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Integración de monitoreo de Google Cloud Firebase AI Logic

La integración de New Relic con Google Cloud Platform (GCP) incluye una que informa datos de Firebase AI Logic (anteriormente Vertex AI en Firebase) a New Relic. Este documento explica cómo activar la integración de GCP Firebase AI Logic y describe los datos que reporta.

Característica

Firebase AI Logic permite que las aplicaciones móviles y web llamen a los modelos Gemini e Imagen directamente desde los SDK del cliente, sin un backend personalizado. La integración de New Relic Firebase AI Logic recopila telemetría del cliente de IA generativa para cada modelo: duración de la operación, uso de token y recuentos de uso por modalidad.

Activar la integración

Importante

Esta integración está disponible solo cuando conecta su proyecto de GCP con la Workload Identity Federation. No está disponible para conexiones de cuentas de servicio o cuentas de usuario.

Para habilitar la integración, siga los procedimientos estándar para conectar su servicio de GCP a New Relic con la Workload Identity Federation.

Frecuencia de sondeo

La integración de New Relic consulta sus servicios de GCP de acuerdo con un intervalo de sondeo que varía según la integración. La frecuencia de sondeo para Firebase AI Logic es de 5 minutos. La resolución es 1 punto de datos cada minuto.

Federación de identidades de workload (Workload Identity Federation)

Buscar y utilizar datos

Todas las métricas del modelo de Firebase AI Logic disponibles en el monitoreo de la nube de GCP se recopilan como métricas dimensionales en el tipo de evento Metric.

Esta integración no crea entidades en el explorador de entidades de New Relic. Consulte sus métricas directamente en el tipo de evento Metric, por ejemplo:

FROM Metric SELECT count(*) WHERE metricName LIKE 'gcp.firebasevertexai.%' FACET metricName

Datos métricos

gen_ai_client_operation_duration también está disponible como métricas de percentil .p50, .p95 y .p99.

Sugerencia

Firebase AI Logic también expone métricas de plantilla de símbolo (render_count y render_latency) en un recurso monitoreado independiente. Esta integración no recopila esas métricas porque están en versión preliminar.

Para obtener la lista completa, consulte la documentación de la métrica de Firebase AI Logic de Google.

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