יצירת מדדים של Gemini Code Assist

במאמר הזה נסביר איך ליצור מדדים של Gemini Code Assist. לדוגמה, אפשר ליצור מדדים שמדווחים על השימוש הפעיל היומי או על אישור ההמלצות לקוד במגוון Google Cloud מוצרים, כולל Cloud Logging,‏ Google Cloud CLI,‏ Cloud Monitoring ו-BigQuery.

אם אתם צריכים להפעיל ולראות את יומני ההנחיות, התשובות והמטא-נתונים של Gemini for Google Cloud, תוכלו לעיין במאמר הצגת יומני Gemini for Google Cloud .

לפני שמתחילים

הצגת מספר המשתמשים הייחודיים

בהוראות הבאות מוסבר איך להשתמש ב-CLI של gcloud כדי לקבל רשימה של מספר המשתמשים הייחודיים ב-Gemini Code Assist ב-28 הימים האחרונים:

  1. בסביבת מעטפת, מוודאים שעדכנתם את כל הרכיבים המותקנים של CLI של gcloud לגרסה האחרונה:

    gcloud components update

  2. קוראים את הרשומות ביומן לגבי המשתמשים והשימוש ב-Gemini Code Assist:

    gcloud logging read 'resource.type=cloudaicompanion.googleapis.com/Instance labels.product=~"code_assist"' \
--freshness 28d \
--project PROJECT_ID \
--format "csv(timestamp.date('%Y-%m-%d'),labels.user_id)"

    מחליפים את PROJECT_ID במזהה Google Cloud הפרויקט.

    אפשר להשתמש בפקודה uniq ב-Unix כדי לזהות משתמשים באופן ייחודי בכל יום.

    הפלט אמור להיראות כך:

    2024-10-30,user1@company.com
2024-10-29,user2@company.com
2024-10-29,user2@company.com
2024-10-29,user2@company.com
2024-10-29,user1@company.com
2024-10-28,user1@company.com

יצירת תרשים שבו מוצג השימוש היומי

בשלבים הבאים מוסבר איך להשתמש ב-Monitoring כדי ליצור תרשימים של שימוש יומי, שבהם מוצג המספר הכולל של המשתמשים הפעילים ב-Gemini Code Assist ביום, ומספר הבקשות שלהם ביום.

  1. יוצרים מדד מעקב מנתוני היומן שמתעד את מספר המשתמשים ב-Gemini Code Assist:

    1. נכנסים לדף Logs Explorer במסוף Google Cloud :

      כניסה לדף Logs Explorer

      אם משתמשים בסרגל החיפוש כדי למצוא את הדף הזה, בוחרים בתוצאה שבכותרת המשנה שלה מופיע הכיתוב רישום ביומן.

    2. בחלונית השאילתות, מזינים את השאילתה הבאה ולוחצים על Run query:

       resource.type="cloudaicompanion.googleapis.com/Instance" AND labels.product="code_assist" AND jsonPayload.@type="type.googleapis.com/google.cloud.cloudaicompanion.logging.v1.ResponseLog"

    3. בסרגל הכלים, לוחצים על Actions (פעולות) ובוחרים באפשרות Create metric (יצירת מדד).

      תיבת הדו-שיח Create log-based metric מופיעה.

    4. מגדירים את פרטי המדד הבאים:

      • מוודאים שהאפשרות Metric Type מוגדרת כ-Counter.
      • נותנים למדד את השם code_assist_example.

      • מוודאים שהאפשרות Filter selection מוגדרת כך שתצביע על המיקום שבו מאוחסנים היומנים, Project או Bucket.

        למידע על יצירת מדדי Monitoring מנתוני היומן, ראו סקירה כללית על מדדים שמבוססים על יומנים.

    5. לוחצים על Create metric.

      יוצג באנר עם הסבר על היצירה של המדד.

    6. בבאנר ההצלחה, לוחצים על View in Metrics explorer.

      Metrics Explorer נפתח ומוצג בו תרשים שהוגדר מראש.

  2. שומרים את התרשים במרכז הבקרה:

    1. בסרגל הכלים, לוחצים על שמירת התרשים.
    2. אם רוצים, מעדכנים את שם התרשים.
    3. בתפריט Dashboard בוחרים מרכז בקרה מותאם אישית קיים או יוצרים מרכז בקרה חדש.
    4. לוחצים על שמירת התרשים.

ניתוח השימוש באמצעות BigQuery

בשלבים הבאים מוסבר איך להשתמש ב-BigQuery כדי לנתח את נתוני היומן.

יש שתי גישות לניתוח נתוני היומנים ב-BigQuery:

  • יוצרים בור נתונים ליומן ומיצאים את נתוני היומן למערך נתונים ב-BigQuery.
  • משדרגים את הקטגוריה של היומנים שבה מאוחסנים נתוני היומנים כך שתשתמש ב-Log Analytics, ולאחר מכן יוצרים מערך נתונים מקושר ב-BigQuery.

בשתי הגישות אפשר להשתמש ב-SQL כדי לשלוח שאילתות לנתוני היומנים ולנתח אותם, וגם להציג את התוצאות של השאילתות האלה בתרשים. אם אתם משתמשים ב-Log Analytics, תוכלו לשמור את התרשימים במרכז בקרה מותאם אישית. עם זאת, יש הבדלים בתמחור. פרטים נוספים זמינים במאמרים תמחור ב-Log Analytics ותמחור ב-BigQuery.

בקטע הזה נסביר איך ליצור בור נתונים ליומן כדי לייצא רשומות יומן נבחרות ל-BigQuery, ונספק רשימה של שאילתות לדוגמה. מידע נוסף על Log Analytics זמין במאמרים שליחת שאילתות ליומני ניתוח באמצעות Log Analytics ושליחת שאילתות למערך נתונים מקושר ב-BigQuery.

יצירת בור נתונים ליומן

  1. נכנסים לדף Log Router במסוף Google Cloud :

    כניסה אל Log Router

    אם משתמשים בסרגל החיפוש כדי למצוא את הדף הזה, בוחרים בתוצאה שבכותרת המשנה שלה מופיע הכיתוב רישום ביומן.

  2. בוחרים את Google Cloud הפרויקט שממנו מגיעות רשומות היומן שרוצים לנתב.
  3. בוחרים באפשרות Create sink.

  4. בחלונית Sink details, מזינים את הפרטים הבאים:

    • בשדה Sink name, מזינים מזהה לבור הנתונים. אחרי שיוצרים את בור היציאה, אי אפשר לשנות את השם שלו, אבל אפשר למחוק אותו וליצור בור יצירה חדש.

    • בקטע Sink description, מתארים את המטרה או את התרחיש לדוגמה של ה-sink.

  5. בחלונית Sink destination, מגדירים את הפרטים הבאים:

    • בקטע Select sink service, בוחרים באפשרות BigQuery dataset.
    • בשדה Select BigQuery dataset, יוצרים מערך נתונים חדש ב-BigQuery ומעניקים לו את השם code_assist_bq.

  6. פותחים את החלונית Choose logs to include in sink, ומזינים את הטקסט הבא בשדה Build inclusion filter:

    resource.type="cloudaicompanion.googleapis.com/Instance" AND labels.product="code_assist"

  7. אופציונלי: כדי לוודא שהזנתם את המסנן הנכון, בוחרים באפשרות תצוגה מקדימה של היומנים. חלון Logs Explorer נפתח בכרטיסייה חדשה עם המסנן מאוכלס מראש.

  8. לוחצים על Create sink.

מתן הרשאה למאגר היומנים לכתוב רשומות יומן במערך הנתונים

כשיש לכם הרשאת בעלים למערך הנתונים ב-BigQuery, Cloud Logging מעניק למאגר היומנים את ההרשאות הנדרשות לכתיבה של נתוני יומנים.

אם אין לכם הרשאת בעלים או שאין רשומות במערך הנתונים, יכול להיות שלצינור הניקוז של היומן אין את ההרשאות הנדרשות. כדי לפתור את התקלה, פועלים לפי ההוראות במאמר הגדרת הרשאות יעד.

שאילתות

אפשר להשתמש בשאילתות לדוגמה הבאות ב-BigQuery כדי ליצור נתונים ברמת המשתמש וברמת הסיכום של השימוש הפעיל היומי וההצעות שנוצרו.

לפני שמשתמשים בשאילתות לדוגמה הבאות, צריך לקבל את הנתיב המלא של sink החדש שנוצר. כדי לקבל את הנתיב:

  1. במסוף Google Cloud , עוברים לדף BigQuery.

    כניסה ל-BigQuery

  2. ברשימת המשאבים, מחפשים את מערך הנתונים בשם code_assist_bq. הנתונים האלה הם יעד הסינוק (sink).

  3. בוחרים את טבלת התשובות מתחת ל-code_assist_bq_dataset, לוחצים על הסמל ואז על העתקת המזהה כדי ליצור את מזהה מערך הנתונים. חשוב לזכור אותו כדי שתוכלו להשתמש בו בקטעים הבאים בתור המשתנה GENERATED_BIGQUERY_TABLE.

הצגת רשימה של משתמשים ספציפיים לפי יום

SELECT DISTINCT labels.user_id as user, DATE(timestamp) as use_date
FROM GENERATED_BIGQUERY_TABLE
ORDER BY use_date

מחליפים את GENERATED_BIGQUERY_TABLE בנתיב המלא של טבלת התשובות ב-BigQuery שציינתם בשלב הקודם ליצירת בור נתונים.

הצגת רשימה של משתמשים מצטברים לפי יום

SELECT COUNT(DISTINCT labels.user_id) as total_users, DATE(timestamp) as use_date
FROM GENERATED_BIGQUERY_TABLE
GROUP BY use_date
ORDER BY use_date

הצגת רשימה של בקשות ספציפיות ביום לפי משתמש

SELECT COUNT(*), DATE(timestamp) as use_date, labels.user_id as user
FROM GENERATED_BIGQUERY_TABLE
GROUP BY use_date, user
ORDER BY use_date

הצגת רשימה של בקשות מצטברות לפי יום לפי תאריך

SELECT COUNT(*), DATE(timestamp) as use_date
FROM GENERATED_BIGQUERY_TABLE
GROUP BY use_date
ORDER BY use_date

המאמרים הבאים