লগ লিখুন এবং দেখুন


লগিং ডিবাগিং এবং মনিটরিং কোডের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ টুল। Cloud Functions আপনাকে Node.js বা Python এর জন্য লগার SDK বা ওয়েবের জন্য ডেভেলপ করার জন্য console অবজেক্ট স্ট্যান্ডার্ড ব্যবহার করার বিকল্প দেয়৷

ক্লাউড লগিং একটি চার্জযোগ্য পরিষেবা; আপনি নো-কস্ট কোটা অতিক্রম করলে আপনাকে বিল করা হতে পারে। আরও তথ্যের জন্য, ক্লাউড লগিং মূল্য দেখুন।

লগ লেখা

Cloud Functions লগার SDK ব্যবহার করে৷

Cloud Functions লগার SDK ফাংশন থেকে ক্লাউড লগিং-এ স্ট্যাটাস রিপোর্ট করার জন্য একটি আদর্শ ইন্টারফেস প্রদান করে। আপনি স্ট্রাকচার্ড ডেটা সহ ইভেন্ট লগ করতে এই SDK ব্যবহার করতে পারেন, সহজ বিশ্লেষণ এবং পর্যবেক্ষণ সক্ষম করে৷

logger সাবপ্যাকেজ থেকে আমদানি করুন:

Node.js

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

পাইথন

from firebase_functions import logger
  • 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 বার্তাগুলির DEBUG লগ স্তর রয়েছে৷

এই উদাহরণটি একটি মৌলিক লগ লেখার একটি ফাংশন প্রদর্শন করে:

Node.js

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

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

পাইথন

@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!")

আপনার ফাংশন কোডে বিভিন্ন ধরনের লগের জন্য বিভিন্ন লগ লেভেল ব্যবহার করুন। স্ট্রাকচার্ড ডেটা শেষ যুক্তি হিসাবে লগের সাথে সংযুক্ত করা যেতে পারে। একটি ফাংশন প্রতিটি লগ টাইপ কিভাবে ব্যবহার করতে পারে তার একটি উদাহরণ এখানে দেওয়া হল:

Node.js

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});
});

পাইথন

@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!")

logger.write() এর মাধ্যমে, আপনি CRITICAL , ALERT , এবং EMERGENCY এর অতিরিক্ত লগ তীব্রতার মাত্রা সহ লগ এন্ট্রি লিখতে পারেন। LogSeverity দেখুন।

Node.js

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,
  });
});

পাইথন

@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)

console.log ব্যবহার করে

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

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

একবার আপনার লগার সামঞ্জস্যতা মডিউল প্রয়োজন হলে, আপনি আপনার কোডে স্বাভাবিক হিসাবে console.log() পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারেন:

exports.helloError = functions.https.onRequest((request, response) => {
  console.log('I am a log entry!');
  response.send('Hello World...');
});
  • 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 বার্তাগুলির DEBUG লগ স্তর রয়েছে৷

লগ দেখা

Cloud Functions জন্য লগগুলি হয় Google Cloud কনসোলে , Cloud Logging UI, বা firebase কমান্ড-লাইন টুলের মাধ্যমে দেখা যায়৷

Firebase CLI ব্যবহার করে

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

firebase functions:log

একটি নির্দিষ্ট ফাংশনের জন্য লগ দেখতে, একটি যুক্তি হিসাবে ফাংশন নাম প্রদান করুন:

firebase functions:log --only <FUNCTION_NAME>

লগ দেখার বিকল্পগুলির সম্পূর্ণ পরিসরের জন্য, functions:log :

firebase help functions:log

Google Cloud কনসোল ব্যবহার করে

আপনি Google Cloud কনসোলে ফাংশনের জন্য লগ দেখতে পারেন।

Cloud Logging UI ব্যবহার করা

আপনি Cloud Logging UI-তে Cloud Functions জন্য লগগুলি দেখতে পারেন৷

লগ বিশ্লেষণ

Cloud Logging লগ বিশ্লেষণ সরঞ্জামগুলির একটি শক্তিশালী স্যুট অফার করে যা আপনি আপনার Cloud Functions নিরীক্ষণ করতে ব্যবহার করতে পারেন৷

চার্ট এবং সতর্কতা

একবার আপনি আপনার ফাংশনগুলি নিরীক্ষণ করার জন্য লগ-ভিত্তিক মেট্রিক তৈরি করলে, আপনি এই মেট্রিকগুলির উপর ভিত্তি করে চার্ট এবং সতর্কতা তৈরি করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি সময়ের সাথে লেটেন্সি কল্পনা করার জন্য একটি চার্ট তৈরি করতে পারেন, বা একটি নির্দিষ্ট ত্রুটি খুব ঘন ঘন ঘটলে আপনাকে জানানোর জন্য একটি সতর্কতা তৈরি করতে পারেন।

চার্ট এবং সতর্কতা নীতিতে লগ-ভিত্তিক মেট্রিক্স কীভাবে ব্যবহার করতে হয় সে সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্যের জন্য চার্ট এবং সতর্কতা তৈরি করা দেখুন।