Remote Config in Serverumgebungen verwenden

Firebase Remote Config unterstützt jetzt die serverseitige Konfiguration mit dem Firebase Admin Node.js SDK v12.1.0 und höher. Mit dieser neuen Funktion können Sie das Verhalten und die Konfiguration serverseitiger Anwendungen mit Remote Config dynamisch verwalten. Dazu gehören auch serverlose Implementierungen wie Cloud Functions.

Im Gegensatz zu Firebase-Client-SDKs, die eine clientspezifische Konfiguration abrufen, die aus der Remote Config-Vorlage abgeleitet wird, lädt das serverseitige Remote Config SDK eine vollständige Remote Config-Vorlage von Firebase herunter. Ihr Server kann dann die Vorlage bei jeder eingehenden Anfrage auswerten und mithilfe seiner eigenen Logik eine benutzerdefinierte Antwort mit sehr niedriger Latenz senden. Mit Bedingungen können Sie Antworten basierend auf zufälligen Prozentsätzen und Kundenattributen steuern und anpassen, die in benutzerdefinierten Signalen definiert sind.

Mit serverseitigen Remote Config-Tags haben Sie folgende Möglichkeiten:

• Sie können Konfigurationsparameter für Anwendungen definieren, die auf Ihrem Server ausgeführt werden oder auf die über Ihren Server zugegriffen wird. So können Sie Anwendungsfälle wie die Remotekonfiguration von KI-Modellparametern, Prompts und anderen Integrationen ermöglichen, um die Sicherheit Ihrer API-Schlüssel zu gewährleisten.
• Parameter dynamisch an Änderungen in Ihrer Umgebung oder andere Anwendungsänderungen anpassen, z. B. LLM-Parameter und Modellendpunkte aktualisieren
• Sie können die Kosten senken, indem Sie die APIs, die Ihr Server aufruft, aus der Ferne aktualisieren.
• Sie können benutzerdefinierte Konfigurationen für Clients generieren, die auf Ihren Server zugreifen.
• Erfassen Sie, welche Kunden einen Parameterwert erhalten haben, und verwenden Sie diese Informationen in Cloud Functions als Teil eines Berechtigungsüberprüfungssystems.

Sie können serverseitige Remote Config in Cloud Run, Cloud Functions oder in selbst gehosteten Serverumgebungen bereitstellen.

Remote Config in Serverumgebungen ist eine Vorabversion. Das bedeutet, dass sich die Funktionalität ändern kann und die Version möglicherweise nur eingeschränkt unterstützt wird.

Wenn Sie serverseitige Remote Config verwenden, teilen Sie uns gern Ihr Feedback mit.

Hinweis

Folgen Sie der Anleitung unter Dem Server das Firebase Admin SDK hinzufügen, um ein Firebase-Projekt zu erstellen, ein Dienstkonto einzurichten und dem Server das Firebase Admin Node.js SDK hinzuzufügen.

Schritt 1: Firebase Admin Node.js SDK initialisieren und API-Anfragen autorisieren

Wenn Sie das Admin SDK ohne Parameter initialisieren, verwendet das SDK die Standardanmeldedaten für Google-Anwendungen und liest Optionen aus der Umgebungsvariablen GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS. So initialisieren Sie beispielsweise das SDK und fügen Remote Config hinzu:

import { initializeApp } from "firebase-admin/app";
import { getRemoteConfig } from "firebase-admin/remote-config";

// Initialize Firebase
const firebaseApp = initializeApp();

Schritt 2: Standardparameterwerte für Ihre Serveranwendung ermitteln

Ermitteln Sie die Variablen in Ihrer App, die Sie dynamisch mit Remote Config aktualisieren möchten. Überlegen Sie dann, welche Variablen in Ihrer Anwendung standardmäßig festgelegt werden müssen und wie ihre Standardwerte lauten sollten. So wird sichergestellt, dass Ihre Anwendung auch dann ausgeführt wird, wenn die Verbindung zum Remote Config-Backend-Server unterbrochen wird.

Wenn Sie beispielsweise eine Serveranwendung schreiben, die eine generative KI-Funktion verwaltet, können Sie einen Standardmodellnamen, einen Prompt-Vorspann und eine generative KI-Konfiguration wie die folgende festlegen:

Parametername	Beschreibung	Typ	Standardwert
model_name	Name der Modell-API	String	gemini-1.5-pro
preamble_prompt	Prompt, der der Suchanfrage des Nutzers vorangestellt werden soll	String	I'm a developer who wants to learn about Firebase and you are a helpful assistant who knows everything there is to know about Firebase!
generation_config	Parameter, die an das Modell gesendet werden sollen	JSON	{"stopSequences": ["I hope this helps"], "temperature": 0.7, "maxOutputTokens": 512, "topP": 0.1, "topK": 20}

Schritt 3: Serveranwendung konfigurieren

Nachdem Sie die Parameter festgelegt haben, die Sie mit Remote Config verwenden möchten, konfigurieren Sie Ihre Anwendung so, dass Standardwerte festgelegt, die serverspezifische Remote Config-Vorlage abgerufen und die Werte verwendet werden. In den folgenden Schritten wird beschrieben, wie Sie Ihre Node.js-Anwendung konfigurieren.

1. Rufen Sie die Vorlage auf und laden Sie sie.

   // Initialize server-side Remote Config
   const rc = getRemoteConfig(firebaseApp);
   const template = rc.initServerTemplate();
   
   // Load Remote Config
   await template.load();
   

   Wenn Sie Node.js in einer Cloud Functions verwenden, können Sie die asynchrone getServerTemplate verwenden, um die Vorlage in einem einzigen Schritt abzurufen und zu laden:

   // Initialize server-side Remote Config
   const rc = getRemoteConfig(firebaseApp);
   const template = await rc.getServerTemplate();
   

2. Damit Ihre Anwendung auch dann ausgeführt werden kann, wenn die Verbindung zum Remote Config-Backendserver unterbrochen wird, fügen Sie Ihrer App Standardwerte für jeden Parameter hinzu. Fügen Sie dazu in Ihrer initServerTemplate- oder getServerTemplate-Vorlagenfunktion ein defaultConfig ein:

   const template = rc.initServerTemplate({
     defaultConfig: {
       model_name: "gemini-pro",
       generation_config: '{"stopSequences": [], "temperature": 0.7, "maxOutputTokens": 512, "topP": 0.1, "topK": 20}',
       preamble_prompt: "I'm a developer who wants to learn about Firebase and you are a helpful assistant who knows everything there is to know about Firebase!"
     },
   });
   
   // Load Remote Config
   await template.load()
   

3. Nachdem die Vorlage geladen wurde, importieren Sie mit template.evaluate() die Parameter und Werte aus der Vorlage:

   // Add template parameters to config
   const config = template.evaluate();
   

4. Optional: Wenn Sie in Ihrer Remote Config-Vorlage Bedingungen festlegen, definieren und geben Sie die gewünschten Werte an:

   • Wenn Sie Prozentsatzbedingungen verwenden, fügen Sie die randomizationId, die Sie zur Auswertung der Bedingungen verwenden möchten, in die Funktion template.evaluate() ein.
   • Wenn Sie benutzerdefinierte Signale verwenden, definieren Sie die Attribute und ihre Werte. Benutzerdefinierte Signale sind mit dem Firebase Admin Node.js SDK 12.5.0 und höher verfügbar.

   Sie können beispielsweise eine Firebase-Installations-ID als randomizationId oder eine Nutzer-ID festlegen, damit jeder Nutzer, der Ihren Server kontaktiert, der richtigen zufälligen Gruppe hinzugefügt wird. version kann als benutzerdefiniertes Signal für die Ausrichtung auf bestimmte Clientversionen und platform als benutzerdefiniertes Signal für die Ausrichtung auf die Clientplattform verwendet werden.

   Hinweis: Das folgende Beispiel ist vereinfacht. In einem realen Szenario würden Sie Ihren Server wahrscheinlich so konfigurieren, dass für jeden Client eindeutige Zufalls-IDs generiert werden. So wird sichergestellt, dass Remote Config jedem Nutzer in Prozent basierenden Bedingungen immer dieselben Werte liefert, basierend auf der zugewiesenen Gruppe.

   Weitere Informationen zu Bedingungen finden Sie unter Arten von bedingten Regeln.

   // Add template parameters to `config`. Evaluates the
   // template and returns the parameter value assigned to
   // the group assigned to the {randomizationId} and version.
   const config = template.evaluate({
     randomizationId: "2ac93c28-c459-4760-963d-a3974ec26c04",
     version: "1.0",
     platform: "Android"
   });
   
   

   Wichtig :Wenn bei der Auswertung der Vorlage kein randomizationId oder benutzerdefiniertes Signal angegeben wird, wird der Standardwert aus der Remote Config-Vorlage zurückgegeben.

5. Als Nächstes extrahieren Sie die benötigten Parameterwerte aus der Konfigurationskonstante. Verwenden Sie getters, um die Werte von Remote Config in das erwartete Format umzuwandeln. Die folgenden Typen werden unterstützt:

   • Boolesch: getBoolean
   • Objekt: getValue
   • Nummer: getNumber
   • String: getString

   Wenn Sie beispielsweise Vertex AI auf Ihrem Server implementieren und das Modell und die Modellparameter ändern möchten, sollten Sie Parameter für model_name und generationConfig konfigurieren. Hier ein Beispiel dafür, wie Sie auf die Werte von Remote Config zugreifen können:

   // Replace defaults with values from Remote Config.
   const generationConfig =
     JSON.parse(
       config.getString('generation_config'));
   
   const is_ai_enabled = config.getBool('is_ai_enabled');
   
   const model = config.getString('model_name');
   
   // Generates a prompt comprised of the Remote Config
   // parameter and prepends it to the user prompt
   const prompt = `${config.getString('preamble_prompt')} ${req.query.prompt}`;
   

6. Wenn Ihr Server im Gegensatz zu einer serverlosen Umgebung lange läuft, verwenden Sie setInterval, um die Vorlage regelmäßig neu zu laden, damit Sie regelmäßig die aktuellste Vorlage vom Remote Config-Server abrufen.

Schritt 4: Serverspezifische Parameterwerte in Remote Config festlegen

Erstellen Sie als Nächstes eine Server-Remote Config-Vorlage und konfigurieren Sie die Parameter und Werte, die in Ihrer App verwendet werden sollen.

So erstellen Sie eine serverspezifische Remote Config-Vorlage:

1. Öffnen Sie die Seite Remote ConfigParameter der Firebase Console und wählen Sie in der Auswahl Client/Server die Option Server aus.
2. Definieren Sie Remote Config-Parameter mit denselben Namen und Datentypen wie die Parameter, die Sie in Ihrer App definiert haben, und geben Sie Werte an. Diese Werte überschreiben den defaultConfig, den Sie unter Serveranwendung konfigurieren festgelegt haben, wenn Sie die Vorlage abrufen und auswerten und diese Werte Ihren Variablen zuweisen.
3. Optional können Sie Bedingungen festlegen, um Werte dauerhaft auf eine zufällige Stichprobe von Instanzen oder von Ihnen definierten benutzerdefinierten Signalen anzuwenden. Weitere Informationen zu Bedingungen finden Sie unter Arten von bedingten Regeln.
4. Wenn Sie alle Parameter hinzugefügt haben, klicken Sie auf Änderungen veröffentlichen.
5. Prüfen Sie die Änderungen und klicken Sie noch einmal auf Änderungen veröffentlichen.

Schritt 5: Mit Cloud Functions oder Cloud Run bereitstellen

Wenn Ihre Serveranwendung einfach und ereignisgesteuert ist, sollten Sie Ihren Code mit Cloud Functions bereitstellen. Angenommen, Sie haben eine App mit Dialogen von Charakteren, die von einer generativen KI-API (z. B. Google AI oder Vertex AI) unterstützt werden. In diesem Fall können Sie die Logik für die LLM-Auslieferung in einer Funktion hosten, die von Ihrer App bei Bedarf aufgerufen wird.

• Eine Lösung, bei der Cloud Functions der 2. Generation mit serverseitigem Remote Config verwendet wird, finden Sie unter Serverseitiges Remote Config mit Cloud Functions und Vertex AI verwenden.

• Weitere Informationen zum Bereitstellen Ihrer App mit Cloud Functions finden Sie unter Einstieg: Erste Funktionen schreiben, testen und bereitstellen.

• Eine Beispielfunktion, die mit serverseitigen Remote Config- und App Check-Werten aufgerufen werden kann, finden Sie unter Vertex AI Gemini API mit Remote Config und App Check aufrufen.

Wenn Ihre Anwendung langfristig genutzt werden soll (z. B. eine Webanwendung mit Assets), sollten Sie Cloud Run in Betracht ziehen. Wenn Sie Ihre Serveranwendung mit Cloud Run bereitstellen möchten, folgen Sie der Anleitung unter Kurzanleitung: Node.js-Dienst in Cloud Run bereitstellen.

Weitere Informationen zu den besten Anwendungsfällen für Cloud Run und Cloud Functions finden Sie unter Cloud Functions oder Cloud Run: Was kommt wann zum Einsatz?.

Hinweis :Für Cloud Functions und Cloud Run sind Rechnungskonten erforderlich. Weitere Informationen finden Sie unter Cloud Functions-Preise und Cloud Run-Preise.