Günlük kaydı

Günlük kaydı ve izleme, uygulama performansını anlamanıza ve optimize etmenize, ayrıca hataları ve sistemle ilgili sorunları teşhis etmenize yardımcı olmak için birlikte çalışır. Teknik destek gerektiğinde API çağrısı günlüklerini sağlayabilmek için tüm API çağrıları için özet günlükleri, başarısız API çağrıları için ise ayrıntılı günlükleri etkinleştirmeniz gerekir.

İstemci kitaplığı günlüğü

Google Ads API istemci kitaplıklarında yerleşik günlük kaydı bulunur. Platforma özel<0x0x0A>günlük kaydı ayrıntıları için tercih ettiğiniz istemci kitaplığındaki<0x0x0A>günlük kaydı belgelerine bakın.

Dil Kılavuz
Java Java için günlük kaydı belgeleri
.NET .NET için günlük kaydı belgeleri
PHP PHP için günlük kaydı belgeleri
Python Python için günlük kaydı belgeleri
Ruby Ruby için günlük kaydı belgeleri
Perl Perl için günlük kaydı belgeleri

Günlük biçimi

Google Ads API istemci kitaplıkları, her API çağrısı için ayrıntılı bir günlük ve özet günlük oluşturur. Ayrıntılı günlük, API çağrısının tüm ayrıntılarını içerirken özet günlük, API çağrısının minimum ayrıntılarını içerir. Her günlük türünün bir örneği gösterilir. Günlükler, okunabilirliği artırmak için kısaltılmış ve biçimlendirilmiştir.

Özet günlük

GoogleAds.SummaryRequestLogs Warning: 1 : [2023-09-15 19:58:39Z] -
Request made: Host: ,
Method: /google.ads.googleads.v26.services.GoogleAdsService/SearchStream,
ClientCustomerID: 5951878031, RequestID: hELhBPNlEDd8mWYcZu7b8g,
IsFault: True, FaultMessage: Status(StatusCode="InvalidArgument",
Detail="Request contains an invalid argument.")

Ayrıntılı günlük

GoogleAds.DetailedRequestLogs Verbose: 1 : [2023-11-02 21:09:36Z] -
---------------BEGIN API CALL---------------

Request
-------

Method Name: /google.ads.googleads.v26.services.GoogleAdsService/SearchStream
Host:
Headers: {
  "x-goog-api-client": "gl-dotnet/5.0.0 gapic/17.0.1 gax/4.2.0 grpc/2.46.3",
  "login-customer-id": "1234567890",
  "x-goog-request-params": "customer_id=4567890123"
}

{
  "customerId": "4567890123",
  "query": "SELECT ad_group_criterion.type FROM ad_group_criterion WHERE ad_group.status IN (ENABLED, PAUSED) AND campaign.status IN (ENABLED, PAUSED)",
  "summaryRowSetting": "NO_SUMMARY_ROW"
}

Response
--------
Headers: {
  "date": "Thu, 02 Nov 2023 21:09:35 GMT",
  "alt-svc": "h3-29=\":443\"; ma=2592000"
}

{
  "results": [
    {
      "adGroupCriterion": {
        "resourceName": "customers/4567890123/adGroupCriteria/456789456789~123456123467",
        "type": "KEYWORD"
      }
    },
    {
      "adGroupCriterion": {
        "resourceName": "customers/4567890123/adGroupCriteria/456789456789~56789056788",
        "type": "KEYWORD"
      }
    }
  ],
  "fieldMask": "adGroupCriterion.type",
  "requestId": "VsJ4F00ew6s9heHvAJ-abw"
}
----------------END API CALL----------------

İstemci kitaplığı kullanmıyorsam ne olur?

İstemci kitaplığı kullanmıyorsanız giden ve gelen API çağrılarının ayrıntılarını yakalamak için kendi günlük kaydınızı uygulayın. En azından request-id yanıt başlığının değerini günlüğe kaydetmeniz gerekir. Bu değer daha sonra gerektiğinde teknik destek ekipleriyle paylaşılabilir.

Buluta günlük kaydetme

Uygulamanızın günlüklerini ve performans metriklerini yakalamak için kullanabileceğiniz birçok araç vardır. Örneğin, performans metriklerini Google Cloud projenize kaydetmek için Google Cloud Logging'i kullanabilirsiniz. Bu sayede, kaydedilen metriklerden yararlanmak için Google Cloud Monitoring'de kontrol panelleri ve uyarılar ayarlamak mümkün olur.

Cloud Logging, Perl hariç olmak üzere desteklenen tüm Google Ads API istemci kitaplığı dilleri için istemci kitaplıkları sunar. Bu nedenle, çoğu durumda doğrudan istemci kitaplığı entegrasyonunuzdan Cloud Logging ile günlük kaydı yapmak mümkündür. Cloud Logging, Perl de dahil olmak üzere diğer diller için REST API de sunar.

Google Ads API istemci kitaplığından Cloud Logging'e veya başka bir araca günlük kaydetmek için birkaç seçenek vardır. Her seçeneğin uygulama süresi, karmaşıklık ve performans açısından kendi avantajları ve dezavantajları vardır. Hangi çözümü uygulayacağınıza karar vermeden önce bu avantaj ve dezavantajları dikkatlice değerlendirin.

1. seçenek: Arka plan işleminden yerel günlükler yazma

Günlük kaydı yapılandırmanızı değiştirerek istemci kitaplığı günlüklerini makinenizdeki yerel bir dosyaya yazabilirsiniz. Günlükler yerel bir dosyaya aktarıldıktan sonra, günlükleri toplayıp buluta gönderecek bir arka plan programı oluşturabilirsiniz.

Bu yaklaşımın bir sınırlaması, bazı performans metriklerinin varsayılan olarak yakalanmamasıdır. İstemci kitaplığı günlükleri, istek ve yanıt nesnelerindeki ayrıntıları içerir. Bu nedenle, gecikme metrikleri de günlüğe kaydedilmesi için ek değişiklikler yapılmadığı sürece dahil edilmez.

2. seçenek: Compute Engine ve Ops Agent'ı kullanma

Uygulamanız Compute Engine'de çalışıyorsa İşlem Aracısı'nı yükleyerek günlüklerinizi Google Cloud Logging'e gönderebilirsiniz. İşlemler aracısı, varsayılan olarak gönderilen metrikler ve günlüklerin yanı sıra uygulama günlüklerinizi Cloud Logging'e gönderecek şekilde yapılandırılabilir.

Uygulamanız zaten bir Google Cloud ortamında çalışıyorsa veya uygulamanızı Google Cloud'a taşımayı düşünüyorsanız bu seçenek sizin için idealdir.

3. seçenek: Uygulama kodunda günlük kaydı uygulama

Doğrudan uygulama kodundan günlük kaydı iki şekilde yapılabilir:

  1. Kodunuzdaki geçerli her konuma metrik hesaplamaları ve günlük ifadeleri ekleme Bu seçenek, kapsam ve bakım maliyetlerinin minimum düzeyde olacağı daha küçük kod tabanları için daha uygundur.

  2. Günlük kaydı arayüzü uygulama Uygulama mantığı, uygulamanın farklı parçaları aynı temel sınıftan devralacak şekilde soyutlanabiliyorsa günlük kaydı mantığı bu temel sınıfta uygulanabilir. Bu seçenek, genellikle uygulama koduna günlük ifadeleri eklemeye kıyasla daha kolay bakım ve ölçeklendirme sağladığı için tercih edilir. Daha büyük kod tabanlarında bu çözümün sürdürülebilirliği ve ölçeklenebilirliği daha da önemlidir.

Bu yaklaşımın bir sınırlaması, tam istek ve yanıt günlüklerinin uygulama kodundan kullanılamamasıdır. Tam istek ve yanıt nesnelerine gRPC araya giren işlevlerinden erişilebilir. Yerleşik istemci kitaplığı günlüğe kaydetme özelliği, istek ve yanıt günlüklerini bu şekilde alır. Hata durumunda, istisna nesnesinde ek bilgiler bulunabilir ancak uygulama mantığı içindeki başarılı yanıtlar için daha az ayrıntı mevcuttur. Örneğin, çoğu durumda başarılı bir isteğin istek kimliğine Google Ads API yanıt nesnelerinden erişilemez.

4. seçenek: Özel gRPC günlük kaydı kesicisi

gRPC, istemci ile sunucu arasında geçiş yaparken istek ve yanıt nesnelerine erişebilen tekli ve akışlı kesicileri destekler. Google Ads API istemci kitaplıkları, yerleşik günlük kaydı desteği sunmak için gRPC kesicileri kullanır. Benzer şekilde, istek ve yanıt nesnelerine erişmek, günlük kaydı ve izleme amacıyla bilgi ayıklamak ve bu verileri istediğiniz konuma yazmak için özel bir gRPC araya girme işlevi uygulayabilirsiniz.

Burada sunulan diğer bazı çözümlerin aksine, özel bir gRPC kesicisi uygulamak, her istekte istek ve yanıt nesnelerini yakalama ve isteğin ayrıntılarını yakalamak için ek mantık uygulama esnekliği sağlar. Örneğin, özel araya girme işlevinin içinde performans zamanlama mantığı uygulayarak bir isteğin geçen süresini hesaplayabilir, ardından Google Cloud Monitoring'de gecikme izleme için kullanılabilir hale getirmek üzere metriği Google Cloud Logging'e kaydedebilirsiniz.

Python'da özel Cloud Logging önleyici

Bu çözümü göstermek için Python'da özel günlük kaydı oluşturma ile ilgili bir örnek yazdık. Özel kesici oluşturulur ve hizmet istemcisine iletilir. Ardından, her hizmet yöntemi çağrısında geçen istek ve yanıt nesnelerine erişir, bu nesnelerdeki verileri işler ve verileri Google Cloud Logging'e gönderir.

Örnek, istek ve yanıt nesnelerinden gelen verilere ek olarak, isteğin geçen süresini ve izleme amacıyla yararlı olabilecek diğer bazı meta verileri (ör. isteğin başarılı olup olmadığı) yakalamak için ek mantık uygular. Bu bilgilerin hem genel olarak izleme hem de özellikle Google Cloud Logging ve Google Cloud Monitoring'i birleştirme açısından nasıl yararlı olabileceği hakkında daha fazla bilgi için İzleme kılavuzu'na bakın.

# Copyright 2022 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
"""A custom gRPC Interceptor that logs requests and responses to Cloud Logging.

The custom interceptor object is passed into the get_service method of the
GoogleAdsClient. It intercepts requests and responses, parses them into a
human readable structure and logs them using the logging service instantiated
within the class (in this case, a Cloud Logging client).
"""

import time
from typing import Any, Callable, Dict, Optional

from google.cloud import logging as google_cloud_logging
from grpc._interceptor import _ClientCallDetails

from google.ads.googleads.interceptors import LoggingInterceptor


class CloudLoggingInterceptor(LoggingInterceptor):
    """An interceptor that logs rpc request and response details to Google Cloud Logging.

    This class inherits logic from the LoggingInterceptor, which simplifies the
    implementation here. Some logic is required here in order to make the
    underlying logic work -- comments make note of this where applicable.
    NOTE: Inheriting from the LoggingInterceptor class could yield unexpected side
    effects. For example, if the LoggingInterceptor class is updated, this class would
    inherit the updated logic, which could affect its functionality. One option to avoid
    this is to inherit from the Interceptor class instead, and selectively copy whatever
    logic is needed from the LoggingInterceptor class."""

    def __init__(self, api_version: str):
        """Initializer for the CloudLoggingInterceptor.

        Args:
            api_version: a str of the API version of the request.
        """
        super().__init__(logger=None, api_version=api_version)
        # Instantiate the Cloud Logging client.
        logging_client: google_cloud_logging.Client = google_cloud_logging.Client()
        self.logger: google_cloud_logging.Logger = logging_client.logger("cloud_logging")
        self.rpc_start: float
        self.rpc_end: float

    def log_successful_request(
        self,
        method: str,
        customer_id: Optional[str],
        metadata_json: str,
        request_id: str,
        request: Any,  # google.ads.googleads.vX.services.types.SearchGoogleAdsRequest or SearchGoogleAdsStreamRequest
        trailing_metadata_json: str,
        response: Any,  # grpc.Call or grpc.Future
    ) -> None:
        """Handles logging of a successful request.

        Args:
            method: The method of the request.
            customer_id: The customer ID associated with the request.
            metadata_json: A JSON str of initial_metadata.
            request_id: A unique ID for the request provided in the response.
            request: An instance of a request proto message.
            trailing_metadata_json: A JSON str of trailing_metadata.
            response: A grpc.Call/grpc.Future instance.
        """
        # Retrieve and mask the RPC result from the response future.
        # This method is available from the LoggingInterceptor class.
        # Ensure self._cache is set in order for this to work.
        # The response result could contain up to 10,000 rows of data,
        # so consider truncating this value before logging it, to save
        # on data storage costs and maintain readability.
        result: Any = self.retrieve_and_mask_result(response)

        # elapsed_ms is the approximate elapsed time of the RPC, in milliseconds.
        # There are different ways to define and measure elapsed time, so use
        # whatever approach makes sense for your monitoring purposes.
        # rpc_start and rpc_end are set in the intercept_unary_* methods below.
        elapsed_ms: float = (self.rpc_end - self.rpc_start) * 1000

        debug_log: Dict[str, Any] = {
            "method": method,
            "host": metadata_json,
            "request_id": request_id,
            "request": str(request),
            "headers": trailing_metadata_json,
            "response": str(result),
            "is_fault": False,
            "elapsed_ms": elapsed_ms,
        }
        self.logger.log_struct(debug_log, severity="DEBUG")

        info_log: Dict[str, Any] = {
            "customer_id": customer_id,
            "method": method,
            "request_id": request_id,
            "is_fault": False,
            # Available from the Interceptor class.
            "api_version": self._api_version,
        }
        self.logger.log_struct(info_log, severity="INFO")

    def log_failed_request(
        self,
        method: str,
        customer_id: Optional[str],
        metadata_json: str,
        request_id: str,
        request: Any,  # google.ads.googleads.vX.services.types.SearchGoogleAdsRequest or SearchGoogleAdsStreamRequest
        trailing_metadata_json: str,
        response: Any,  # grpc.Call or grpc.Future
    ) -> None:
        """Handles logging of a failed request.

        Args:
            method: The method of the request.
            customer_id: The customer ID associated with the request.
            metadata_json: A JSON str of initial_metadata.
            request_id: A unique ID for the request provided in the response.
            request: An instance of a request proto message.
            trailing_metadata_json: A JSON str of trailing_metadata.
            response: A JSON str of the response message.
        """
        exception: Any = self._get_error_from_response(response)
        exception_str: str = self._parse_exception_to_str(exception)
        fault_message: str = self._get_fault_message(exception)

        info_log: Dict[str, Any] = {
            "method": method,
            "endpoint": self.endpoint,
            "host": metadata_json,
            "request_id": request_id,
            "request": str(request),
            "headers": trailing_metadata_json,
            "exception": exception_str,
            "is_fault": True,
        }
        self.logger.log_struct(info_log, severity="INFO")

        error_log: Dict[str, Any] = {
            "method": method,
            "endpoint": self.endpoint,
            "request_id": request_id,
            "customer_id": customer_id,
            "is_fault": True,
            "fault_message": fault_message,
        }
        self.logger.log_struct(error_log, severity="ERROR")

    def intercept_unary_unary(
        self,
        continuation: Callable[[_ClientCallDetails, Any], Any], # Any is request type
        client_call_details: _ClientCallDetails,
        request: Any,  # google.ads.googleads.vX.services.types.SearchGoogleAdsRequest
    ) -> Any:  # grpc.Call or grpc.Future
        """Intercepts and logs API interactions.

        Overrides abstract method defined in grpc.UnaryUnaryClientInterceptor.

        Args:
            continuation: a function to continue the request process.
            client_call_details: a grpc._interceptor._ClientCallDetails
                instance containing request metadata.
            request: a SearchGoogleAdsRequest or SearchGoogleAdsStreamRequest
                message class instance.

        Returns:
            A grpc.Call/grpc.Future instance representing a service response.
        """
        # Set the rpc_end value to current time when RPC completes.
        def update_rpc_end(response_future: Any) -> None: # response_future is grpc.Future
            self.rpc_end = time.perf_counter()

        # Capture precise clock time to later calculate approximate elapsed
        # time of the RPC.
        self.rpc_start = time.perf_counter()

        # The below call is REQUIRED.
        response: Any = continuation(client_call_details, request) # response is grpc.Call or grpc.Future

        response.add_done_callback(update_rpc_end)

        self.log_request(client_call_details, request, response)

        # The below return is REQUIRED.
        return response

    def intercept_unary_stream(
        self,
        continuation: Callable[[_ClientCallDetails, Any], Any], # Any is request type
        client_call_details: _ClientCallDetails,
        request: Any,  # google.ads.googleads.vX.services.types.SearchGoogleAdsStreamRequest
    ) -> Any:  # grpc.Call or grpc.Future
        """Intercepts and logs API interactions for Unary-Stream requests.

        Overrides abstract method defined in grpc.UnaryStreamClientInterceptor.

        Args:
            continuation: a function to continue the request process.
            client_call_details: a grpc._interceptor._ClientCallDetails
                instance containing request metadata.
            request: a SearchGoogleAdsRequest or SearchGoogleAdsStreamRequest
                message class instance.

        Returns:
            A grpc.Call/grpc.Future instance representing a service response.
        """

        def on_rpc_complete(response_future: Any) -> None: # response_future is grpc.Future
            self.rpc_end = time.perf_counter()
            self.log_request(client_call_details, request, response_future)

        # Capture precise clock time to later calculate approximate elapsed
        # time of the RPC.
        self.rpc_start = time.perf_counter()

        # The below call is REQUIRED.
        response: Any = continuation(client_call_details, request) # response is grpc.Call or grpc.Future

        # Set self._cache to the cache on the response wrapper in order to
        # access the streaming logs. This is REQUIRED in order to log streaming
        # requests.
        self._cache = response.get_cache()

        response.add_done_callback(on_rpc_complete)

        # The below return is REQUIRED.
        return response