Cloud Trace – Übersicht

Cloud Trace ist ein verteiltes Tracing-System für Google Cloud, das die Anfragelatenz verfolgt und Ihnen hilft, Leistungsengpässe in Diensten und Anwendungen mit generativer KI zu beheben. Durch das Erfassen von Latenzdaten ausGoogle Cloud -Diensten und instrumentierten Anwendungen hilft Trace Ihnen, zu verstehen, wie Anfragen in einer Mikrodienstarchitektur verarbeitet werden, und relevante Logs zu identifizieren.

Mit Trace können Sie die End-to-End-Anfragelatenz messen, Leistungstrends im Zeitverlauf vergleichen und genau feststellen, welche nachgelagerten Abhängigkeiten Verzögerungen verursachen. Eine Anleitung zum Korrelieren von Traces und Logs finden Sie unter Traces und Logs gemeinsam zur Ursachenanalyse verwenden.

Umgebungsunterstützung

Trace wird unter Linux in den folgenden Umgebungen ausgeführt:

Komponenten

Trace besteht aus einem Tracing-Client, der Traces erfasst und an Ihr Google Cloud -Projekt sendet. Anschließend können Sie dieGoogle Cloud Console verwenden, um die vom Tracing-Client erfassten Daten aufzurufen und zu analysieren. Informationen zum Datenmodell finden Sie unter Traces und Spans.

Tracing-Client

Ein Tracing-Client erfasst Latenz- und Span-Daten aus Ihrer Anwendung und exportiert sie in Ihr Google Cloud -Projekt. Je nach Umgebung und Anforderungen können Sie Trace-Daten automatisch oder manuell erfassen, indem Sie Ihren Anwendungscode instrumentieren.

Tracingschnittstelle

Wenn Sie Ihre Span-Daten ansehen und analysieren möchten, können Sie die Seiten Trace Explorer und Observability Analytics in derGoogle Cloud Console verwenden:

  • Trace Explorer: Zeigt zusammengefasste Informationen zu Ihren Trace-Daten an und ermöglicht es Ihnen, einzelne Traces im Detail zu untersuchen. Die aggregierten Latenzdaten werden in einer Heatmap angezeigt, die Sie mit dem Mauszeiger erkunden können. Sie können Filter hinzufügen, um die angezeigten Daten einzuschränken. Sie können sich auch einzelne Spans und Traces ansehen und untersuchen:

  • Observability Analytics: Bietet eine SQL-Abfrageschnittstelle. In Ihren Abfragen können Sie Trace- und Logdaten zusammenführen und die Abfrageergebnisse entweder als Tabelle oder als Diagramm anzeigen lassen. Sie können BigQuery verwenden, um Ihre Trace-Daten zu analysieren, wenn Sie ein verknüpftes BigQuery-Dataset erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Traces abfragen und analysieren.

Konfigurationen mit automatischem Tracing

In den folgenden Konfigurationen werden Trace-Daten automatisch erfasst:

  • App Engine-Standardumgebung

    • Laufzeiten der ersten Generation fangen Trace-Spans automatisch ab und senden sie an Cloud Trace. Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über gebündelte Legacy-Dienste.

    • Laufzeiten der zweiten Generation erfassen automatisch die Gesamtlatenz von Anfragen und fügen den HTTP-Header X-Cloud-Trace-Context zu Anfragen hinzu. Weitere Informationen finden Sie im Zeitplan für den Laufzeitsupport.

  • Cloud Run Functions und Cloud Run

    Für eingehende und ausgehende HTTP-Anfragen werden Latenzdaten automatisch an Trace gesendet.

Anwendung instrumentieren

Instrumentieren Sie Ihre Anwendung, um bestimmte Informationen zu erfassen, die Ihnen helfen, die Leistung zu verstehen und Fehler zu beheben. Mit verschiedenen als Open Source veröffentlichten Instrumentierungs-Frameworks können Sie Log-, Messwert- und Trace-Daten erfassen und diese Daten an einen beliebigen Anbieter senden, einschließlich Google Cloud. Für Ihre agentischen Anwendungen können einige Frameworks Ihre Prompts und Antworten erfassen oder Kontext weitergeben, der das Tracing einiger Remote-Aufrufe von Google Cloud-MCP-Servern ermöglicht.

Wir empfehlen, für die Instrumentierung Ihrer Anwendung ein anbieterneutrales als Open Source veröffentliches Instrumentierungs-Framework wie OpenTelemetry anstelle von anbieter- und produktspezifischen APIs oder Clientbibliotheken zu verwenden. Informationen zu diesen Frameworks finden Sie unter Beobachtbarkeit für Anwendungsentwickler und Instrumentierungsansatz auswählen.

Die von uns bereitgestellten Instrumentierungsbeispiele verwenden OpenTelemetry:

Sie können zwar Cloud Trace-Clientbibliotheken verwenden, um Ihre Anwendung zu instrumentieren, wir empfehlen jedoch die Verwendung von OpenTelemetry. OpenTelemetry-Bibliotheken sind Trace-Clientbibliotheken vorzuziehen, da sie einfacher sind und Trace-Daten im OTLP-Format exportieren, das von OpenTelemetry definiert wird. Weitere Informationen finden Sie unter Für Trace instrumentieren und Clientbibliotheken für Cloud Trace.

Cloud Trace und agentische Anwendungen

Wenn Sie das Verhalten Ihrer agentischen Anwendungen nachvollziehen möchten, konfigurieren Sie sie so, dass sie Prompts und Antworten erfassen oder Spans generieren, wenn sie Remote-Google Cloud MCP-Server aufrufen. Prompts und Antworten helfen Ihnen, die Logik Ihrer agentischen Anwendung zu verstehen. Spans, die Toolaufrufe aufzeichnen, helfen Ihnen, Toolaufrufe, Aufrufstatus und Anfragelatenzen zu bestätigen.

In mehreren Instrumentierungsbeispielen wird gezeigt, wie Sie eine Anwendung so konfigurieren, dass Prompts und Antworten erfasst werden. Diese Beispiele basieren auf OpenTelemetry. Weitere Informationen finden Sie unter Anwendungen mit generativer KI instrumentieren.

Google Cloud-MCP-Server können Trace-Spans generieren. Weitere Informationen finden Sie unter MCP-Aufrufe mit Trace untersuchen.

APIs, die Trace-Daten aufnehmen

Sie können Trace-Daten entweder mit der Telemetry API oder der Cloud Trace API an Ihr Projekt senden. Wir empfehlen die Telemetry API aus folgenden Gründen:

  • Die API ist mit der Open-Source-OpenTelemetry-Umgebung kompatibel und die Limits sind oft großzügiger als die Limits der Cloud Trace API, einer proprietären API von Google Cloud .

  • Ihre Trace-Daten werden in einem Format gespeichert, das im Allgemeinen mit den von OTLP definierten Proto-Dateien übereinstimmt. Einige Felder werden möglicherweise vor dem Speichern von einem OpenTelemetry-spezifischen Datentyp in einen JSON-Datentyp konvertiert. Informationen zum Speicherformat finden Sie unter Schema für Trace-Daten.

  • Beim Collector-basierten Export von Trace-Daten ist Ihre Instrumentierung nicht von einem Google Cloud-spezifischen Exporter abhängig.

  • Einige Funktionen, z. B. das Anwendungsmonitoring, basieren auf Informationen, die nur verfügbar sind, wenn Sie Trace-Daten an die Telemetry API senden.

Wenn Sie verhindern möchten, dass in Ihrem Projekt Google Cloud Trace-Daten gespeichert werden, deaktivieren Sie die Cloud Trace API. Das Deaktivieren der Cloud Trace API hat folgende Auswirkungen:

  • Google Cloud -Dienste senden keine Trace-Daten an Ihr Projekt.
  • Google Cloud antwortet auf Anfragen, die an einen Cloud Trace API-Endpunkt gesendet werden, mit einem Fehlercode.
  • Google Cloud Observability verwirft Trace-Daten, die an den Trace-spezifischen Telemetrie-API-Endpunkt gesendet werden. Deaktivieren Sie die Telemetry API nicht, da diese API Log-, Messwert- und Trace-Daten empfangen kann.

Wenn Sie eine Organisation verwalten und die Verwendung von Cloud Trace verhindern möchten, erstellen Sie eine Einschränkung für Organisationsrichtlinien.

Unterstützung durch VPC Service Controls

Google Cloud -Dienste und Ihre Anwendungen können Trace-Daten entweder über die Cloud Trace API oder die Telemetry API an Ihr Projekt senden. Visualisierungsdienste, die von Cloud Trace bereitgestellt werden, verwenden die Cloud Trace API, um die angezeigten Trace-Daten abzurufen:

  • Cloud Trace ist ein von VPC Service Controls unterstützter Dienst. Der Name des Trace-Dienstes lautet cloudtrace.googleapis.com. Weitere Informationen und Einschränkungen finden Sie unter Unterstützte Produkte: Cloud Trace.

  • Die Telemetry API ist ein von VPC Service Controls unterstützter Dienst. Der Dienstname lautet telemetry.googleapis.com. Weitere Informationen und Einschränkungen finden Sie unter Unterstützte Produkte: Telemetry API.

Wenn Sie Standardeinstellungen festlegen möchten, die die Google Cloud Region angeben, in der Ihre Trace-Daten gespeichert werden, und ob die Daten mit einem vom Kunden verwalteten Schlüssel verschlüsselt werden, verwenden Sie die Observability API. Sie verwenden diese API auch, um verknüpfte BigQuery-Datasets zu konfigurieren, mit denen Sie Ihre Trace-Daten mithilfe von BigQuery-Diensten abfragen können, und um Trace-Bereiche zu konfigurieren, mit denen Sie in mehreren Projekten gespeicherte Trace-Daten aggregieren können.

  • Die Observability API ist ein von VPC Service Controls unterstützter Dienst. Der Dienstname lautet observability.googleapis.com. Weitere Informationen und Einschränkungen finden Sie unter Unterstützte Produkte: Observability API.

Hier finden Sie weitere Informationen:

Cloud Trace und Datenstandort

Wenn Sie Assured Workloads verwenden, weil Sie Anforderungen an den Datenspeicherort oder Impact Level 4 (IL4) haben, sollten Sie die Cloud Trace API nicht zum Senden von Trace-Spans verwenden.

Wenn Sie verhindern möchten, dass in Ihrem Projekt Google Cloud Trace-Daten gespeichert werden, deaktivieren Sie die Cloud Trace API. Deaktivieren Sie die Telemetry API nicht, da diese API Log-, Messwert- und Trace-Daten empfangen kann.

Trace-Aufbewahrung

Kategorie Aufbewahrungsdauer
Spans, die im Bucket _Trace gespeichert sind 30 Tage

IAM-Rollen

Cloud Trace verwendet Identity and Access Management (IAM), um den Zugriff auf Ressourcen zu steuern. Eine Liste der Cloud Trace API- und Telemetry API-Rollen finden Sie unter Zugriff mit IAM steuern.

Da die Telemetry API eine Nutzer-API ist, müssen Sie zum Senden von Daten an die Telemetry API ein Kontingentprojekt angeben und dem Dienstkonto der Anwendung die Berechtigung zur Verwendung dieses Kontingents erteilen. Weitere Informationen finden Sie unter Telemetry API: Authentifizierung.

Preise

Informationen zu den Preisen für Cloud Trace finden Sie auf der Seite Google Cloud Observability-Preise.

Nächste Schritte