפליקציות ובחירת גישה למדידת ביצועים.
יכולת התבוננות לעומק בסוכנים ובאפליקציות
Application Monitoring ב- Google Cloud מספק יכולת התבוננות לעומק בסוכנים וגם יכולת התבוננות לעומק באפליקציות. השירות הזה מספק לוחות בקרה ומפות טופולוגיה שמאפשרים להבין את התקינות והביצועים של האפליקציות, השירותים ועומסי העבודה ב-App Hub. הוא גם יוצר ומציג מדדים כמו שיעורי שגיאות ושימוש באסימונים למשאבי AI. כדי ליצור את המדדים האלה, הכלי "מעקב אחרי אפליקציות" מסנן ומקבץ את נתוני המעקב באמצעות תוויות ואירועים ספציפיים לאפליקציה, בהתאם למוסכמות הסמנטיות של OpenTelemetry GenAI.
כדי לקבל יכולת התבוננות לעומק בסוכנים, מומלץ ליצור אותם באמצעות הערכה לפיתוח סוכנים (ADK). מכיוון ש-ADK מסתמך על OpenTelemetry, נתוני הטלמטריה ש-ADK יוצר תואמים למוסכמות הסמנטיות של OpenTelemetry GenAI.
כדי לנפות באגים, לעקוב אחרי העלויות או לנתח את ההתנהגות של הסוכנים – כולל סוכנים מ-Gemini Enterprise Agent Platform, מ-Agent Gateway ומ-Model Armor – אתם צריכים נתונים של יומנים, מדדים ומעקבים:
- היומנים מספקים מידע על אירועים ושגיאות.
- המדדים מאפשרים לכם לעקוב אחרי זמן האחזור והשימוש בטוקנים.
- המעקבים מספקים מידע על נתיבי הביצוע, והם מנותחים כדי להפיק מדדים כמו מספר הקריאות למודל או השימוש הכולל בטוקנים. המדדים הנגזרים האלה מספקים תובנות לגבי הביצועים וההתנהגות של הנציגים. למידע נוסף, קראו את המאמר צפייה במשאבי AI.
- נתוני ההנחיות והתשובות מאפשרים להעריך את איכות הנציג ואת קבלת ההחלטות שלו באמצעות שירות ההערכה של ה-AI הגנרטיבי.
בלוח הבקרה של מעקב אחרי אפליקציות מוצגת רשימה של השירותים ועומסי העבודה של האפליקציה, כמו אפליקציות Gemini Enterprise, סוכנים של Gemini Enterprise Agent Platform ושרתי MCP:
אפשר לזהות שירותים ועומסי עבודה של סוכנים לפי סוג התשתית או לפי הסוג הפונקציונלי של App Hub. העמודה "סוג פונקציונלי" מוסתרת כברירת מחדל.
דוגמאות קוד:
תמיכה בזיהוי שגיאות
הכלי Error Reporting מנתח את רשומות היומן מ-Cloud Logging כדי למצוא שגיאות. כשמזוהות שגיאות ב-Error Reporting, המערכת מוסיפה הערות לרשומות ביומן שמשויכות לשגיאות ויוצרת קבוצת שגיאות. אפשר לבדוק את קבוצות השגיאות האלה כדי לזהות את הסיבה לשגיאה ואת ההיסטוריה שלה.
תמיכה ביצירת פרופילים
בעזרת Cloud Profiler תוכלו לנתח את השימוש במעבד (CPU) ובשימוש בזיכרון של האפליקציות, כדי לזהות הזדמנויות לשיפור הביצועים.
קדימה, מתחילים
בקטע הזה מתוארים השלבים שאתם יכולים לבצע כדי להכיר את תכונות הניטור של Google Cloud.
התנסות במדריכים למתחילים
כדי להכיר את השירותים הזמינים, כדאי לנסות את המדריכים למתחילים.
הצגת נתונים שנאספים באופן אוטומטי
רוב שירותי Google Cloud יוצרים באופן אוטומטי נתוני יומנים ונתוני מדדים. כלומר, אתם יכולים להתחיל לראות חלק מנתונים גלויים של שירותי Google Cloud נתמכים בלי הגדרות נוספות.
- בחלק משירותי Google Cloud , כמו Google Kubernetes Engine (GKE), Compute Engine ו-Cloud SQL, יש מרכזי בקרה שמוגדרים כברירת מחדל במסוף Google Cloud , שבהם אפשר לראות את נתוני הניטור בהקשר של השירות.
- כברירת מחדל, ב-Compute Engine, ב-GKE וב-Cloud Run נוצרים נתוני מדדים של המערכת ונתוני יומנים. אתם מגדירים את איסוף הנתונים הנוספים.
- פונקציות Cloud Run ו-App Engine יוצרות באופן אוטומטי נתוני מדדים, נתוני יומנים ונתוני מעקב.
אתם יכולים גם להציג בתרשים את נתוני המדדים שנאספו ב-Metrics Explorer, להציג את נתוני היומן ב-Logs Explorer או להציג את נתוני המעקב ב-Trace. כדי לבדוק נתונים קשורים ביחד, אפשר ליצור מרכזי בקרה בהתאמה אישית. לדוגמה, אתם יכולים ליצור לוח בקרה שכולל נתוני יומנים, נתוני מדדי ביצועים ומדיניות התראות למכונות וירטואליות.
הגדרת מכונות וירטואליות של Compute Engine לאיסוף נתונים נוספים
כברירת מחדל, המכונות הווירטואליות של Compute Engine אוספות רק נתונים בסיסיים של מדדי המערכת ונתוני יומנים. עם זאת, אתם יכולים להתקין את Ops Agent כדי לאסוף נתוני טלמטריה נוספים ממכונות Compute Engine ומהאפליקציות שלכם, לצורך פתרון בעיות, מעקב אחרי הביצועים והתראות. סוכן התפעול הוא לא אפליקציה מבוססת-סוכנים. במקום זאת, זו תוכנה דטרמיניסטית שאוספת נתוני טלמטריה.
- איסוף אוטומטי של נתוני מדדים של המארח, כמו נתוני מדדים של מעבד (CPU), מעבד גרפי (GPU), זיכרון ותהליכים.
- לאסוף באופן אוטומטי נתונים של יומני מערכת, כמו syslog ממכונות וירטואליות של Linux ויומן אירועים של Windows ממכונות וירטואליות של Windows.
- אתם יכולים לעקוב אחרי האפליקציות שלכם באמצעות:
- שילובים של אפליקציות צד שלישי לתוכנות פופולריות כמו Postgres, MongoDB ו-Java Virtual Machine. השילובים האלה כוללים לוחות בקרה וכללי מדיניות להתראות שהוגדרו מראש.
- נתוני מדדים של Prometheus
- נתוני מדדים ונתוני מעקב של OpenTelemetry Protocol (OTLP)
- נתוני יומן של אפליקציות
- לסיכום של נתוני הטלמטריה שנאספו, קראו את הסקירה הכללית על סוכן תפעול.
הגדרת אשכולות GKE לאיסוף נתונים נוספים
כברירת מחדל, אשכולות GKE שולחים נתוני יומן מערכת ונתוני מדדי מערכת אל Logging ו-Monitoring. השירות המנוהל של Google Cloud ל-Prometheus מטפל באיסוף של נתוני מדדים של צד שלישי ונתוני מדדים שהוגדרו על ידי המשתמש.
- אתם יכולים להשתמש בחבילות נתונים של מדדי ניראות כדי להבין את מצב האפליקציות ומשאבי האשכול. לדוגמה, נתוני המדדים של מישור הבקרה שימושיים ליצירת יעדי SLO למעקב אחרי הזמינות והזמן שלוקח לשירות להגיב.
- מעקב אחרי אפליקציות של צד שלישי כמו Postgres, MongoDB ו-Redis. השילובים האלה מספקים לוחות בקרה ומדיניות התראות שהוגדרו מראש.
הגדרת Cloud Run לאיסוף נתונים בהתאמה אישית
אם יש לכם שירות Cloud Run שכותב נתוני מדדים של Prometheus, אתם יכולים להשתמש ברכיב ה-sidecar של Prometheus כדי לשלוח את נתוני המדדים ל-Cloud Monitoring.
אם שירות Cloud Run כותב נתוני מדדים של OTLP, אתם יכולים להשתמש ב-sidecar של OpenTelemetry. לדוגמה, ראו את המדריך לאיסוף נתוני מדדים של OTLP באמצעות ה-sidecar.