Cloud Trace adalah sistem pelacakan terdistribusi untuk Google Cloud yang melacak latensi permintaan dan membantu Anda memecahkan masalah bottleneck performa di berbagai layanan dan aplikasi AI generatif. Dengan mengumpulkan data latensi dari layananGoogle Cloud dan aplikasi yang diinstrumentasi, Trace membantu Anda memahami cara permintaan diproses dalam arsitektur microservice dan mengidentifikasi log yang relevan.
Dengan Trace, Anda dapat mengukur latensi permintaan menyeluruh, membandingkan tren performa dari waktu ke waktu, dan menentukan dependensi downstream yang menyebabkan penundaan. Untuk panduan mengaitkan trace dan log, lihat Menggunakan trace dan log bersama-sama untuk analisis akar masalah.
Dukungan lingkungan
Trace berjalan di Linux di lingkungan berikut:
- Compute Engine
- Google Kubernetes Engine (GKE)
- Apigee (Pratinjau Publik)
- Lingkungan fleksibel App Engine
- Lingkungan standar App Engine
- Cloud Run
- Cloud Service Mesh
- Insight kueri Cloud SQL
- Lingkungan non-Google Cloud
Komponen
Trace terdiri dari klien pelacakan, yang mengumpulkan trace dan mengirimkannya ke project Google Cloud Anda. Anda kemudian dapat menggunakan konsolGoogle Cloud untuk melihat dan menganalisis data yang dikumpulkan oleh klien pelacakan. Untuk mengetahui informasi tentang model data, lihat Trace dan span.
Klien pelacakan
Klien pelacakan mengumpulkan data latensi dan span dari aplikasi Anda dan mengekspornya ke project Google Cloud Anda. Bergantung pada lingkungan dan persyaratan, Anda dapat mengumpulkan data trace secara otomatis atau manual dengan menginstrumentasikan kode aplikasi.
Antarmuka pelacakan
Untuk melihat dan menganalisis data span, Anda dapat menggunakan halaman Trace Explorer dan Observability Analytics di konsolGoogle Cloud :
Trace Explorer: Menampilkan informasi gabungan tentang data trace Anda dan memungkinkan Anda memeriksa setiap trace secara mendetail. Data latensi gabungan ditampilkan di peta panas, yang dapat Anda jelajahi dengan kursor. Untuk membatasi data yang ditampilkan, Anda dapat menambahkan filter. Anda juga dapat melihat dan menjelajahi span dan trace satu per satu:
- Untuk mengetahui informasi tentang cara melihat data trace yang disimpan di beberapa project, lihat Membuat dan mengelola cakupan trace.
- Untuk mengetahui informasi tentang cara memfilter dan melihat data trace, lihat Menemukan dan menjelajahi trace.
Observability Analytics: Menyediakan antarmuka kueri SQL. Kueri Anda dapat menggabungkan data trace dan log, dan Anda dapat melihat hasil kueri sebagai tabel atau diagram. Anda dapat menggunakan BigQuery untuk menganalisis data trace jika Anda membuat set data BigQuery tertaut. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Membuat kueri dan menganalisis trace.
Konfigurasi dengan pelacakan otomatis
Konfigurasi berikut otomatis merekam data trace:
Lingkungan standar App Engine
Runtime generasi pertama secara otomatis menangkap dan mengirim span trace ke Cloud Trace. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Ringkasan paket layanan lama.
Runtime generasi kedua otomatis mencatat latensi permintaan secara keseluruhan dan menambahkan header HTTP
X-Cloud-Trace-Contextke permintaan. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Jadwal dukungan runtime.
Cloud Run Functions dan Cloud Run
Untuk permintaan HTTP masuk dan keluar, data latensi akan otomatis dikirim ke Trace.
Menginstrumentasikan aplikasi Anda
Lengkapi 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 trace, serta dapat mengirim data tersebut ke vendor mana pun, termasuk Google Cloud. Untuk aplikasi agentic Anda, beberapa framework dapat mengumpulkan perintah dan respons Anda atau meneruskan konteks yang memungkinkan pelacakan beberapa panggilan server MCP Google Cloud jarak jauh.
Untuk melengkapi aplikasi Anda, sebaiknya gunakan framework instrumentasi open source yang netral terhadap vendor, seperti OpenTelemetry, bukan API atau library klien khusus vendor dan produk. Untuk mengetahui informasi tentang framework ini, lihat Kemampuan observasi untuk developer aplikasi dan Memilih pendekatan instrumentasi.
Contoh instrumentasi yang kami sediakan menggunakan OpenTelemetry:
Untuk contoh yang menggunakan ekspor berbasis kolektor, lihat referensi berikut:
Contoh ini mengirimkan data metrik dan trace yang mengikuti format Protokol OpenTelemetry (OTLP) ke project Anda menggunakan Telemetry API. Contoh ini menggunakan pengekspor Google Cloud untuk data log.
Untuk mengetahui informasi tentang cara menggunakan ekspor langsung data trace dan mengirim data tersebut ke Telemetry API, lihat Bermigrasi dari pengekspor Trace ke endpoint OTLP.
Untuk contoh yang menunjukkan cara mengonfigurasi aplikasi agentic untuk mengumpulkan perintah dan respons, lihat Kemampuan observasi untuk developer agen AI.
- Untuk mengetahui informasi tentang server MCP Google Cloud yang dapat menghasilkan span trace, lihat Menyelidiki panggilan MCP menggunakan Trace.
Meskipun Anda dapat menggunakan library klien Cloud Trace untuk melengkapi aplikasi, 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 mengetahui informasi selengkapnya, lihat Melakukan instrumentasi untuk Trace dan Library klien untuk Cloud Trace.
Cloud Trace dan aplikasi agentic
Untuk memahami perilaku aplikasi agentic Anda, konfigurasikan aplikasi tersebut untuk mengumpulkan perintah dan respons atau untuk membuat span saat memanggil server MCP Google Cloud jarak jauh. Perintah dan respons membantu Anda memahami penalaran yang digunakan aplikasi agen Anda. Span yang mencatat 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.
Server MCP Google Cloud dapat menghasilkan span trace. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyelidiki panggilan MCP menggunakan Trace.
API yang menyerap data trace
Anda dapat mengirim data trace ke project menggunakan Telemetry API atau Cloud Trace API. Sebaiknya gunakan 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 milik Google.
Data trace Anda disimpan dalam format yang umumnya konsisten dengan file proto yang ditentukan oleh OTLP. Beberapa kolom mungkin dikonversi dari jenis data khusus OpenTelemetry ke jenis data JSON sebelum penyimpanan. Untuk mengetahui informasi tentang format penyimpanan, lihat Skema untuk data trace.
Untuk ekspor data trace berbasis kolektor, 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.
Untuk mencegah project Google Cloud Anda menyimpan data trace, nonaktifkan Cloud Trace API. Menonaktifkan Cloud Trace API akan memberikan efek berikut:
- LayananGoogle Cloud tidak mengirim data trace 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 API Telemetry khusus trace. Jangan nonaktifkan Telemetry API, karena API tersebut dapat menerima data log, metrik, dan trace.
Jika Anda mengelola organisasi dan ingin mencegah penggunaan Cloud Trace, buat batasan kebijakan organisasi.
Dukungan Kontrol Layanan VPC
LayananGoogle Cloud dan aplikasi Anda dapat mengirim data trace ke project Anda menggunakan Cloud Trace API atau Telemetry API. Layanan visualisasi yang disediakan oleh Cloud Trace menggunakan Cloud Trace API untuk mengambil data trace yang ditampilkan:
Cloud Trace adalah layanan yang didukung Kontrol Layanan VPC. Nama layanan Trace adalah
cloudtrace.googleapis.com. Untuk mengetahui detail dan batasannya, lihat Produk yang didukung: Cloud Trace.Telemetry API adalah layanan yang didukung Kontrol Layanan VPC. Nama layanan adalah
telemetry.googleapis.com. Untuk mengetahui detail dan batasannya, lihat Produk yang didukung: Telemetry API.
Untuk menetapkan default yang menentukan region Google Cloud tempat data trace Anda disimpan dan apakah kunci yang dikelola pelanggan mengenkripsi data, gunakan Observability API. Anda juga menggunakan API ini untuk mengonfigurasi set data BigQuery tertaut, yang memungkinkan Anda membuat kueri data trace menggunakan layanan BigQuery, dan untuk mengonfigurasi cakupan trace, yang memungkinkan Anda menggabungkan data trace yang disimpan di beberapa project.
- Observability API adalah layanan yang didukung Kontrol Layanan VPC. Nama layanan adalah
observability.googleapis.com. Untuk mengetahui detail dan batasannya, lihat Produk yang didukung: Observability API.
Untuk informasi selengkapnya, lihat referensi berikut:
Cloud Trace dan residensi data
Jika Anda menggunakan Assured Workloads karena memiliki persyaratan residensi data atau Impact Level 4 (IL4), jangan gunakan Cloud Trace API untuk mengirim span trace.
Untuk mencegah project Google Cloud Anda menyimpan data trace, nonaktifkan Cloud Trace API. Jangan nonaktifkan Telemetry API, karena API tersebut dapat menerima data log, metrik, dan trace.
Retensi trace
| Kategori | Periode retensi data |
|---|---|
Span yang disimpan di
bucket _Trace |
30 hari |
Peran IAM
Cloud Trace menggunakan Identity and Access Management (IAM) untuk mengontrol akses ke resource. Untuk mengetahui daftar peran Cloud Trace API dan Telemetry API, lihat Mengontrol akses dengan IAM.
Karena Telemetry API adalah API konsumen, pengiriman data ke Telemetry API mengharuskan Anda menentukan project kuota dan memberikan izin kepada akun layanan aplikasi untuk menggunakan kuota tersebut. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Telemetry API: Autentikasi.
Harga
Untuk mempelajari harga Cloud Trace, lihat halaman harga Google Cloud Observability.
Langkah berikutnya
Coba Panduan memulai.
Untuk mengetahui informasi tentang kuota dan batas, lihat Kuota dan batas.
Baca referensi kami tentang DevOps dan pelajari program riset DevOps Research and Assessment.