סקירה כללית על Cloud Trace

‫Cloud Trace היא מערכת מבוזרת למעקב אחרי בקשות ב- Google Cloud. המערכת עוקבת אחרי זמן האחזור של הבקשות ועוזרת לכם לפתור בעיות שגורמות לצווארי בקבוק בביצועים בשירותים ובאפליקציות מבוססות-AI גנרטיבי. באמצעות איסוף נתונים של זמן אחזור מGoogle Cloud שירותים ומאפליקציות עם מכשור, Trace עוזר לכם להבין איך בקשות מעובדות בארכיטקטורת מיקרו-שירותים ולזהות יומנים רלוונטיים.

באמצעות Trace, אפשר למדוד את זמן האחזור של בקשות מקצה לקצה, להשוות מגמות ביצועים לאורך זמן ולזהות אילו תלות במורד הזרם גורמות לעיכובים. הסבר על הקשר בין עקבות ויומנים זמין במאמר שימוש בעקבות וביומנים יחד לניתוח שורש הבעיה.

תמיכה בסביבה

הכלי Trace פועל ב-Linux בסביבות הבאות:

רכיבים

‫Trace מורכב מלקוח מעקב שאוסף עקבות ושולח אותם לפרויקט שלכם ב- Google Cloud . אחרי זה, תוכלו להשתמש במסוףGoogle Cloud כדי לראות ולנתח את הנתונים שנאספו על ידי לקוח המעקב. מידע על מודל הנתונים זמין במאמר בנושא מעקב אחר פעולות וטווחים.

לקוח לצורכי מעקב

לקוח מעקב אוסף נתונים של זמן אחזור וטווח מהאפליקציה שלכם ומייצא אותם לפרויקט Google Cloud . בהתאם לסביבה ולדרישות שלכם, אתם יכולים לאסוף נתוני מעקב באופן אוטומטי או ידני על ידי הוספת קוד מעקב לקוד האפליקציה.

ממשק מעקב

כדי להציג ולנתח את נתוני ה-span, אפשר להשתמש בדפים Trace Explorer ו-Observability Analytics במסוףGoogle Cloud :

  • ‫Trace Explorer: מציג מידע מצטבר על נתוני העקבות ומאפשר לבדוק עקבות ספציפיים בפירוט. נתוני ההשהיה המצטברים מוצגים במפת חום שאפשר לחקור באמצעות מצביע העכבר. כדי להגביל את הנתונים שמוצגים, אפשר להוסיף מסננים. אפשר גם להציג ולחקור טווחים ועקבות ספציפיים:

  • ‫Observability Analytics: מספק ממשק לשאילתות SQL. אפשר להצטרף לשאילתות ולעקוב אחרי נתוני היומן, ולראות את תוצאות השאילתה כטבלה או כתרשים. אם יוצרים מערך נתונים מקושר ב-BigQuery, אפשר להשתמש ב-BigQuery כדי לנתח את נתוני המעקב. מידע נוסף מופיע במאמר שאילתות וניתוח של עקבות.

הגדרות עם מעקב אוטומטי

ההגדרות הבאות מתעדות באופן אוטומטי נתוני מעקב:

  • סביבת ברירת המחדל ב-App Engine

  • פונקציות Cloud Run ו-Cloud Run

    נתוני השהיה של בקשות HTTP נכנסות ויוצאות נשלחים באופן אוטומטי אל Trace.

הוספת כלי מדידה לאפליקציה

בצעו אינסטרומנטציה לאפליקציה שלכם כדי לאסוף מידע ספציפי שיעזור לכם להבין את הביצועים שלה ולפתור בעיות. יש כמה מסגרות עבודה של מכשור בקוד פתוח שאוספות נתונים של יומנים, מדדים ועקבות, ויכולות לשלוח את הנתונים האלה לכל ספק, כולל Google Cloud. במסגרת האפליקציות האגנטיות שלכם, חלק מהמסגרות יכולות לאסוף את ההנחיות והתשובות שלכם או להעביר הקשר שמאפשר מעקב אחרי חלק מהקריאות של שרתי Google Cloud MCP מרוחקים.

כדי להוסיף לאפליקציה כלי מדידה, מומלץ להשתמש במסגרת מדידה ניטרלית ובעלת קוד פתוח, כמו OpenTelemetry, במקום בממשקי API או בספריות לקוח ספציפיים לספקים ולמוצרים. מידע על המסגרות האלה זמין במאמרים מדידה ויכולת צפייה ובחירת גישה למדידה.

הדוגמאות של המכשירים שאנחנו מספקים משתמשות ב-OpenTelemetry:

אפשר להשתמש בספריות הלקוח של Cloud Trace כדי להוסיף לאפליקציה קוד למעקב, אבל מומלץ להשתמש ב-OpenTelemetry. עדיף להשתמש בספריות OpenTelemetry במקום בספריות לקוח של Trace, כי הן פשוטות יותר ומייצאות נתוני מעקב בפורמט OTLP, שמוגדר על ידי OpenTelemetry. מידע נוסף זמין במאמרים Instrument for Trace וClient libraries for Cloud Trace.

‏Cloud Trace ואפליקציות מבוססות-סוכנים

כדי להבין את ההתנהגות של האפליקציות שלכם שמבוססות על סוכנים, אתם יכולים להגדיר אותן כך שיאספו הנחיות ותשובות או ייצרו טווחים כשהן קוראות לשרתי Google Cloud MCP מרוחקים. פרומפטים ותשובות עוזרים לכם להבין את החשיבה הרציונלית שבה משתמשת האפליקציה הסוכנית. טווחים שמתעדים קריאות לכלים עוזרים לכם לאשר הפעלה של כלים, סטטוסים של קריאות וחביון של בקשות.

כמה דוגמאות של מכשור מראות איך להגדיר אפליקציה כדי לאסוף הנחיות ותשובות. הדוגמאות האלה מסתמכות על OpenTelemetry. מידע נוסף זמין במאמר בנושא איך להטמיע כלי מעקב באפליקציות AI גנרטיביות.

שרתי Google Cloud MCP יכולים ליצור טווחים של מעקב. מידע נוסף זמין במאמר בנושא בדיקת שיחות MCP באמצעות Trace.

ממשקי API שמטמיעים נתוני מעקב

אפשר לשלוח נתוני Trace לפרויקט באמצעות Telemetry API או Cloud Trace API. אנחנו ממליצים להשתמש ב-Telemetry API מהסיבות הבאות:

  • ממשק ה-API תואם למערכת האקולוגית של OpenTelemetry בקוד פתוח, והמגבלות שלו לרוב נדיבות יותר מהמגבלות של Cloud Trace API, שהוא ממשק API קנייני Google Cloud .

  • נתוני העקבות מאוחסנים בפורמט שתואם בדרך כלל לקובצי הפרוטו שמוגדרים על ידי OTLP. יכול להיות שחלק מהשדות יומרו מסוג נתונים ספציפי ל-OpenTelemetry לסוג נתונים של JSON לפני האחסון. מידע על פורמט האחסון זמין במאמר סכימה של נתוני מעקב.

  • כדי לייצא נתוני מעקב באמצעות כלי איסוף, המכשור לא מסתמך על כלי ייצוא ספציפי ל- Google Cloud.

  • חלק מהתכונות, כמו מעקב אחר אפליקציות, מתבססות על מידע שזמין רק כששולחים נתוני מעקב ל-Telemetry API.

כדי למנוע שמערכת Google Cloud הפרויקט תשמור נתוני מעקב, צריך להשבית את Cloud Trace API. השבתה של Cloud Trace API גורמת לשינויים הבאים:

  • שירותיGoogle Cloud לא שולחים נתוני מעקב לפרויקט.
  • ‫Google Cloud מחזירה קוד שגיאה בתגובה לבקשות שנשלחות לנקודת קצה ל-API של Cloud Trace.
  • ‫Google Cloud Observability מבטל את הנתונים של המעקב שנשלחים לנקודת קצה ל-API של Telemetry שספציפית למעקב. אל תשביתו את Telemetry API, כי ממשק ה-API הזה יכול לקבל נתוני יומנים, מדדים ומעקב.

אם אתם מנהלים ארגון ורוצים למנוע שימוש ב-Cloud Trace, אתם יכולים ליצור אילוץ של מדיניות הארגון.

תמיכה ב-VPC Service Controls

Google Cloud שירותים ויישומים יכולים לשלוח נתוני מעקב לפרויקט באמצעות Cloud Trace API או Telemetry API. שירותי ויזואליזציה שמוצעים על ידי Cloud Trace משתמשים ב-Cloud Trace API כדי לאחזר את נתוני המעקב שהם מציגים:

  • ‫Cloud Trace הוא שירות שנתמך על ידי VPC Service Controls. השם של שירות Trace הוא cloudtrace.googleapis.com. פרטים ומגבלות מופיעים במאמר מוצרים נתמכים: Cloud Trace.

  • ‫Telemetry API הוא שירות שנתמך על ידי VPC Service Controls. השם של השירות הוא telemetry.googleapis.com. פרטים ומגבלות זמינים במאמר מוצרים נתמכים: Telemetry API.

כדי להגדיר ברירות מחדל שמציינות את Google Cloud האזור שבו נתוני העקבות מאוחסנים ואם מפתח בניהול הלקוח מצפין את הנתונים, צריך להשתמש ב-Observability API. בנוסף, אפשר להשתמש בממשק ה-API הזה כדי להגדיר מערכי נתונים מקושרים ב-BigQuery, שמאפשרים לשלוח שאילתות לגבי נתוני המעקב באמצעות שירותי BigQuery, וכדי להגדיר היקפי מעקב, שמאפשרים לצבור נתוני מעקב שמאוחסנים בכמה פרויקטים.

  • ה-Observability API הוא שירות שנתמך על ידי VPC Service Controls. השם של השירות הוא observability.googleapis.com. פרטים ומגבלות זמינים במאמר מוצרים נתמכים: Observability API.

למידע נוסף, קראו את המאמרים הבאים:

‫Cloud Trace ומיקום אחסון הנתונים

אם אתם משתמשים ב-Assured Workloads כי יש לכם דרישות לגבי מיקום הנתונים או רמת השפעה 4 (IL4), אל תשתמשו ב-Cloud Trace API כדי לשלוח טווחים של מעקב.

כדי למנוע שמערכת Google Cloud הפרויקט תשמור נתוני מעקב, צריך להשבית את Cloud Trace API. אל תשביתו את Telemetry API, כי ה-API הזה יכול לקבל נתוני יומן, מדדים ונתוני מעקב.

שמירת נתוני מעקב

קטגוריה תקופת שמירה
טווחים שמאוחסנים בקטגוריה _Trace ‫30 ימים

תפקידי IAM

ב-Cloud Trace נעשה שימוש בניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) כדי לשלוט בגישה למשאבים. רשימת התפקידים ב-Cloud Trace API וב-Telemetry API מופיעה במאמר בקרת גישה באמצעות IAM.

מכיוון ש-Telemetry API הוא API לצרכנים, כדי לשלוח נתונים ל-Telemetry API צריך לציין פרויקט מכסה ולהעניק לחשבון השירות של האפליקציה הרשאה להשתמש במכסה הזו. מידע נוסף זמין במאמר Telemetry API: Authentication.

תמחור

מידע על התמחור של Cloud Trace זמין בדף התמחור של Google Cloud Observability.

המאמרים הבאים