লগ লিখুন এবং দেখুন

লগিং কোড ডিবাগিং এবং মনিটরিংয়ের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার। Cloud Functions আপনাকে Node.js বা Python এর জন্য লগার SDK, অথবা ওয়েব ডেভেলপমেন্টের জন্য console অবজেক্ট স্ট্যান্ডার্ড ব্যবহারের বিকল্প দেয়।

ক্লাউড লগিং একটি চার্জযোগ্য পরিষেবা; আপনি যদি বিনামূল্যে কোটা অতিক্রম করেন তবে আপনাকে বিল করা হতে পারে। আরও তথ্যের জন্য, ক্লাউড লগিং মূল্য দেখুন।

লগ লেখা

Cloud Functions লগার SDK ব্যবহার করা

Cloud Functions লগার SDK ফাংশন থেকে ক্লাউড লগিং পর্যন্ত স্ট্যাটাস রিপোর্ট করার জন্য একটি স্ট্যান্ডার্ড ইন্টারফেস প্রদান করে। আপনি স্ট্রাকচার্ড ডেটা সহ ইভেন্ট লগ করতে এই SDK ব্যবহার করতে পারেন, যা বিশ্লেষণ এবং পর্যবেক্ষণকে সহজ করে তোলে।

logger সাবপ্যাকেজ থেকে আমদানি করুন:

// All available logging functions
const {
  log,
  info,
  debug,
  warn,
  error,
  write,
} = require("firebase-functions/logger");
index.js

from firebase_functions import logger
main.py

• logger.log() কমান্ডের INFO লগ লেভেল থাকে।

• logger.info() কমান্ডের INFO লগ লেভেল থাকে।

• logger.warn() কমান্ডের WARNING লগ লেভেল থাকে।

• logger.error() কমান্ডের ERROR লগ লেভেল থাকে।

• logger.debug() কমান্ডের DEBUG লগ লেভেল থাকে।

• অভ্যন্তরীণ সিস্টেম বার্তাগুলিতে DEBUG লগ স্তর থাকে।

এই উদাহরণটি একটি ফাংশনকে একটি মৌলিক লগ লেখার জন্য দেখায়:

exports.helloWorld = onRequest((request, response) => {
  // sends a log to Cloud Logging
  log("Hello logs!");

  response.send("Hello from Firebase!");
});
index.js

@https_fn.on_request()
def hello_world(req: https_fn.Request) -> https_fn.Response:
    # sends a log to Cloud Logging
    logger.log("Hello logs!")

    return https_fn.Response("Hello from Firebase!")
main.py

আপনার ফাংশন কোডে বিভিন্ন ধরণের লগের জন্য বিভিন্ন লগ লেভেল ব্যবহার করুন। স্ট্রাকচার্ড ডেটা শেষ আর্গুমেন্ট হিসেবে লগের সাথে সংযুক্ত করা যেতে পারে। একটি ফাংশন কীভাবে প্রতিটি লগ টাইপ ব্যবহার করতে পারে তার একটি উদাহরণ এখানে দেওয়া হল:

exports.getInspirationalQuote = onRequest(async (request, response) => {
  const db = getFirestore();
  const today = new Date();
  const quoteOfTheMonthRef = db
      .collection("quotes")
      .doc(`${today.getFullYear()}`)
      .collection("months")
      .doc(`${today.getMonth()}`);

  const DEFAULT_QUOTE =
      "You miss 100% of the shots you don't take. -Wayne Gretzky";
  let quote;
  try {
    const quoteOfTheMonthDocSnap = await quoteOfTheMonthRef.get();

    // Attach relevant debugging information with debug()
    debug("Monthly quote fetch result", {
      docRef: quoteOfTheMonthRef.path,
      exists: quoteOfTheMonthDocSnap.exists,
      createTime: quoteOfTheMonthDocSnap.createTime,
    });

    if (quoteOfTheMonthDocSnap.exists) {
      quote = quoteOfTheMonthDocSnap.data().text;
    } else {
      // Use warn() for lower-severity issues than error()
      warn("Quote not found for month, sending default instead", {
        docRef: quoteOfTheMonthRef.path,
        dateRequested: today.toLocaleDateString("en-US"),
      });

      quote = DEFAULT_QUOTE;
    }
  } catch (err) {
    // Attach an error object as the second argument
    error("Unable to read quote from Firestore, sending default instead",
        err);

    quote = DEFAULT_QUOTE;
  }

  // Attach relevant structured data to any log
  info("Sending a quote!", {quote: quote});
  response.json({inspirationalQuote: quote});
});
index.js

@https_fn.on_request()
def get_inspirational_quote(req: https_fn.Request) -> https_fn.Response:
    firestore_client = firestore.client()
    today = datetime.date.today()
    quote_of_the_month_ref = (firestore_client.collection("quotes").doc(str(
        today.year)).collection("months").doc(str(today.month)))

    default_quote = "Python has been an important part of Google since the beginning, and remains so as the system grows and evolves."

    quote = None
    try:
        quote_of_the_month = quote_of_the_month_ref.get()

        # Attach relevant debugging information with debug()
        logger.debug(
            "Monthly quote fetch result",
            docRef=quote_of_the_month.path,
            exists=quote_of_the_month.exists,
            createTime=quote_of_the_month.createTime,
        )

        if quote_of_the_month.exists:
            quote = quote_of_the_month.to_dict()["text"]
        else:
            # Use warn() for lower-severity issues than error()
            logger.warn(
                "Quote not found for month, sending default instead",
                doc_reference=quote_of_the_month.path,
                date_requested=today.strftime("%Y-%m-%d"),
            )
            quote = default_quote
    except:
        e = sys.exc_info()[0]
        # Attach an error object as the second argument
        logger.error("Unable to read quote from Firestore, sending default instead", error=e)
        quote = default_quote

    # Attach relevant structured data to any log
    logger.info("Sending a quote!", quote=quote)
    return https_fn.Response("Hello from Firebase!")
main.py

logger.write() দিয়ে, আপনি CRITICAL , ALERT , এবং EMERGENCY এর অতিরিক্ত লগ তীব্রতা স্তর সহ লগ এন্ট্রি লিখতে পারেন। LogSeverity দেখুন।

exports.appHasARegression = onRegressionAlertPublished((event) => {
  write({
    // write() lets you set additional severity levels
    // beyond the built-in logger functions
    severity: "EMERGENCY",
    message: "Regression in production app",
    issue: event.data.payload.issue,
    lastOccurred: event.data.payload.resolveTime,
  });
});
index.js

@crashlytics_fn.on_regression_alert_published()
def app_has_regression(alert: crashlytics_fn.CrashlyticsRegressionAlertEvent) -> None:
    logger.write(
        severity="EMERGENCY",
        message="Regression in production app",
        issue=alert.data.payload.issue,
        last_occurred=alert.data.payload.resolve_time,
    )
    print(alert)
main.py

console.log ব্যবহার করে

কোনও ফাংশন থেকে লগিং করার জন্য প্রস্তাবিত সমাধান হল আপনার প্ল্যাটফর্মের জন্য লগার SDK ব্যবহার করা। Node.js এর মাধ্যমে, আপনি console.log এবং console.error এর মতো স্ট্যান্ডার্ড জাভাস্ক্রিপ্ট লগিং কল ব্যবহার করতে পারেন, তবে স্ট্যান্ডার্ড পদ্ধতিগুলি সঠিকভাবে কাজ করার জন্য প্রথমে আপনাকে একটি বিশেষ মডিউলের প্রয়োজন হবে:

require("firebase-functions/logger/compat");

একবার আপনার লগার সামঞ্জস্যতা মডিউলটি প্রয়োজন হয়ে গেলে, আপনি আপনার কোডে স্বাভাবিকভাবে console.log() পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করতে পারেন:

exports.helloError = functions.https.onRequest((request, response) => {
  console.log('I am a log entry!');
  response.send('Hello World...');
});
index.js

• console.log() কমান্ডের INFO লগ লেভেল থাকে।
• console.info() কমান্ডের INFO লগ লেভেল থাকে।
• console.warn() কমান্ডের ERROR লগ লেভেল থাকে।
• console.error() কমান্ডের ERROR লগ লেভেল থাকে।
• অভ্যন্তরীণ সিস্টেম বার্তাগুলিতে DEBUG লগ স্তর থাকে।

লগ দেখা হচ্ছে

Cloud Functions লগগুলি Google Cloud কনসোল , Cloud Logging UI, অথবা firebase কমান্ড-লাইন টুলের মাধ্যমে দেখা যাবে।

ফায়ারবেস সিএলআই ব্যবহার করা

firebase টুল দিয়ে লগ দেখতে, functions:log কমান্ডটি ব্যবহার করুন:

firebase functions:log

একটি নির্দিষ্ট ফাংশনের লগ দেখতে, ফাংশনের নামটি একটি আর্গুমেন্ট হিসেবে প্রদান করুন:

firebase functions:log --only <FUNCTION_NAME>

লগ দেখার সম্পূর্ণ বিকল্পের জন্য, functions:log জন্য সাহায্য দেখুন :

firebase help functions:log

Google Cloud কনসোল ব্যবহার করে

আপনি Google Cloud কনসোলে ফাংশনের লগ দেখতে পারেন।

Cloud Logging UI ব্যবহার করা

আপনি Cloud Logging UI-তে Cloud Functions লগ দেখতে পারেন।

লগ বিশ্লেষণ করা হচ্ছে

Cloud Logging লগ বিশ্লেষণ সরঞ্জামগুলির একটি শক্তিশালী স্যুট অফার করে যা আপনি আপনার Cloud Functions পর্যবেক্ষণ করতে ব্যবহার করতে পারেন।

চার্ট এবং সতর্কতা

একবার আপনি আপনার ফাংশনগুলি নিরীক্ষণের জন্য লগ-ভিত্তিক মেট্রিক্স তৈরি করার পরে, আপনি এই মেট্রিক্সের উপর ভিত্তি করে চার্ট এবং সতর্কতা তৈরি করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, সময়ের সাথে সাথে লেটেন্সি কল্পনা করার জন্য আপনি একটি চার্ট তৈরি করতে পারেন, অথবা যদি কোনও নির্দিষ্ট ত্রুটি খুব ঘন ঘন ঘটে তবে আপনাকে জানানোর জন্য একটি সতর্কতা তৈরি করতে পারেন।

চার্টে লগ-ভিত্তিক মেট্রিক্স কীভাবে ব্যবহার করবেন এবং সতর্কতা নীতি সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্যের জন্য চার্ট এবং সতর্কতা তৈরি করা দেখুন।

এক্সিকিউশন আইডিগুলি বুঝুন এবং ব্যবহার করুন

ডিফল্টরূপে, ক্লাউড রান ফাংশন (দ্বিতীয় প্রজন্ম) একটি একক ফাংশন ইনস্ট্যান্সের মধ্যে একাধিক অনুরোধের একযোগে সম্পাদন সমর্থন করে। এর অর্থ হল বিভিন্ন অনুরোধের লগগুলি ইন্টারলিভ করা যেতে পারে, যার ফলে একটি একক সম্পাদনের প্রবাহ অনুসরণ করা কঠিন হয়ে পড়ে।

এতে সাহায্য করার জন্য, ফায়ারবেস সিএলআই সংস্করণ ১৩.৩৩.০ ব্যবহার করে ফাংশন স্থাপন করা হয় এবং পরবর্তীতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি বিকল্পের সাথে স্থাপন করা হয় যাতে সেই এক্সিকিউশন পরিচালনার সময় নির্গত প্রতিটি লগ এন্ট্রির সাথে একটি এক্সিকিউশন আইডি সংযুক্ত করা যায়।

এক্সিকিউশন আইডি আপনার ফাংশন দ্বারা পরিচালিত একটি একক অনুরোধের সাথে সম্পর্কিত সমস্ত লগকে অনন্যভাবে সনাক্ত করে। কোনও কোড পরিবর্তনের প্রয়োজন নেই; এক্সিকিউশন আইডি স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার লগে যোগ করা হবে।

আপনার লগ এন্ট্রিতে লগিং এক্সিকিউশন আইডি নিষ্ক্রিয় করতে, আপনার dotenv ফাইলে পরিবেশ পরিবর্তনশীল LOG_EXECUTION_ID false এ সেট করুন।

এক্সিকিউশন আইডি অনুসারে লগগুলি খুঁজুন এবং সম্পর্কিত করুন

আপনি ক্লাউড লগস এক্সপ্লোরারে এক্সিকিউশন আইডির মাধ্যমে লগগুলি পরিদর্শন এবং সম্পর্কিত করতে পারেন।

1. আপনার ফাংশন থেকে লগ এন্ট্রিটি প্রসারিত করুন। এক্সিকিউশন আইডিটি স্ট্রাকচার্ড লগ ডেটার মধ্যে অবস্থিত, যা লেবেলের অধীনে labels.execution_id হিসাবে নেস্টেড।

2. execution_id এর মানটিতে ক্লিক করুন এবং ড্রপ-ডাউন মেনু থেকে "মিলিত এন্ট্রি দেখান" নির্বাচন করুন যাতে একই ফাংশন এক্সিকিউশনের সাথে সম্পর্কিত অন্যান্য সমস্ত লগ দেখা যায়।

এক্সিকিউশন আইডি ব্যবহার করে, আপনি একটি একক অনুরোধের সাথে সম্পর্কিত সমস্ত লগ বার্তা একসাথে গ্রুপ করতে পারেন, এমনকি যদি আপনার ফাংশন একই সাথে একাধিক অনুরোধ পরিচালনা করে।

কাস্টম সারাংশ ক্ষেত্রগুলির সাহায্যে লগ দৃশ্যমানতা উন্নত করুন

লগস এক্সপ্লোরারে এক্সিকিউশন আইডি আরও সহজে দৃশ্যমান করার জন্য, আপনি এটিকে [কাস্টম সারাংশ ক্ষেত্র][ক্লাউড-লগিং-প্রেফারেন্স] হিসাবে যুক্ত করতে পারেন। সারাংশ ক্ষেত্র হিসাবে এক্সিকিউশন আইডি যুক্ত করার পরে, প্রতিটি লগ এন্ট্রি লগ লাইনের শুরুতে একটি চিপ হিসাবে এক্সিকিউশন আইডি দেখাবে। যেভাবে 1st Gen ফাংশন সমস্ত লগ এন্ট্রির জন্য এক্সিকিউশন আইডি সার্ফেস করে।

সারাংশ ক্ষেত্রে এক্সিকিউশন আইডি যোগ করতে:

1. labels.execution_id এর অধীনে স্ট্রাকচার্ড লগ এন্ট্রিতে এক্সিকিউশন আইডির মানটিতে ক্লিক করুন।

2. ড্রপ-ডাউন মেনু থেকে "সারাংশ লাইনে ক্ষেত্র যোগ করুন" নির্বাচন করুন।

প্রতিটি লগ এন্ট্রি এখন সারাংশ ক্ষেত্রে executionId স্পষ্টভাবে প্রদর্শন করে, যার ফলে একটি নির্দিষ্ট execution ID এর সাথে সম্পর্কিত লগগুলি সনাক্ত করা এবং গোষ্ঠীভুক্ত করা সহজ হয়।