Instrumentation de Cloud Run functions

Documentation > Serverless > Google Cloud Run > Instrumentation de Cloud Run functions

Vous recherchez Cloud Run functions de 1re génération ? Si vous utilisez Cloud Run functions de 1re génération, anciennement appelées Cloud Functions de 1re génération, consultez Instrumentation Cloud Run functions de 1re génération

Configuration avec l’onboarding assisté par agent

Utilisez l’onboarding assisté par agent pour configurer la surveillance de vos Cloud Run functions avec l’assistance de l’IA. L’onboarding assisté par agent détecte les frameworks de votre projet, applique la configuration requise sur place et vérifie que les données circulent. Deux chemins complémentaires utilisent le même compte Datadog :

AI Setup CLI : un outil de terminal autonome. Utilisez-le lorsque vous ne souhaitez pas installer de serveur MCP.
MCP Server : Configurez-le depuis votre IDE via un assistant de codage tel que Claude Code ou Cursor.

Exécutez la CLI dans le répertoire de votre projet (nécessite Node.js 22+). Il lie votre compte Datadog, puis instrumente vos Cloud Run functions :

npx @datadog/ai-setup-cli --product serverless --serverless-compute-type=gcp-cloud-run-functions

Omettez --product pour exécuter de manière interactive, ou ajoutez --site pour cibler votre site Datadog.

Utilisez l’outil serverless_onboarding du serveur Datadog MCP pour configurer la surveillance de vos Cloud Run functions avec l’assistance de l’IA. Une fois connecté, essayez une invite telle que :

Help me monitor my GCP Cloud Run functions with Datadog using Terraform.

Instrumentation manuelle

Tout d’abord, configurez l’Datadog-Google Cloud Platform integration pour collecter les métriques et les logs des services Google Cloud. N’oubliez pas d’ajouter le rôle cloud asset viewer à votre compte de service et d’activer l’API Cloud Asset Inventory dans Google Cloud.

Ensuite, sélectionnez votre runtime ci-dessous pour obtenir des instructions sur la manière d’instrumenter votre application :