概要

Google Cloudのサーバーレスサービスの１つであるCloud Functions(Pythonランタイム環境)のトレースデータをNew Relicを使って取得できたので、その内容をまとめようと思います。

今回の検証環境

Cloud Functions側は以下の条件で検証。

リージョン: us-central1
Cloud Functions: V2(第二世代)
ランタイム: Python　3.12
トリガー: HTTPS

New Relic

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手順

①New Relic APMライブラリのインストール

PythonランタイムのCloud Functionではrequirements.txtが用意されております。
このrequirements.txtにNew Relicライブラリを読み込むように追記します。

requirements.txt

functions-framework==3.*
newrelic==9.7.0  <---追加

※現時点(2024/04)での最新のライブラリバージョンを指定しております。適宜変更ください。

②New Relic APMエージェントの設定

New Relic APMエージェントは通常newrelic.iniというファイルで細かな設定を行いますが、環境変数でも設定可能です。

設定する項目は以下の３つです。

環境変数で行うNew Relicエージェントの設定行項目.

NEW_RELIC_LICENSE_KEY: xxxx  <--- (New RelicのLicense keyを指定)
NEW_RELIC_APP_NAME: yyy  <--- (ご自身のCloud Functionsの名前を指定)
NEW_RELIC_DISTRIBUTED_TRACING_ENABLED: TRUE

③main.pyにコードを追記する

最低限の設定としては3つあり、New Relicライブラリの読み込みとNew Relic Agentの初期化、そしてデコレーターの設定を行います。これで最低限動きます。
以下のサンプルコードでは、Cloud FunctionのPythonランタイムで提供される初期のコードを使ってNew Relicで計装するときの例です。

  import functions_framework
+ import newrelic.agent # newrelicライブラリの読み込み

+ newrelic.agent.initialize() #newrelic-agentの初期化

  @functions_framework.http
+ @newrelic.agent.function_trace() #計測対象の関数に対しデコレーターを設定
  def hello_http(request):
      """HTTP Cloud Function.
      Args:
          request (flask.Request): The request object.
          <https://flask.palletsprojects.com/en/1.1.x/api/#incoming-request-data>
      Returns:
          The response text, or any set of values that can be turned into a
          Response object using `make_response`
          <https://flask.palletsprojects.com/en/1.1.x/api/#flask.e_response>.
      """
      request_json = request.get_json(silent=True)
      request_args = request.args

      if request_json and 'name' in request_json:
          name = request_json['name']
      elif request_args and 'name' in request_args:
          name = request_args['name']
      else:
          name = 'World'

      return 'Hello {}!'.format(name)

④リクエスト発生させて、テレメトリデータをNew Relic上で確認する

リクエストを発生させて、New Relic APMエージェントにテレメトリデータを収集させます。
収集されたデータはNew Relic上で以下のように確認できます。ただし、初回アクセスに限りリクエスト発生か約5分ほどの時間がかかりますが、それ以降はリアルタイムにデータが表示されます。

また、以下はCloud Function でエラーが観測された時の画面になります。この画面からメトリック、スタックトレース、ログなどの基本的なテレメトリデータが計測できていることがわかります。

まとめ

New Relic APMを使ってCloud FunctionsのPythonランタイム環境を計測できました。
ライブラリのインストール、環境変数の設定、コードへの追加(今回は2行の追記)のみで実装できたので、作業負荷は思ったよりも高くなかったです。今回のケースは、Google Cloudと他のクラウドプラットフォーム、またはオンプレを併用している場合、New Relicのようなサービスを使うことで各種プラットフォームを跨いで観測できるケースがマッチすると思います。ご参考になれば幸いです。