Duet AI の助けを借りて、GKE クラスタ上のマイクロサービスについて理解する
Google Cloud Japan Team
※この投稿は米国時間 2024 年 1 月 20 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。
もしもあなたが私のように最近新しいチームに加わったばかりなら、質問が山ほどあるでしょう。自分自身で簡単に答えを見つけられるようなものもあれば、同僚の親切心と空き時間に大いに依存するようなものもあります。あなたが DevRel エンジニアで、Google Kubernetes Engine（GKE）を使用するマイクロサービスの構築と運用に携わっているとしましょう。たとえ同僚が親切に仕事の始め方を手ほどきしてくれるとしても、同僚を煩わさずに Google Cloud について質問に答えてもらう方法があったらいいと思いませんか？
幸い、そんな風に同僚を煩わせなくても Duet AI に頼って、新しい仕事に関する基本的な事柄はもちろん、次第にもっとつっこんだことを調べることもできます。全容はこちらの詳説チュートリアルでご覧いただけますが、ここでは簡単な例をご紹介しましょう。
お近づきになる
すでに運用中のサービスやアプリがあり、それについてもっと詳しく知りたいとします。いうなれば「もっと親密になりたい」と。Logging は新しいシステムについて調べるのに大変便利ですが、オプションやフラグの設定に少々苦労することがあります。そんな苦労をしなくても済む方法があるのをご存知ですか？必要なログを Duet AI に自然言語で尋ねればよいのです。
Cloud Logging で、「test」という GKE クラスタにある「default」という Namespace 内の Pod からログを検索するには、クエリをどのように記述すればよいですか？
そうすると、LLM の持前のクリエイティビティにもよりますが、大体以下のような回答が返ってくるでしょう。
Cloud Logging で、「test」という GKE クラスタにある「default」という Namespace 内の Pod からログを検索するには、次のようなクエリを使用できます: [1] resource.type="k8s_container"resource.labels.namespace_name="default"resource.labels.cluster_name="test"
生成されるコードには、ここには表示されていないライセンスの制限が課される場合があります。コードを使用する際は十分にご注意ください。
このクエリは、「test」という GKE クラスタにある「default」という Namespace 内の Pod からすべてのログを検索します。logName フィールドを使用して、検索対象のログの種類を指定することもできます。たとえば、以下のクエリは「test」という GKE クラスタにある「default」という Namespace 内の Pod から、stdout のログをすべて検索します。resource.type="k8s_container"resource.labels.namespace_name="default"resource.labels.cluster_name="test"logName="projects/PROJECT_ID/logs/stdout"
生成されるコードには、ここには表示されないライセンスの制限が課される場合があります。コードを使用する際は十分にご注意ください。
ここで、PROJECT_ID は Google Cloud プロジェクトの ID となります。Cloud Logging のクエリの記述方法について詳しくは、Cloud Logging のドキュメントをご覧ください。
自分の好みに合う回答を得る
コマンドを実行したら、各ログの [このクエリを説明する] をクリックして、ログエントリについて詳しく把握することができます。
Vision API を使用しているなら、以下のようなログエントリに気付くかもしれません。
多くの情報が示されていますが、これはいったい何を意味するのでしょう？左上の [このログエントリの説明を確認する] をクリックすると、以下のように Duet AI との会話画面が開きます。
さらに質問を続けることができます。たとえば、Vision API のバッチサイズを調整する方法を知りたいとします。以下のように会話を続けましょう。
ドキュメントで詳細を確認したい場合は、関連コンテンツを表示するオプションを使用できます。
（この例は、ジャンプ スタート ソリューション: 生成 AI によるドキュメントの要約に基づいています。生成 AI について詳しくは、こちらのリンクをご覧ください。）
毎日、もっと仲良くなる
いったん現状を把握したらその情報に基づいて、プライベートなビルド環境を作成したほうがよいかなど、新たな変更の必要性を判断できるようになります。Duet AI は情報収集のあらゆる段階で役立ちます。たとえば、まずは目的に合ったツールを尋ねて、次にその効果的な使い方を教えてもらうなど、次第に質問を発展させていくことができます。仕組みや使い方について詳しくは、詳説チュートリアルをご覧ください。新しいチームに入ってすぐに貢献し、同僚に一目おかれること請け合いです。
ー デベロッパーリレーションズ エンジニア Laurie White
ー デベロッパーリレーションズ エンジニア Max Saltonstall
