Gere métricas do Gemini Code Assist

Este documento descreve como gerar métricas do Gemini Code Assist. Por exemplo, pode gerar métricas que comunicam a utilização ativa diária ou a aceitação de recomendações de código para uma variedade de produtos, incluindo o Cloud Logging, a CLI gcloud, o Cloud Monitoring e o BigQuery. Google Cloud

Se precisar de ativar e ver o Gemini para Google Cloud registos de comandos, respostas e metadados, consulte o artigo Veja os registos do Google Cloud Gemini.

Limitações

Esta página aplica-se especificamente à geração de métricas para interações dos utilizadores com o Gemini Code Assist num IDE.

Antes de começar

Indique o número de utilizadores únicos

As instruções seguintes descrevem como usar a CLI gcloud para listar o número de utilizadores únicos do Gemini Code Assist no período de 28 dias mais recente:

  1. Num ambiente de shell, certifique-se de que atualizou todos os componentes instalados da CLI gcloud para a versão mais recente:

    gcloud components update
    
  2. Leia as entradas do registo para utilizadores e utilização do Gemini Code Assist:

    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)"
    

    Substitua PROJECT_ID pelo ID do seu Google Cloud projeto.

    Pode usar o comando Unix uniq para identificar utilizadores de forma exclusiva com base em cada dia.

    O resultado é semelhante ao seguinte:

    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
    

Crie um gráfico que apresente a utilização diária

Os passos seguintes mostram como usar a monitorização para criar gráficos de utilização diária que mostram o total agregado de utilizadores ativos diários do Gemini Code Assist e o número de pedidos por dia.

  1. Crie uma métrica de monitorização a partir dos dados de registo que registam o número de utilizadores do Gemini Code Assist:

    1. Na Google Cloud consola, aceda à página Explorador de registos:

      Aceda ao Explorador de registos

      Se usar a barra de pesquisa para encontrar esta página, selecione o resultado cuja legenda é Registo.

    2. No painel de consultas, introduza a seguinte consulta e, de seguida, clique em Executar consulta:

       resource.type="cloudaicompanion.googleapis.com/Instance" AND labels.product="code_assist" AND jsonPayload.@type="type.googleapis.com/google.cloud.cloudaicompanion.logging.v1.ResponseLog"
      
    3. Na barra de ferramentas, clique em Ações e, de seguida, selecione Criar métrica.

      É apresentada a caixa de diálogo Criar métrica baseada em registos.

    4. Configure os seguintes detalhes da métrica:

      • Certifique-se de que o Tipo de métrica está definido como Contador.
      • Atribua o nome code_assist_example à métrica.
      • Certifique-se de que a seleção de filtros está definida para apontar para a localização onde os registos estão a ser armazenados, ou seja, Project ou Bucket.

        Para obter informações sobre como gerar métricas de monitorização a partir dos dados de registo, consulte o artigo Vista geral das métricas baseadas em registos.

    5. Clique em Criar métrica.

      É apresentado um banner de êxito a explicar que a métrica foi criada.

    6. Nesse banner de sucesso, clique em Ver no explorador de métricas.

      O explorador de métricas é aberto e apresenta um gráfico pré-configurado.

  2. Guarde o gráfico num painel de controlo:

    1. Na barra de ferramentas, clique em Guardar gráfico.
    2. Opcional: atualize o título do gráfico.
    3. Use o menu Painel de controlo para selecionar um painel de controlo personalizado existente ou criar um novo.
    4. Clique em Guardar gráfico.

Analise a utilização através do BigQuery

Os passos seguintes mostram como usar o BigQuery para analisar os seus dados de registo.

Existem duas abordagens que pode usar para analisar os dados de registo no BigQuery: