Ringkasan Cloud Trace

Cloud Trace, sistem pelacakan terdistribusi untuk Google Cloud, membantu Anda memahami waktu yang diperlukan aplikasi untuk menangani permintaan masuk dari pengguna atau aplikasi lain, dan berapa lama waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan operasi seperti panggilan RPC yang dilakukan saat menangani permintaan. Trace juga dapat membantu Anda saat mengembangkan layanan, mengembangkan aplikasi berbasis agen, atau memecahkan masalah kegagalan. Misalnya, alat ini dapat membantu Anda memahami cara permintaan diproses dalam arsitektur microservice yang rumit, dan dapat membantu Anda mengidentifikasi log mana yang harus diperiksa.

Karena Trace menerima data latensi dari Google Cloud layanan seperti App Engine, dan dari aplikasi yang Anda instrumentasi, Trace dapat membantu Anda menjawab pertanyaan berikut:

Berapa lama waktu yang dibutuhkan aplikasi saya untuk menangani permintaan tertentu?
Mengapa aplikasi saya memerlukan waktu begitu lama untuk menangani permintaan?
Mengapa beberapa permintaan saya membutuhkan waktu lebih lama daripada yang lain?
Berapa latensi keseluruhan permintaan ke aplikasi saya?
Apakah latensi untuk aplikasi saya meningkat atau menurun seiring waktu?
Apa yang dapat saya lakukan untuk mengurangi latensi aplikasi?
Apa saja dependensi aplikasi saya?

Jika Anda ingin tahu cara menggunakan Trace untuk membantu Anda mengelola aplikasi, baca blog Memecahkan masalah aplikasi terdistribusi: Menggunakan rekaman aktivitas dan log bersama-sama untuk analisis penyebab utama.

Untuk mengetahui informasi tentang pembuatan profil aplikasi, lihat Cloud Profiler.

Dukungan lingkungan

Trace berjalan di Linux di lingkungan berikut:

Trace menyediakan library klien untuk menginstrumentasi aplikasi Anda guna merekam informasi aktivitas. Untuk petunjuk penyiapan per bahasa, lihat Instrument for Trace.

Konfigurasi dengan pelacakan otomatis

Beberapa konfigurasi menghasilkan pengambilan data aktivitas secara otomatis:

Lingkungan standar App Engine

Aplikasi Java 8, Python 2, dan PHP 5 tidak perlu menggunakan library klien Trace. Runtime ini otomatis mengirim data latensi ke Trace untuk permintaan ke URI aplikasi. Permintaan ini mencakup data latensi untuk panggilan RPC dua arah ke layanan App Engine. Trace berfungsi dengan semua App Engine Admin API, kecuali Cloud SQL.
Cloud Run Functions dan Cloud Run

Untuk permintaan HTTP masuk dan keluar, data latensi akan otomatis dikirim ke Trace.

API yang menyerap data rekaman aktivitas

Anda dapat mengirim data trace ke project menggunakan Telemetry API atau Cloud Trace API. Kami merekomendasikan Telemetry API karena alasan berikut:

API ini memberikan kompatibilitas dengan ekosistem OpenTelemetry open source dan batasnya sering kali lebih besar daripada batas Cloud Trace API, yang merupakan API Google Cloud berpemilik
Data rekaman aktivitas Anda disimpan dalam format yang umumnya konsisten dengan file proto yang ditentukan oleh Protokol OTLP OpenTelemetry. Beberapa kolom dapat dikonversi dari jenis data khusus OpenTelemetry ke jenis data JSON sebelum penyimpanan. Untuk mempelajari format penyimpanan lebih lanjut, lihat Skema untuk data rekaman aktivitas.
Untuk ekspor data rekaman aktivitas berbasis pengumpul, instrumentasi Anda tidak bergantung pada pengekspor khusus Google Cloud.
Beberapa fitur, seperti Pemantauan Aplikasi, mengandalkan informasi yang hanya tersedia saat Anda mengirim data rekaman aktivitas ke Telemetry API.

Jika Anda ingin mencegah project Anda menyimpan data trace, nonaktifkan Cloud Trace API. Google Cloud Menonaktifkan Cloud Trace API akan menghasilkan hal berikut:

LayananGoogle Cloud tidak mengirimkan data rekaman aktivitas ke project Anda.
Google Cloud membalas permintaan yang dikirim ke endpoint Cloud Trace API dengan kode error.
Google Cloud Observability menghapus data trace yang dikirim ke endpoint Telemetry API khusus trace. Jangan menonaktifkan Telemetry API, karena API tersebut dapat menerima data log, metrik, dan rekaman aktivitas.

Jika Anda mengelola organisasi dan ingin mencegah penggunaan Cloud Trace, buat batasan kebijakan organisasi.

Cloud Trace dan aplikasi agentik

Untuk memahami perilaku aplikasi agentik, konfigurasikan aplikasi tersebut untuk mengumpulkan perintah dan respons atau membuat rentang saat memanggil server MCP Google Cloud jarak jauh. Perintah dan respons membantu Anda memahami penalaran yang digunakan aplikasi agentik Anda. Rentang yang merekam panggilan alat membantu Anda mengonfirmasi pemanggilan alat, status panggilan, dan latensi permintaan.

Beberapa contoh instrumentasi menunjukkan cara mengonfigurasi aplikasi untuk mengumpulkan perintah dan respons. Contoh ini mengandalkan OpenTelemetry. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Cara melengkapi aplikasi AI generatif Anda.

Untuk mempelajari server MCP Google Cloud jarak jauh mana yang mendukung pembuatan rekaman aktivitas, dan untuk mempelajari cara mengonfigurasi aplikasi Anda agar menginstruksikan server ini untuk membuat rentang, lihat Menyelidiki panggilan MCP menggunakan Trace.

Cara menginstrumentasikan aplikasi Anda

Instrumentasikan aplikasi Anda untuk mengumpulkan informasi spesifik yang membantu Anda memahami performanya dan memecahkan masalah kegagalan. Beberapa framework instrumentasi open source mengumpulkan data log, metrik, dan rekaman aktivitas, serta dapat mengirimkan data tersebut ke vendor mana pun, termasuk Google Cloud. Untuk aplikasi agentik Anda, beberapa framework dapat mengumpulkan perintah dan respons Anda atau meneruskan konteks yang memungkinkan pelacakan beberapa panggilan server MCP Google Cloud jarak jauh.

Untuk menginstrumentasi aplikasi, sebaiknya gunakan framework instrumentasi open source yang netral terhadap vendor, seperti OpenTelemetry, bukan API atau library klien khusus produk dan vendor. Untuk mengetahui informasi tentang framework ini, lihat Pengukuran dan kemampuan observasi dan Memilih pendekatan pengukuran.

Contoh instrumentasi yang kami berikan menggunakan OpenTelemetry:

Untuk sampel yang menggunakan ekspor berbasis pengumpul, lihat artikel berikut:
- Go
- Java
- Node.js
- Python
Contoh ini mengirimkan data rekaman aktivitas ke Telemetry API.
Untuk mengetahui informasi tentang cara menggunakan ekspor langsung data rekaman aktivitas dan mengirimkan data tersebut ke Telemetry API, lihat Bermigrasi dari eksportir Trace ke endpoint OTLP.
Untuk sampel yang menunjukkan cara mengonfigurasi aplikasi berbasis agen untuk mengumpulkan perintah dan respons, lihat Cara menginstrumentasi aplikasi AI generatif Anda.

Untuk mempelajari server MCP Google Cloud jarak jauh mana yang mendukung pembuatan rekaman aktivitas, dan untuk mempelajari cara mengonfigurasi aplikasi Anda agar menginstruksikan server ini untuk membuat rentang, lihat Menyelidiki panggilan MCP menggunakan Trace.

Anda juga dapat menggunakan library klien Cloud Trace untuk melengkapi aplikasi Anda. Namun, sebaiknya gunakan OpenTelemetry. Library OpenTelemetry lebih disukai daripada library klien Trace karena lebih sederhana dan mengekspor data trace dalam format OTLP, yang ditentukan oleh OpenTelemetry. Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat Library klien untuk Cloud Trace.

Komponen

Trace terdiri dari klien pelacakan, yang mengumpulkan trace dan mengirimkannya ke project Google Cloud Anda. Kemudian, Anda dapat menggunakan Google Cloud console untuk melihat dan menganalisis data yang dikumpulkan oleh agen. Untuk mengetahui informasi tentang model data, lihat Tracer dan rentang.

Melacak klien

Jika library OpenTelemetry tersedia untuk bahasa pemrograman Anda, Anda dapat menyederhanakan proses pembuatan dan pengiriman data trace dengan menggunakan OpenTelemetry. Selain lebih mudah digunakan, OpenTelemetry menerapkan batching yang dapat meningkatkan performa.

Jika library OpenTelemetry tidak ada, lakukan instrumentasi kode Anda dengan mengimpor library Trace SDK dan menggunakan Cloud Trace API. Cloud Trace API mengirimkan data rekaman aktivitas ke project Google Cloud Anda.

Antarmuka pelacakan

Anda dapat melihat dan menganalisis data rekaman aktivitas hampir secara real-time di antarmuka Trace.

Untuk melihat dan menganalisis data rentang, Anda dapat menggunakan halaman Trace Explorer dan Observability Analytics di konsol Google Cloud :

Trace Explorer: Menampilkan informasi gabungan tentang data rekaman aktivitas Anda dan memungkinkan Anda memeriksa setiap rekaman aktivitas secara mendetail. Data latensi gabungan ditampilkan pada peta panas, yang dapat Anda jelajahi dengan pointer. Untuk membatasi data yang ditampilkan, Anda dapat menambahkan filter. Halaman ini juga memungkinkan Anda melihat dan menjelajahi rentang dan rekaman aktivitas individual:
- Untuk mengetahui informasi tentang cara melihat data rekaman aktivitas yang disimpan di beberapa project, lihat Membuat dan mengelola cakupan rekaman aktivitas.
- Untuk mengetahui informasi tentang cara memfilter dan melihat data rekaman aktivitas, lihat Menemukan dan menjelajahi rekaman aktivitas.
Analytics Observabilitas: Halaman ini memungkinkan Anda menjalankan kueri yang melakukan analisis gabungan rentang menggunakan SQL. Kueri SQL Anda juga dapat menggabungkan data log dan rekaman aktivitas Anda. Anda dapat melihat hasil kueri dalam bentuk tabel atau dengan diagram. Jika membuat set data tertaut, Anda dapat menggunakan BigQuery untuk menganalisis rentang. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Membuat kueri dan menganalisis rekaman aktivitas.

Dukungan Kontrol Layanan VPC

Trace adalah layanan yang didukung Kontrol Layanan VPC. Nama layanan Trace adalah cloudtrace.googleapis.com. Setiap batasan Kontrol Layanan VPC yang Anda buat untuk layanan Trace hanya berlaku untuk layanan tersebut. Batasan tersebut tidak berlaku untuk layanan lain, termasuk layanan seperti telemetry.googleapis.com, yang juga dapat menyerap data rekaman aktivitas.

Untuk informasi selengkapnya, lihat referensi berikut:

Cloud Trace dan residensi data

Jika Anda menggunakan Assured Workloads karena Anda memiliki persyaratan residensi data atau Tingkat Dampak 4 (IL4), jangan gunakan Cloud Trace API untuk mengirim rentang rekaman aktivitas.