New Relicインテグレーションには、Google Cloud Platform（GCP）とのFirebase AI Logic（以前のVertex AI in Firebase）のデータをNew Relicに報告するものが含まれます。このドキュメントでは、GCP Firebase AI Logicインテグレーションを有効にする方法を説明し、それが報告するデータについて説明します。
特徴
Firebase AI Logicを使用すると、カスタムバックエンドなしで、モバイルアプリやウェブアプリのクライアントSDKから直接GeminiおよびImagenモデルを呼び出すことができます。New Relic Firebase AI Logicインテグレーションは、各モデルの生成AIクライアントテレメトリーを収集します：オペレーション時間、トークン使用量、およびモダリティごとの使用回数。
統合をアクティブ化する
重要
この統合は、GCP プロジェクトを [Workload Identity Federation] に接続する場合にのみ利用可能です。サービスアカウントまたはユーザーアカウントの接続では利用できません。
インテグレーションを有効にするには、標準手順に従い、Workload Identity Federationを使用してGCPサービスをNew Relicに接続します。
ポーリング頻度
New Relicインテグレーションは、インテグレーションによって異なるポーリング間隔に従って、GCPサービスをクエリします。Firebase AI Logicのポーリング頻度は5分です。解像度は1分あたり1データポイントです。
ワークロード Identity Federation
データを見つけて使用する
GCPクラウドモニタリングで利用可能なすべてのFirebase AI Logicモデルメトリクスは、Metricイベントタイプでディメンショナルメトリクスとして収集されます。
このインテグレーションは、New Relicエンティティエクスプローラーにエンティティを作成しません。たとえば、Metricイベントタイプで直接そのメトリクスをクエリします：
FROM Metric SELECT count(*) WHERE metricName LIKE 'gcp.firebasevertexai.%' FACET metricNameメトリックデータ
gen_ai_client_operation_duration .p50、.p95、および.p99パーセンタイルメトリクスとしても利用できます。
ヒント
Firebase AI Logicは、別のモニター対象リソースでプロンプトテンプレートメトリクス（render_countおよびrender_latency）も公開します。プレビュー版であるため、このインテグレーションはそれらのメトリクスを収集しません。
完全なリストについては、GoogleのFirebase AI Logicメトリクスドキュメントをご覧ください。