ロギングとモニタリングは連携して、アプリケーションのパフォーマンスの把握と最適化、エラーとシステム関連の問題の診断に役立ちます。テクニカル サポートが必要なときに API 呼び出しログを提供できるように、すべての API 呼び出しで概要ログを有効にし、失敗した API 呼び出しで詳細ログを有効にする必要があります。
クライアント ライブラリのロギング
Google Ads API クライアント ライブラリには、ロギング機能が組み込まれています。プラットフォーム固有のロギングの詳細については、選択したクライアント ライブラリ内のロギング ドキュメントをご覧ください。
| 言語 | ガイド |
|---|---|
| Java | Java のロギング ドキュメント |
| .NET | .NET のロギングに関するドキュメント |
| PHP | PHP のロギングに関するドキュメント |
| Python | Python のロギング ドキュメント |
| Ruby | Ruby 用 Logging ドキュメント |
| Perl | Perl のロギング ドキュメント |
ログ形式
Google Ads API クライアント ライブラリは、API 呼び出しごとに詳細ログと概要ログを生成します。詳細ログには API 呼び出しのすべての詳細が含まれますが、概要ログには API 呼び出しの最小限の詳細が含まれます。各タイプのログの例を示します。ログは読みやすいように切り捨てられ、書式設定されています。
概要ログ
GoogleAds.SummaryRequestLogs Warning: 1 : [2023-09-15 19:58:39Z] -
Request made: Host: , Method: /google.ads.googleads.v14.services.GoogleAdsService/SearchStream,
ClientCustomerID: 5951878031, RequestID: hELhBPNlEDd8mWYcZu7b8g,
IsFault: True, FaultMessage: Status(StatusCode="InvalidArgument",
Detail="Request contains an invalid argument.")
詳細ログ
GoogleAds.DetailedRequestLogs Verbose: 1 : [2023-11-02 21:09:36Z] -
---------------BEGIN API CALL---------------
Request
-------
Method Name: /google.ads.googleads.v14.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 gccl/3.0.1 pb/3.21.5",
"developer-token": "REDACTED",
"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----------------
クライアント ライブラリを使用しない場合はどうすればよいですか？
クライアント ライブラリを使用しない場合は、独自のロギングを実装して、送信と受信の API 呼び出しの詳細をキャプチャします。少なくとも request-id レスポンス ヘッダーの値をログに記録する必要があります。この値は、必要に応じてテクニカル サポート チームと共有できます。
クラウドへのロギング
アプリケーションのログとパフォーマンス指標をキャプチャするために使用できるツールは多数あります。たとえば、Google Cloud Logging を使用して、パフォーマンス指標を Google Cloud プロジェクトに記録できます。これにより、Google Cloud Monitoring でダッシュボードとアラートを設定して、ロギングされた指標を利用できます。
Cloud Logging は、Perl を除くサポートされているすべての Google Ads API クライアント ライブラリ言語のクライアント ライブラリを提供しているため、ほとんどの場合、クライアント ライブラリ統合から Cloud Logging で直接ログを記録できます。Perl などの他の言語の場合、Cloud Logging は REST API も提供しています。
Google Ads API クライアント ライブラリから Cloud Logging または別のツールにロギングするには、いくつかの方法があります。各オプションには、実装時間、複雑さ、パフォーマンスのトレードオフがあります。どのソリューションを実装するかを決定する前に、これらのトレードオフについて慎重に検討してください。
オプション 1: バックグラウンド プロセスからローカルログをクラウドに書き込む
ロギング構成を変更することで、クライアント ライブラリのログをマシンのローカル ファイルに書き込むことができます。ログがローカル ファイルに出力されたら、ログを収集してクラウドに送信するデーモンを設定できます。
このアプローチの制限事項の 1 つは、一部のパフォーマンス指標がデフォルトでキャプチャされないことです。クライアント ライブラリのログにはリクエスト オブジェクトとレスポンス オブジェクトの詳細が含まれるため、レイテンシ指標は、これらのログも記録するように追加の変更を行わない限り含まれません。
オプション 2: Compute Engine でアプリケーションを実行し、Ops エージェントをインストールする
アプリケーションが Compute Engine で実行されている場合は、Ops エージェントをインストールして、ログを Google Cloud Logging に送信できます。Ops エージェントは、デフォルトで送信される指標とログに加えて、アプリケーション ログを Cloud Logging に送信するように構成できます。
アプリケーションがすでに Google Cloud 環境で実行されている場合や、アプリケーションを Google Cloud に移行することを検討している場合は、このオプションを検討することをおすすめします。
オプション 3: アプリケーション コードでロギングを実装する
アプリケーション コードから直接ロギングを行うには、次の 2 つの方法があります。
コードの該当するすべての場所に指標の計算とログ ステートメントを組み込む。このオプションは、変更の範囲とメンテナンス コストが最小限に抑えられる小規模なコードベースに適しています。
ロギング インターフェースの実装。アプリケーション ロジックを抽象化して、アプリケーションのさまざまな部分が同じベースクラスから継承できるようにすると、そのベースクラスにロギング ロジックを実装できます。このオプションは、アプリケーション コード全体にログステートメントを組み込むよりも、保守とスケーリングが容易であるため、一般的に推奨されます。大規模なコードベースの場合、このソリューションの保守性とスケーラビリティはさらに重要になります。
このアプローチの制限事項の 1 つは、アプリケーション コードから完全なリクエストとレスポンスのログを取得できないことです。完全なリクエスト オブジェクトとレスポンス オブジェクトは gRPC インターセプタからアクセスできます。これは、組み込みのクライアント ライブラリ ロギングがリクエスト ログとレスポンス ログを取得する方法です。エラーが発生した場合、例外オブジェクトで追加情報が利用できる可能性がありますが、アプリケーション ロジック内の成功レスポンスでは詳細情報が少なくなります。たとえば、ほとんどの場合、成功したリクエストのリクエスト ID は Google Ads API レスポンス オブジェクトからアクセスできません。
オプション 4: カスタム gRPC ロギング インターセプタを実装する
gRPC は、クライアントとサーバー間でリクエスト オブジェクトとレスポンス オブジェクトが渡されるときに、それらにアクセスできる単項とストリーミングのインターセプタをサポートしています。Google Ads API クライアント ライブラリは、gRPC インターセプタを使用して、組み込みのロギング サポートを提供します。同様に、カスタム gRPC インターセプタを実装して、リクエスト オブジェクトとレスポンス オブジェクトにアクセスし、ロギングとモニタリングの目的で情報を抽出し、そのデータを任意の場所に書き込むことができます。
ここで紹介する他のソリューションとは異なり、カスタム gRPC インターセプタを実装すると、リクエストごとにリクエスト オブジェクトとレスポンス オブジェクトをキャプチャし、リクエストの詳細をキャプチャする追加のロジックを実装できます。たとえば、カスタム インターセプタ自体にパフォーマンス タイミング ロジックを実装してリクエストの経過時間を計算し、指標を Google Cloud Logging に記録して、Google Cloud Monitoring 内でレイテンシ モニタリングに使用できるようにします。
Python のカスタム Google Cloud Logging インターセプタ
このソリューションを説明するために、Python でカスタム ロギング インターセプタの例を作成しました。カスタム インターセプタが作成され、サービス クライアントに渡されます。次に、すべてのサービス メソッド呼び出しで渡されるリクエスト オブジェクトとレスポンス オブジェクトにアクセスし、これらのオブジェクトからデータを処理して、Google Cloud Logging にデータを送信します。
リクエスト オブジェクトとレスポンス オブジェクトから取得したデータに加えて、この例では、リクエストの経過時間や、リクエストが成功したかどうかなど、モニタリングに役立つその他のメタデータを取得する追加のロジックも実装しています。この情報がモニタリング全般にどのように役立つか、また Google Cloud Logging と Google Cloud Monitoring を組み合わせる場合にどのように役立つかについては、モニタリング ガイドをご覧ください。
# 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 logging import time from google.cloud import logging from grpc import UnaryUnaryClientInterceptor, UnaryStreamClientInterceptor from google.ads.googleads.interceptors import LoggingInterceptor, mask_message 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): """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 = logging.Client() self.logger = logging_client.logger("cloud_logging") def log_successful_request( self, method, customer_id, metadata_json, request_id, request, trailing_metadata_json, response, ): """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 = 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 = (self.rpc_end - self.rpc_start) * 1000 debug_log = { "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 = { "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, customer_id, metadata_json, request_id, request, trailing_metadata_json, response, ): """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 = self._get_error_from_response(response) exception_str = self._parse_exception_to_str(exception) fault_message = self._get_fault_message(exception) info_log = { "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 = { "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, client_call_details, request): """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): 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 = continuation(client_call_details, request) 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, client_call_details, request ): """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): 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 = continuation(client_call_details, request) # 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