监控 Web 应用

发布应用后,您可以通过以下方式监控应用:

使用 App Hosting 可观测性功能监控网站性能

App Hosting 应用概览面板会提供有关应用的关键指标和信息,让您能够使用 App Hosting 的内置可观测性工具监控 Web 应用的性能。网站发布后,您可以点击发布来查看概览。在此面板中,您可以:

  • 点击创建发布计划以发布应用的新版本。
  • 分享指向应用的链接,或直接在访问您的应用中打开您的应用。
  • 查看应用在过去 7 天内的表现摘要,包括请求总数和最新发布版本的状态。点击查看详情,即可在 Firebase 控制台中查看更多信息。
  • 查看应用在过去 24 小时内收到的请求数量的图表,按 HTTP 状态代码细分。

如果您关闭了“应用概览”面板,可以随时点击发布重新打开该面板。

如需详细了解如何管理和监控 App Hosting 发布,请参阅管理发布和版本

Genkit 监控已部署的功能

您可以通过为 AI 流程代码启用遥测功能来监控 Genkit 特征步骤、输入和输出。借助 Genkit 的遥测功能,您可以监控 AI 流的性能和使用情况。这些数据有助于您确定有待改进的方面、排查问题、优化提示和流程以提高性能和成本效益,以及跟踪流程在一段时间内的使用情况。

如需在 Genkit 中设置监控,您需要向 Genkit AI 流程添加遥测,然后在 Firebase 控制台中查看结果。

第 1 步:在 Firebase Studio 中向 Genkit 流程代码添加遥测

如需在代码中设置监控,请执行以下操作:

  1. 如果您尚未处于 Code 视图,请点击 代码切换图标 Switch to Code(切换到代码)将其打开。

  2. 检查 package.json 以验证已安装的 Genkit 版本。

  3. 打开终端(Ctrl-Shift-C,在 macOS 中为 Cmd-Shift-C)。

  4. 点击终端,然后使用与 package.json 文件匹配的版本安装 Firebase 插件。例如,如果 package.json 中的 Genkit 软件包版本为 1.0.4,您应运行以下命令来安装该插件:

    npm i --save @genkit-ai/firebase@1.0.4
  5. Explorer 中,展开 src > ai > flowsflows 文件夹中会显示一个或多个包含 Genkit 流的 TypeScript 文件。

  6. 点击其中一个流程即可将其打开。

  7. 在文件的“导入”部分底部,添加以下代码以导入并启用 FirebaseTelemetry

    import { enableFirebaseTelemetry } from '@genkit-ai/firebase';
    
    enableFirebaseTelemetry();
    

第 2 步:设置权限

Firebase Studio 在设置您的 Firebase 项目时为您启用了所需的 API,但您还需要向 App Hosting 服务账号提供权限。

如需设置权限,请执行以下操作:

  1. 打开 Google Cloud IAM 控制台,选择您的项目,然后向应用托管服务账号授予以下角色:

    • Monitoring Metric Writer (roles/monitoring.metricWriter)
    • Cloud Trace Agent (roles/cloudtrace.agent)
    • Logs Writer (roles/logging.logWriter)
  2. 重新发布应用App Hosting

  3. 发布完成后,加载您的应用并开始使用。五分钟后,您的应用应该会开始记录遥测数据。

第 3 步:在 Firebase 控制台中监控生成式 AI 功能

配置遥测后,Genkit 会记录所有流的请求数、成功次数和延迟时间,并针对每个具体流收集稳定性指标、显示详细图表以及记录捕获的轨迹。Genkit

如需监控使用 Genkit 实现的 AI 功能,请执行以下操作:

  1. 五分钟后,在 Firebase 控制台中打开 Genkit,然后查看 Genkit 的提示和回答。

    Genkit 会汇总以下稳定性指标

    • 请求总数:您的数据流收到的请求总数。
    • 成功率:成功处理的请求所占的百分比。
    • 第 95 百分位的延迟时间:流的第 95 百分位的延迟时间,即处理 95% 的请求所需的时间。
    • 令牌用法

      • 输入令牌:在提示中发送给模型的令牌数量。
      • 输出令牌:模型在回答中生成的令牌数量。
    • 图片用法

      • 输入图片:在问题中发送给模型的图片数量。
      • 输出图片:模型在响应中生成的图片数量。

    如果您展开稳定性指标,则可以看到详细图表:

    • 一段时间内的请求量。
    • 一段时间内的成功率。
    • 一段时间内的输入和输出令牌。
    • 一段时间内的延迟时间(第 95 百分位和第 50 百分位)。

如需详细了解 Genkit,请访问 Genkit

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