Générer des métriques Gemini Code Assist

Ce document explique comment générer des métriques Gemini Code Assist. Par exemple, vous pouvez générer des métriques qui indiquent l'utilisation active quotidienne ou l'acceptation des recommandations de code pour différents produits Google Cloud , y compris Cloud Logging, Google Cloud CLI, Cloud Monitoring et BigQuery.

Si vous devez activer et afficher les journaux des prompts, des réponses et des métadonnées de Gemini pour Google Cloud, consultez la section Afficher les journaux de Gemini pour Google Cloud .

Avant de commencer

Lister le nombre d'utilisateurs uniques

Les instructions suivantes décrivent comment utiliser la gcloud CLI pour lister le nombre d'utilisateurs uniques de Gemini Code Assist au cours des 28 derniers jours :

  1. Dans un environnement de shell, assurez-vous d'avoir mis à jour tous les composants installés de la gcloud CLI vers la dernière version :

    gcloud components update

  2. Lisez les entrées de journaux des utilisateurs et de l'utilisation de 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)"

    Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet Google Cloud .

    Vous pouvez utiliser la commande Unix uniq pour identifier de manière unique les utilisateurs sur une base quotidienne.

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    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

Créer un graphique affichant l'utilisation quotidienne

Les étapes suivantes montrent comment utiliser Monitoring pour créer des graphiques d'utilisation quotidienne qui affichent le nombre total agrégé d'utilisateurs actifs quotidiens de Gemini Code Assist ainsi que le volume quotidien de leurs requêtes.

  1. Créez une métrique Monitoring à partir de vos données de journaux qui enregistre le nombre d'utilisateurs de Gemini Code Assist :

    1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page Explorateur de journaux.

      Accéder à l'explorateur de journaux

      Si vous utilisez la barre de recherche pour trouver cette page, sélectionnez le résultat dont le sous-titre est Logging.

    2. Dans le volet Requête, entrez la requête suivante, puis cliquez sur Exécuter la requête.

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

    3. Dans la barre d'outils, cliquez sur Actions, puis sélectionnez Créer une métrique.

      La boîte de dialogue Créer une métrique basée sur les journaux s'affiche.

    4. Configurez les détails suivants de la métrique :

      • Assurez-vous que le Type de métrique est défini sur Compteur.
      • Nommez la métrique code_assist_example.

      • Assurez-vous que Sélection du filtre est défini sur l'emplacement où vos journaux sont stockés, à savoir Projet ou Bucket.

        Pour savoir comment générer des métriques Monitoring à partir de vos données de journaux, consultez Présentation des métriques basées sur les journaux.

    5. Cliquez sur Créer une métrique.

      Une bannière de confirmation s'affiche pour indiquer que la métrique a été créée.

    6. Dans cette bannière de confirmation, cliquez sur Afficher dans l'Explorateur de métriques.

      L'explorateur de métriques s'ouvre et affiche un graphique préconfiguré.

  2. Enregistrez le graphique dans un tableau de bord :

    1. Dans la barre d'outils, cliquez sur Enregistrer le graphique.
    2. Facultatif : Mettez à jour le titre du graphique.
    3. Utilisez le menu Tableau de bord pour sélectionner un tableau de bord personnalisé existant ou en créer un.
    4. Cliquez sur Enregistrer le graphique.

Analyser l'utilisation à l'aide de BigQuery

Les étapes suivantes expliquent comment utiliser BigQuery pour analyser vos données de journaux.

Vous pouvez analyser vos données de journaux dans BigQuery de deux manières :

  • Créez un récepteur de journaux et exportez vos données de journaux vers un ensemble de données BigQuery.
  • Mettez à niveau le bucket de journaux qui stocke vos données de journaux afin d'activer l'Analyse de journaux, puis créez un ensemble de données BigQuery associé.

Avec les deux approches, vous pouvez utiliser SQL pour interroger et analyser vos données de journaux, puis représenter graphiquement les résultats de ces requêtes. Si vous utilisez l'Analyse de journaux, vous pouvez enregistrer vos graphiques dans un tableau de bord personnalisé. Cependant, des différences de tarification existent. Pour en savoir plus, consultez les sections Tarifs de l'Analyse de journaux et Tarifs de BigQuery.

Cette section explique comment créer un récepteur de journaux pour exporter certaines entrées de journaux vers BigQuery. Elle fournit également une liste d'exemples de requêtes. Pour en savoir plus sur l'analyse de journaux, consultez les sections Interroger et analyser des journaux avec l'Analyse de journaux et Interroger un ensemble de données BigQuery associé.

Créer un récepteur de journaux

  1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page Routeur de journaux :

    Accéder à la page routeur de journaux

    Si vous utilisez la barre de recherche pour trouver cette page, sélectionnez le résultat dont le sous-titre est Logging.

  2. Sélectionnez le projet Google Cloud dans lequel les entrées de journal que vous souhaitez acheminer sont générées.
  3. Sélectionnez Créer un récepteur.

  4. Dans le panneau Détails du récepteur, saisissez les informations suivantes :

    • Dans Nom du récepteur, indiquez un identifiant pour le récepteur. Après avoir créé le récepteur, vous ne pouvez pas le renommer, mais vous pouvez le supprimer et en créer un autre.

    • Dans Description du récepteur, décrivez l'objectif ou le cas d'utilisation du récepteur.

  5. Dans le panneau Destination du récepteur, configurez les informations suivantes :

    • Dans le menu déroulant Sélectionner le service de récepteur, cliquez sur Ensemble de données BigQuery.
    • Dans Sélectionner un ensemble de données BigQuery, créez un ensemble de données BigQuery et nommez-le code_assist_bq.

  6. Ouvrez le panneau Choisissez des journaux à inclure dans le récepteur, puis saisissez ce qui suit dans le champ Créer un filtre d'inclusion :

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

  7. Facultatif : Pour vérifier que le filtre saisi est correct, sélectionnez Prévisualiser les journaux. L'explorateur de journaux s'ouvre dans un nouvel onglet avec le filtre pré-rempli.

  8. Cliquez sur Créer un récepteur.

Autoriser le récepteur de journaux à écrire des entrées de journal dans l'ensemble de données

Lorsque vous disposez d'un accès Propriétaire à l'ensemble de données BigQuery, Cloud Logging accorde au récepteur de journaux les autorisations nécessaires pour écrire des données de journaux.

Si vous ne disposez pas d'un accès Propriétaire ou si vous ne voyez aucune entrée dans votre ensemble de données, il est possible que le récepteur de journaux ne dispose pas des autorisations requises. Pour résoudre ce problème, suivez les instructions de la section Définir les autorisations de destination.

Requêtes

Vous pouvez utiliser les exemples de requêtes BigQuery ci-dessous pour générer des données, à la fois au niveau utilisateur et de manière agrégée, concernant l’utilisation active quotidienne et les suggestions générées.

Avant d'utiliser les exemples de requêtes suivants, vous devez connaître le chemin d'accès complet du récepteur que vous venez de créer. Pour obtenir le chemin d'accès, procédez comme suit :

  1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page BigQuery.

    Accéder à BigQuery

  2. Dans la liste des ressources, localisez l'ensemble de données nommé code_assist_bq. Ces données constituent la destination du récepteur.

  3. Sous code_assist_bq_dataset, sélectionnez le tableau des réponses, cliquez sur l'icône , puis sur Copier l'ID pour générer l'ID de l'ensemble de données. Notez-le pour pouvoir l'utiliser dans les sections suivantes en tant que variable GENERATED_BIGQUERY_TABLE.

Lister les utilisateurs individuels par jour

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

Remplacez GENERATED_BIGQUERY_TABLE par le chemin d'accès complet de la table de réponse BigQuery que vous avez notée lors des étapes précédentes de création d'un collecteur.

Lister les utilisateurs agrégés par jour

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

Lister les demandes individuelles par jour et par utilisateur

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

Lister les demandes agrégées par jour et par date

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

Étapes suivantes