HI！大家好，我是 Shammi！😊

我在 Colab 上打造的 SDGs 聊天機器人，已經成功搬家到 Google Cloud Run 了！現在我的機器人終於有了一個穩定、可以 24/7 運行的家。這真是一個里程碑！然而，機器人上線並不是終點，而是另一個挑戰的開始：如何確保它能穩定、健康地持續提供服務？

今天，Day 28 的挑戰就是要來探討機器人上線後的維護與管理。我將聚焦在日誌 (Logging) 與監控 (Monitoring) 這兩個關鍵環節，確保我的 SDGs 智慧機器人能夠穩定運行，並在發生問題時，我能第一時間發現並解決它。

這是一個讓機器人從「運行」走向「永續穩定」的關鍵步驟！GOGOGO！

🌐 一、 為什麼日誌與監控是機器人上線後的『守護神』？

在 AI 時代，我們手上握有了強大的工具。我相信，身為「個人」，我們可以運用 AI 科技為這個世界創造正面影響。我的專案目標是推廣 SDGs，而要讓機器人能夠持續發揮影響力，穩定運行是前提！日誌與監控就像是機器人的「眼睛」和「紀錄本」，讓我知道它過得好不好，有沒有遇到困難。

👉 問題診斷與除錯：當機器人出現異常（例如不回應、回覆錯誤）時，日誌是我們追溯問題根源的「線索」。透過詳細的日誌記錄，我可以知道機器人何時收到訊息、處理了什麼、呼叫了哪些 API、以及在哪一步發生了錯誤。

👉 效能分析與優化：監控系統可以提供機器人的運行狀態數據，例如每秒處理的請求數、回應時間、CPU 或記憶體使用率等。這些數據能幫助我了解機器人的效能瓶頸，並進行優化。

👉 服務可用性保障：透過即時監控，我可以設定警報。當機器人停止運行或響應時間過長時，我會立即收到通知，從而快速介入處理，最大程度地減少服務中斷的時間。

👉 理解用戶行為：日誌可以記錄用戶與機器人的互動模式，這些數據雖然不直接用於性能，但能為機器人未來的改進提供方向。

👉 增強信任與公信力：一個穩定、可靠、幾乎不掉線的機器人，能讓用戶對我的 SDGs 推廣專案更有信心。日誌與監控是維護這種信任的基礎。

🌐 二、 機器人『日誌與監控』的策略規劃與實作考量

要讓我的機器人具備健全的日誌與監控能力，我將從「如何記錄」和「如何觀察」兩個維度來規劃。這將會基於我的 Python 程式碼和 Google Cloud Run 的平台功能進行。

策略一：完善日誌記錄 (Logging)：讓機器人『說出』它的心聲！

日誌是機器人的「黑盒子飛行紀錄器」。在程式碼中加入適當的日誌記錄，才能在問題發生時提供寶貴的線索。

👉 Python 的 logging 模組：我已經在程式碼中使用了 Python 內建的 logging 模組。這是最佳實踐！它允許我設定不同級別的日誌（例如 INFO、WARNING、ERROR），並將日誌輸出到控制台。

👉 Cloud Run 日誌整合：Google Cloud Run 會自動收集我們程式碼中輸出的所有標準輸出（print()）和錯誤輸出，並將它們整合到 Cloud Logging 服務中。這意味著我們不需要手動將日誌寫入檔案，這是一個非常方便的優勢。

👉 日誌內容：我會確保在關鍵的程式碼路徑上，記錄足夠的上下文資訊，例如：

• 訊息接收：收到來自 LINE 的每個訊息時。
• API 呼叫：每次呼叫 Google Gemini API、Embedding API 時（包括成功和失敗）。
• 錯誤處理：try-except 區塊中捕捉到的任何異常，例如 429 錯誤。

策略二：整合監控工具 (Monitoring)：讓機器人『自己』告訴我它還好嗎？

監控是日誌的延伸，它更強調即時性、數據化和警報。

👉 Cloud Run 內建監控：Cloud Run 提供了內建的監控儀表板，我可以在 Google Cloud Console 中直接查看。這些指標能幫助我判斷服務的整體健康狀況：

• 請求數量 (Request count)：了解有多少訊息被處理。
• 延遲 (Latency)：查看每次回應所需的時間，這能幫助我判斷服務是否有延遲。
• 容器 CPU 使用率 (Container CPU utilization)：判斷機器人是否需要更多的處理能力。
• 容器記憶體使用量 (Container memory usage)：監控記憶體使用量，防止服務崩潰。

👉 應用程式級監控與警報 (進階考量)：

• 自定義指標：如果需要更精細的監控，我可以利用 Cloud Monitoring 服務。例如，在程式碼中加入計數器來追蹤成功回覆數量、失敗次數等，然後將這些數據傳送到 Cloud Monitoring。
• 警報機制：這是最重要的功能之一。我可以在 Cloud Monitoring 中設定警報，當監控指標達到預設閾值（例如：錯誤率超過 5%，或者服務長時間沒有任何回應）時，自動發送通知給我，以便我能立即介入處理。

總結

日誌與監控是能夠確保我的 SDGs 智慧聊天機器人能夠長期、穩定、可靠運行的生命線。
透過 Google Cloud Run 內建的強大功能，我將能夠主動地管理機器人的健康，而不是被動地等待問題發生。

接下來，我會把這些日誌和監控的思維融入我的機器人管理日常中，讓我的 SDGs 智慧機器人能夠持續為永續發展貢獻力量！