Telemetrie zu Google Cloud
Die Funktion gcp von adk-telemetry exportiert Traces direkt nach Google Cloud Observability (Cloud Trace) und schreibt strukturierte JSON-Protokolle, die von Cloud Logging nativ analysiert werden – einschließlich Schweregrad, Nachricht und Trace-Korrelation.
Funktion aktivieren
[dependencies]
adk-telemetry = { version = "2.1.0", features = ["gcp"] }
Oder über das übergeordnete Crate (gcp-telemetry ist ebenfalls Teil des gemini-agent-platform-Meta-Features):
[dependencies]
adk-rust = { version = "2.1.0", features = ["minimal", "gcp-telemetry"] }
Direkter Export nach Google Cloud
init_with_gcp exportiert Spans über gRPC nach https://telemetry.googleapis.com und authentifiziert jede Anfrage mit einem Bearer-Token, das aus Application Default Credentials (ADC) sowie einem x-goog-user-project-Header erstellt wird. Eine Hintergrundaufgabe erstellt das Token alle fünf Minuten neu, sodass lang laufende Agents auch nach Ablauf des Tokens weiterhin exportieren.
use adk_telemetry::init_with_gcp;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
// Requires GOOGLE_CLOUD_PROJECT and Application Default Credentials.
init_with_gcp("my-agent").await?;
// Your agent code here
adk_telemetry::shutdown_telemetry();
Ok(())
}
Anforderungen:
| Anforderung | Vorgehensweise |
|---|---|
GOOGLE_CLOUD_PROJECT | Auf das Projekt festlegen, das die Telemetrie empfängt (und für sie abgerechnet wird) |
| Anmeldedaten | gcloud auth application-default login lokal oder ein zugeordnetes Dienstkonto bei der Bereitstellung |
| API | API (telemetry.googleapis.com) für das Projekt aktivieren |
| IAM | Der Prinzipal benötigt die Berechtigung telemetry.traces.write (roles/telemetry.tracesWriter) |
Hinweis: Dieser Pfad exportiert ausschließlich Traces. Leiten Sie Metriken über den unten stehenden Collector-Sidecar weiter.
GCP-Ressourcenerkennung
init_with_gcp leitet OpenTelemetry-Ressourcenattribute aus den Umgebungsvariablen ab, die die Plattform in bereitgestellten Containern setzt:
| Attribut | Quelle |
|---|---|
service.name | K_SERVICE, sonst GOOGLE_CLOUD_AGENT_ENGINE_ID, sonst das Argument service_name |
gcp.project_id | GOOGLE_CLOUD_PROJECT (weggelassen, wenn nicht gesetzt) |
cloud.platform | gcp.agent_engine, wenn GOOGLE_CLOUD_AGENT_ENGINE_ID gesetzt ist |
GOOGLE_CLOUD_AGENT_ENGINE_ID ist die reine numerische Engine-ID, die Vertex AI Agent Engine in bereitgestellten Containern festlegt. gcp.agent_engine ist der kanonische Wert cloud.platform aus den semantischen Konventionen von OpenTelemetry (vorgelagert im Oktober 2025 hinzugefügt).
Dieselbe Erkennung ist auch eigenständig verfügbar, um Ihre eigene Pipeline zusammenzustellen:
use adk_telemetry::gcp_resource_attributes;
let attributes = gcp_resource_attributes("my-agent");
Strukturierte JSON-Protokollierung für Cloud Logging
init_json_logging schreibt ein JSON-Objekt pro Zeile in stdout, sodass Cloud Logging Schweregrad- und Trace-Felder analysiert, anstatt undurchsichtige Textnutzdaten anzuzeigen. init_with_gcp installiert dasselbe Format automatisch.
use adk_telemetry::init_json_logging;
fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
init_json_logging()?;
tracing::info!(user.id = "u1", "request handled");
Ok(())
}
Ausgegebene Felder:
| Feld | Inhalt |
|---|---|
timestamp | Ereigniszeit nach RFC 3339 |
severity | DEBUG / INFO / WARNING / ERROR (Tracing-trace und debug werden beide DEBUG zugeordnet, warn wird WARNING zugeordnet) |
message | Die Ereignismeldung |
target | Das Tracing-Ziel |
logging.googleapis.com/trace | projects/{project}/traces/{trace_id} aus dem aktiven OpenTelemetry-Span |
logging.googleapis.com/spanId | Span-ID aus dem aktiven OpenTelemetry-Span |
logging.googleapis.com/trace_sampled | Sampling-Entscheidung |
| (Ereignis- und Span-Felder) | Jedes Feld als typisierter JSON-Wert |
Trace-Korrelationsfelder erfordern eine OpenTelemetry-Ebene im selben Subscriber und GOOGLE_CLOUD_PROJECT – init_with_gcp stellt beides bereit, sodass Protokolleinträge inline im Cloud-Trace-Bereich angezeigt werden.
Fallback: OTLP zu einem Collector-Sidecar
Wenn der direkte Zugriff auf API nicht verfügbar ist – oder wenn Sie zusätzlich Metriken benötigen –, führen Sie einen OpenTelemetry Collector als Sidecar aus und richten Sie den standardmäßigen OTLP-Exporter darauf aus:
use adk_telemetry::init_with_otlp;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
init_with_otlp("my-agent", "http://localhost:4317")?;
// Your agent code here
adk_telemetry::shutdown_telemetry();
Ok(())
}
Collector-Konfiguration zur Weiterleitung an Google Cloud (otel-collector-config.yaml unter Verwendung des googlecloud-Exporters aus der Contrib-Distribution):
receivers:
otlp:
protocols:
grpc:
endpoint: 0.0.0.0:4317
processors:
batch:
send_batch_size: 200
timeout: 5s
resourcedetection:
detectors: [env, gcp]
exporters:
googlecloud:
project: my-project
service:
pipelines:
traces:
receivers: [otlp]
processors: [resourcedetection, batch]
exporters: [googlecloud]
metrics:
receivers: [otlp]
processors: [resourcedetection, batch]
exporters: [googlecloud]
Führen Sie ihn lokal für die Entwicklung aus:
docker run --rm -p 4317:4317 \
-v ./otel-collector-config.yaml:/etc/otelcol-contrib/config.yaml \
-v ~/.config/gcloud:/root/.config/gcloud \
otel/opentelemetry-collector-contrib:latest
Einen Pfad auswählen
| Pfad | Signale | Zusätzliche Infrastruktur | Authentifizierung |
|---|---|---|---|
init_with_gcp | Traces + JSON-Logs auf stdout | Keine | ADC im Prozess |
| Collector-Sidecar | Traces + Metriken (+ Logs über den Collector) | Collector-Container | ADC im Collector |
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