Google Cloud को टेलीमेट्री

gcp सुविधा adk-telemetry से सीधे Google Cloud Observability (Cloud Trace) में ट्रेस निर्यात करती है और संरचित JSON लॉग लिखती है, जिन्हें Cloud Logging मूल रूप से पार्स करता है — severity, message और trace correlation सहित।

सुविधा सक्षम करें

[dependencies]
adk-telemetry = { version = "2.1.0", features = ["gcp"] }

या umbrella crate के माध्यम से (gcp-telemetry भी gemini-agent-platform meta-feature का हिस्सा है):

[dependencies]
adk-rust = { version = "2.1.0", features = ["minimal", "gcp-telemetry"] }

Google Cloud में सीधा निर्यात

init_with_gcp gRPC के माध्यम से https://telemetry.googleapis.com में spans निर्यात करता है और प्रत्येक request को Application Default Credentials (ADC) से बनाए गए Bearer token के साथ-साथ x-goog-user-project header द्वारा प्रमाणित करता है। एक background task हर पाँच मिनट में token को फिर से बनाता है, इसलिए लंबे समय तक चलने वाले agents token की अवधि समाप्त होने के बाद भी निर्यात करते रहते हैं।

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(())
}

आवश्यकताएँ:

नोट: यह पथ केवल ट्रेस निर्यात करता है। मेट्रिक्स को नीचे दिए गए कलेक्टर साइडकार के माध्यम से रूट करें।

GCP संसाधन पहचान

init_with_gcp उन पर्यावरण चर से OpenTelemetry संसाधन विशेषताएँ प्राप्त करता है जिन्हें प्लेटफ़ॉर्म परिनियोजित कंटेनरों में सेट करता है:

GOOGLE_CLOUD_AGENT_ENGINE_ID वह केवल संख्यात्मक इंजन ID है जिसे Vertex AI Agent Engine परिनियोजित कंटेनरों में सेट करता है। gcp.agent_engine OpenTelemetry की प्रमाणिक cloud.platform वैल्यू है (जिसे अक्टूबर 2025 में upstream में जोड़ा गया था)।

अपने स्वयं के पाइपलाइन को संयोजित करने के लिए यही पहचान सुविधा standalone रूप में भी उपलब्ध है:

use adk_telemetry::gcp_resource_attributes;

let attributes = gcp_resource_attributes("my-agent");

Cloud Logging के लिए संरचित JSON लॉगिंग

init_json_logging stdout में प्रति पंक्ति एक JSON ऑब्जेक्ट लिखता है, इसलिए Cloud Logging severity और trace फ़ील्ड को अपारदर्शी टेक्स्ट payload के रूप में दिखाने के बजाय पार्स करता है। init_with_gcp उसी फ़ॉर्मैट को स्वचालित रूप से इंस्टॉल करता है।

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(())
}

उत्सर्जित फ़ील्ड:

ट्रेस सहसंबंध फ़ील्ड के लिए उसी सब्सक्राइबर में एक OpenTelemetry लेयर और GOOGLE_CLOUD_PROJECT की आवश्यकता होती है — init_with_gcp दोनों प्रदान करता है, जिससे लॉग प्रविष्टियाँ Cloud Trace पैनल में इनलाइन दिखाई देती हैं।

विकल्प: साइडकार के रूप में OTLP Collector

जब सीधे API एक्सेस उपलब्ध न हो — या जब आपको मेट्रिक्स की भी आवश्यकता हो — तब एक OpenTelemetry Collector को साइडकार के रूप में चलाएँ और मानक OTLP exporter को उसकी ओर निर्देशित करें:

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(())
}

Google Cloud को अग्रेषित करने वाला Collector कॉन्फ़िगरेशन (otel-collector-config.yaml, contrib distribution से googlecloud exporter का उपयोग करते हुए):

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]

विकास के लिए इसे स्थानीय रूप से चलाएँ:

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

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