產生 Gemini Code Assist 指標

透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。

本文說明如何產生 Gemini Code Assist 指標。舉例來說，您可以產生指標，回報各種 Google Cloud 產品 (包括 Cloud Logging、Google Cloud CLI、Cloud Monitoring 和 BigQuery) 的每日活躍使用情形或程式碼最佳化建議接受情形。

如果您需要啟用並查看 Gemini 的 Google Cloud提示、回覆和中繼資料記錄，請參閱查看 Gemini 記錄 Google Cloud 。

事前準備

• 確認您已在專案中設定 Gemini Code Assist。

• 請確認您已為專案啟用 Gemini 記錄功能。 Google Cloud

• In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

  Activate Cloud Shell

  At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

列出不重複使用者人數

以下操作說明說明如何使用 gcloud CLI 列出最近 28 天內 Gemini Code Assist 的不重複使用者人數：

1. 在殼層環境中，請確認您已將 gcloud CLI 的所有已安裝元件更新至最新版本：

   gcloud components update
   

2. 讀取 Gemini Code Assist 使用者和使用情形的記錄項目：

   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)"
   

   將 PROJECT_ID 替換為您的 Google Cloud 專案 ID。

   您可以使用 Unix 指令 uniq，針對每天的使用者進行唯一識別。

   輸出結果會與下列內容相似：

   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
   

建立顯示每日使用量的圖表

下列步驟說明如何使用 Monitoring 建立每日使用率圖表，顯示每日活躍 Gemini Code Assist 使用者總數，以及他們每天提出的要求數量。

1. 根據記錄資料建立監控指標，記錄 Gemini Code Assist 使用者人數：

   1. 前往 Google Cloud 控制台的「Logs Explorer」頁面：

      前往「Logs Explorer」(記錄檔探索工具)

      如果您是使用搜尋列尋找這個頁面，請選取子標題為「Logging」的結果。

   2. 在查詢窗格中輸入以下查詢，然後按一下「執行查詢」：

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

   3. 在工具列中，按一下「動作」，然後選取「建立指標」。

      系統會顯示「Create log-based metric」對話方塊。

   4. 設定下列指標詳細資料：

      • 確認「指標類型」已設為「計數器」。
      • 將指標命名為 code_assist_example。

      • 確認「篩選器選項」已設為指向記錄儲存的位置，也就是「專案」或「儲存桶」。

        如要瞭解如何從記錄資料產生 Monitoring 指標，請參閱「記錄指標總覽」。

   5. 點選「建立指標」。

      系統會顯示成功橫幅，說明已建立指標。

   6. 在成效橫幅中，按一下「在 Metrics Explorer 中查看」。

      Metrics Explorer 會開啟並顯示預先設定的圖表。

2. 將圖表儲存至資訊主頁：

   1. 按一下工具列中的「儲存圖表」。
   2. 選用：更新圖表標題。
   3. 使用「Dashboard」選單，選取現有的自訂資訊主頁或建立新資訊主頁。
   4. 按一下「儲存圖表」。

使用 BigQuery 分析用量

下列步驟說明如何使用 BigQuery 分析記錄資料。

您可以透過兩種方式在 BigQuery 中分析記錄資料：

• 建立記錄接收器，並將記錄資料匯出至 BigQuery 資料集。
• 升級儲存記錄資料的記錄檔 bucket，以便使用 Log Analytics，然後建立連結的 BigQuery 資料集。

無論採用哪種方法，您都可以使用 SQL 查詢及分析記錄資料，並將查詢結果繪製成圖表。如果您使用 Log Analytics，可以將圖表儲存至自訂資訊主頁。不過，價格會有所不同。詳情請參閱 Log Analytics 定價和 BigQuery 定價。

本節說明如何建立記錄接收器，將特定記錄項目匯出至 BigQuery，並提供查詢範例清單。如要進一步瞭解 Log Analytics，請參閱「使用 Log Analytics 查詢及分析記錄檔」和「查詢已連結的 BigQuery 資料集」。

建立記錄接收器

1. 在 Google Cloud 控制台中，前往「Log Router」頁面：

   前往「記錄檔路由器」

   如果您是使用搜尋列尋找這個頁面，請選取子標題為「Logging」的結果。

2. 選取您要轉送記錄項目的 Google Cloud 專案。
3. 選取「Create Sink」(建立接收器)。

4. 在「Sink details」面板中，輸入下列詳細資料：

   • 在「Sink name」(接收器名稱) 中，提供接收器的 ID。建立接收器後，您無法重新命名接收器，但可以刪除接收器並建立新的接收器。

   • 針對「Sink 說明」，請說明 Sink 的用途或用途。

5. 在「Sink destination」面板中，設定下列詳細資料：

   • 針對「選取接收器服務」，選取「BigQuery 資料集」。
   • 針對「選取 BigQuery 資料集」，請建立新的 BigQuery 資料集，並將其命名為 code_assist_bq。

6. 開啟「Choose logs to include in sink」面板，然後在「Build inclusion filter」欄位中輸入以下內容：

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

7. 選用步驟：如要確認您輸入的篩選器正確無誤，請選取「預覽記錄」。系統會在新分頁中開啟 Logs Explorer，並預先填入篩選條件。

8. 按一下「Create Sink」(建立接收器)。

授權記錄接收器將記錄項目寫入資料集

如果您具備 BigQuery 資料集的擁有者存取權，Cloud Logging 會授予記錄匯入器寫入記錄資料的必要權限。

如果您沒有擁有者存取權，或是資料集中沒有任何項目，則記錄匯入端可能沒有必要的權限。如要解決這項失敗問題，請按照「設定目的地權限」一文中的操作說明進行。

查詢

您可以使用下列 BigQuery 查詢範例，針對每日活躍使用情形和產生的建議，產生使用者和匯總層級資料。

使用下列查詢範例前，您必須取得新建立的接收器的完整路徑。如要取得路徑，請執行下列操作：

1. 前往 Google Cloud 控制台的「BigQuery」頁面。

   前往 BigQuery

2. 在資源清單中，找出名為 code_assist_bq 的資料集。這項資料是接收器目的地。

3. 從 code_assist_bq_dataset 下方選取回覆表格，按一下 more_vert 圖示，然後點選「複製 ID」，產生資料集 ID。請記下該值，以便在後續章節中將其用作 GENERATED_BIGQUERY_TABLE 變數。

按日期列出個別使用者

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

將 GENERATED_BIGQUERY_TABLE 替換為您在建立接收端的先前步驟中記下的 BigQuery 回應資料表完整路徑。

按天列出匯總使用者

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

依使用者列出每日個別要求

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

按日期列出每日匯總要求

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

後續步驟

• 進一步瞭解 Gemini 的 Google Cloud 記錄功能。
• 進一步瞭解 Gemini 的 Google Cloud 監控功能。