Mengekspor data Firebase Crashlytics ke BigQuery

Anda dapat mengekspor data Firebase Crashlytics ke BigQuery untuk dianalisis lebih lanjut. Dengan BigQuery, Anda dapat menganalisis data menggunakan BigQuery SQL, mengekspornya ke penyedia cloud lain, dan menggunakannya untuk visualisasi dan dasbor kustom dengan Google Data Studio.

Mengaktifkan ekspor ke BigQuery

Catatan:Pastikan Anda memiliki tingkat akses yang diperlukan untuk melihat atau mengelola setelan untuk ekspor data ke BigQuery.

1. Di Firebase console, buka halaman Integrations.

2. Di kartu BigQuery, klik Link.

3. Ikuti petunjuk di layar untuk mengaktifkan ekspor ke BigQuery.

   Jika Anda menginginkan akses mendekati real-time ke data Crashlytics di BigQuery, sebaiknya upgrade ke ekspor streaming.

Apa yang terjadi saat Anda mengaktifkan ekspor?

• Anda memilih lokasi set data. Setelah set data dibuat, lokasi tidak dapat diubah, tetapi Anda dapat menyalin set data ke lokasi lain atau memindahkan (membuat ulang) set data secara manual di lokasi yang berbeda. Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat Mengubah lokasi untuk ekspor yang ada.

  Lokasi ini hanya berlaku untuk data yang diekspor ke BigQuery, dan tidak memengaruhi lokasi data yang disimpan untuk digunakan di dasbor Crashlytics di Firebase console atau di Android Studio.

  Catatan: Kemampuan untuk memilih dan mengubah lokasi pengeksporan data hanya tersedia jika ekspor diaktifkan setelah pertengahan Oktober 2024 atau jika Anda mengupgrade ke infrastruktur ekspor baru..

• Secara default, semua aplikasi di project Anda akan ditautkan ke BigQuery, dan semua aplikasi yang Anda tambahkan nanti ke project akan otomatis ditautkan ke BigQuery. Anda dapat mengelola aplikasi yang akan mengirimkan data.

• Firebase akan menyiapkan sinkronisasi harian data Anda ke BigQuery.

  • Setelah menautkan project, Anda biasanya harus menunggu hingga sinkronisasi pada hari berikutnya agar kumpulan data pertama diekspor ke BigQuery.

  • Sinkronisasi harian dilakukan sekali per hari, terlepas dari ekspor terjadwal yang mungkin telah Anda siapkan di BigQuery. Perhatikan bahwa pengaturan waktu dan durasi tugas sinkronisasi dapat berubah, jadi sebaiknya jangan menjadwalkan operasi atau tugas downstream berdasarkan pengaturan waktu ekspor tertentu.

• Firebase mengekspor salinan data yang ada ke BigQuery. Penerapan data awal untuk ekspor mungkin memerlukan waktu hingga 48 jam.

  • Untuk setiap aplikasi tertaut, ekspor ini mencakup tabel batch yang berisi data dari sinkronisasi harian.

  • Anda dapat secara manual menjadwalkan pengisian ulang data untuk tabel batch hingga 30 hari terakhir atau untuk tanggal terkini saat Anda mengaktifkan ekspor ke BigQuery (mana saja yang terbaru).

  Perhatikan bahwa jika Anda mengaktifkan ekspor data Crashlytics sebelum pertengahan Oktober 2024, Anda juga dapat mengisi ulang data 30 hari sebelum hari saat Anda mengaktifkan ekspor.

• Jika Anda mengaktifkan ekspor streaming Crashlytics ke BigQuery, semua aplikasi tertaut juga akan memiliki tabel realtime yang berisi data yang terus-menerus diperbarui.

Untuk menonaktifkan ekspor BigQuery, batalkan penautan project Anda di Firebase console.

Data apa yang diekspor ke BigQuery?

Data Firebase Crashlytics diekspor ke set data BigQuery bernama firebase_crashlytics. Secara default, setiap tabel akan dibuat di dalam set data Crashlytics untuk setiap aplikasi di project Anda. Firebase memberi nama tabel berdasarkan ID aplikasi, dengan tanda titik dikonversi menjadi garis bawah dan nama platform ditambahkan ke bagian akhir.

Misalnya, data untuk aplikasi Android dengan nama paket com.google.test akan berada dalam tabel bernama com_google_test_ANDROID. Tabel batch ini diperbarui sekali setiap hari. Jika Anda mengaktifkan ekspor streaming Crashlytics ke BigQuery, data Crashlytics juga akan di-streaming secara realtime ke tabel bernama com_google_test_ANDROID_REALTIME.

Catatan: Anda juga dapat memilih untuk tidak mengekspor data ke BigQuery untuk aplikasi tertentu di project Anda dari dalam Firebase console.

Setiap baris dalam tabel mewakili peristiwa yang terjadi di aplikasi, termasuk error, error non-fatal, dan ANR.

Ekspor streaming Crashlytics ke BigQuery

Anda dapat melakukan streaming data Crashlytics secara real-time dengan streaming BigQuery. Anda dapat menggunakannya untuk tujuan apa pun yang memerlukan data live, seperti menyajikan informasi di dasbor live, mengamati peluncuran secara live, atau memantau masalah aplikasi yang memicu pemberitahuan dan alur kerja kustom.

Catatan: Ekspor streaming Crashlytics ke BigQuery tidak tersedia untuk sandbox BigQuery.

Saat mengaktifkan ekspor streaming Crashlytics ke BigQuery, selain tabel batch, Anda juga akan memiliki tabel realtime. Berikut ini perbedaan yang harus Anda ketahui antara kedua tabel:

Tabel Batch	Tabel Realtime
Data diekspor sekali sehari. Peristiwa disimpan dalam waktu lama sebelum penulisan batch ke BigQuery. Data dapat diisi ulang hingga 30 hari sebelumnya*.	Data diekspor secara real time. Tidak ada pengisian ulang yang tersedia.

Tabel batch cocok untuk analisis jangka panjang dan mengidentifikasi tren dari waktu ke waktu karena kami menyimpan peristiwa dalam waktu lama sebelum menulisnya, dan dapat diisikan ulang ke tabel hingga 30 hari*. Saat menulis data ke tabel realtime, kami langsung menulisnya ke BigQuery sehingga cocok untuk dasbor live dan notifikasi kustom. Kedua tabel ini dapat digabungkan dengan kueri penggabungan untuk mendapatkan manfaat keduanya.

Secara default, tabel realtime memiliki masa berlaku partisi 30 hari. Untuk mempelajari cara mengubah masa berlaku ini, lihat Menetapkan masa berlaku partisi dalam dokumentasi BigQuery.

^{* Lihat detail tentang dukungan pengisian ulang di Mengupgrade ke infrastruktur ekspor baru.}

Mengaktifkan ekspor streaming Crashlytics ke BigQuery

1. Di Firebase console, buka halaman Integrations.

2. Di kartu BigQuery, klik Manage.

3. Pilih kotak centang Include streaming.

Tindakan ini memungkinkan streaming untuk semua aplikasi tertaut.

Apa yang dapat dilakukan dengan data yang diekspor?

Ekspor ke BigQuery berisi data error mentah termasuk jenis perangkat, sistem operasi, pengecualian (aplikasi Android) atau error (aplikasi Apple), dan log Crashlytics, serta data lainnya.

Tinjau data Crashlytics yang diekspor dan skema tabelnya nanti di halaman ini.

Menggunakan template Data Studio

Untuk mengaktifkan data realtime di template Data Studio, ikuti petunjuk di Memvisualisasikan data Crashlytics yang diekspor dengan Data Studio.

Membuat tampilan

Anda dapat mengubah kueri menjadi tampilan menggunakan UI BigQuery. Untuk mengetahui petunjuk selengkapnya, lihat Membuat tampilan dalam dokumentasi BigQuery.

Menjalankan kueri

Contoh berikut menunjukkan kueri yang dapat Anda jalankan pada data Crashlytics untuk membuat laporan yang menggabungkan data peristiwa error menjadi ringkasan yang lebih mudah dipahami. Karena jenis laporan ini tidak tersedia di dasbor Crashlytics Firebase console, laporan ini dapat melengkapi analisis dan pemahaman Anda tentang data error.

Contoh 1: Error per hari

Setelah berupaya memperbaiki bug sebanyak mungkin, Anda merasa bahwa tim Anda telah siap meluncurkan aplikasi berbagi foto yang baru. Sebelum melakukannya, Anda ingin memeriksa jumlah error per hari selama sebulan terakhir, untuk memastikan bahwa pemecahan masalah bug Anda membuat aplikasi menjadi lebih stabil dari waktu ke waktu.

Berikut adalah contoh kueri untuk aplikasi Android. Untuk aplikasi iOS, gunakan ID paket dan IOS (bukan nama paket dan ANDROID).

SELECT
  COUNT(DISTINCT event_id) AS number_of_crashes,
  FORMAT_TIMESTAMP("%F", event_timestamp) AS date_of_crashes
FROM
 `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID`
GROUP BY
  date_of_crashes
ORDER BY
  date_of_crashes DESC
LIMIT 30;

Contoh 2: Menemukan error yang paling signifikan

Untuk memprioritaskan rencana produksi dengan benar, Anda ingin menemukan 10 error paling signifikan dalam aplikasi. Anda membuat kueri yang memberikan poin data yang relevan.

Berikut adalah contoh kueri untuk aplikasi Android. Untuk aplikasi iOS, gunakan ID paket dan IOS (bukan nama paket dan ANDROID).

SELECT
  DISTINCT issue_id,
  COUNT(DISTINCT event_id) AS number_of_crashes,
  COUNT(DISTINCT installation_uuid) AS number_of_impacted_user,
  blame_frame.file,
  blame_frame.line
FROM
  `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID`
WHERE
  event_timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(),INTERVAL 168 HOUR)
  AND event_timestamp < CURRENT_TIMESTAMP()
GROUP BY
  issue_id,
  blame_frame.file,
  blame_frame.line
ORDER BY
  number_of_crashes DESC
LIMIT 10;

Contoh 3: 10 perangkat yang paling sering mengalami error

Musim gugur adalah musimnya ponsel baru! Perusahaan Anda tahu bahwa ini juga berarti musim munculnya masalah pada perangkat baru — terutama untuk Android. Untuk mengatasi masalah kompatibilitas tersebut, Anda mengumpulkan kueri yang mengidentifikasi 10 perangkat yang paling sering mengalami error dalam seminggu terakhir (168 jam).

Berikut adalah contoh kueri untuk aplikasi Android. Untuk aplikasi iOS, gunakan ID paket dan IOS (bukan nama paket dan ANDROID).

SELECT
  device.model,
COUNT(DISTINCT event_id) AS number_of_crashes
FROM
  `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID`
WHERE
  event_timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 168 HOUR)
  AND event_timestamp < CURRENT_TIMESTAMP()
GROUP BY
  device.model
ORDER BY
  number_of_crashes DESC
LIMIT 10;

Contoh 4: Memfilter berdasarkan kunci kustom

Anda adalah developer game yang ingin mengetahui level mana dari game Anda yang paling sering mengalami error.

Untuk membantu melacak statistik tersebut, Anda menetapkan kunci Crashlytics kustom yang disebut current_level, dan memperbaruinya setiap kali pengguna mencapai level baru.

Swift

Crashlytics.sharedInstance().setIntValue(3, forKey: "current_level");

Objective-C

CrashlyticsKit setIntValue:3 forKey:@"current_level";

Java

Crashlytics.setInt("current_level", 3);

Dengan kunci tersebut dalam ekspor ke BigQuery, Anda kemudian dapat menulis kueri untuk melaporkan distribusi nilai current_level yang terkait dengan setiap peristiwa error.

Berikut adalah contoh kueri untuk aplikasi Android. Untuk aplikasi iOS, gunakan ID paket dan IOS (bukan nama paket dan ANDROID).

SELECT
COUNT(DISTINCT event_id) AS num_of_crashes,
  value
FROM
  `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID`
UNNEST(custom_keys)
WHERE
  key = "current_level"
GROUP BY
  key,
  value
ORDER BY
  num_of_crashes DESC

Contoh 5: Ekstraksi ID pengguna

Anda memiliki aplikasi Android dalam akses awal. Sebagian besar pengguna menyukai aplikasi tersebut, tetapi tiga pengguna mengalami jumlah error yang tidak biasa. Untuk menyelesaikan masalah, Anda menulis kueri yang menarik semua peristiwa error pada pengguna tersebut menggunakan ID pengguna mereka:

Berikut adalah contoh kueri untuk aplikasi Android. Untuk aplikasi iOS, gunakan ID paket dan IOS (bukan nama paket dan ANDROID).

SELECT *
FROM
  `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID`
WHERE
  user.id IN ("USER_ID_1", "USER_ID_2", "USER_ID_3")
ORDER BY
  user.id
 

Contoh 6: Menemukan semua pengguna yang mengalami masalah error tertentu

Tim Anda tidak sengaja merilis bug kritis kepada sekelompok penguji beta. Tim Anda dapat menggunakan kueri dari contoh "Menemukan error yang paling signifikan" di atas untuk mengidentifikasi ID masalah error yang spesifik. Sekarang, tim Anda ingin menjalankan kueri untuk mengekstrak daftar pengguna aplikasi yang terkena dampak error ini.

Berikut adalah contoh kueri untuk aplikasi Android. Untuk aplikasi iOS, gunakan ID paket dan IOS (bukan nama paket dan ANDROID).

SELECT user.id as user_id
FROM
  `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID`
WHERE
  issue_id = "ISSUE_ID"
  AND application.display_version = "APP_VERSION"
  AND user.id != ""
ORDER BY
  user.id;

Contoh 7: Jumlah pengguna yang terkena dampak masalah error, dibagi berdasarkan negara

Tim Anda telah mendeteksi bug kritis selama peluncuran rilis baru. Anda dapat menggunakan kueri dari contoh "Menemukan error yang paling signifikan" di atas untuk mengidentifikasi ID masalah error yang spesifik. Sekarang, tim Anda ingin melihat apakah error ini telah menyebar ke pengguna di berbagai negara di dunia.

Untuk menulis kueri ini, tim Anda harus melakukan hal berikut:

1. Aktifkan ekspor data Google Analytics ke BigQuery. Lihat Mengekspor data project ke BigQuery.

2. Update aplikasi Anda untuk meneruskan ID pengguna ke Google Analytics SDK dan Crashlytics SDK.

   Swift

   Crashlytics.sharedInstance().setUserIdentifier("123456789");
   Analytics.setUserID("123456789");
   

   Objective-C

   CrashlyticsKit setUserIdentifier:@"123456789";
   FIRAnalytics setUserID:@"12345678 9";
   

   Java

   Crashlytics.setUserIdentifier("123456789");
   mFirebaseAnalytics.setUserId("123456789");
   

3. Menulis kueri yang menggunakan kolom ID pengguna untuk menggabungkan peristiwa di set data Google Analytics dengan error di set data Crashlytics.

   Berikut adalah contoh kueri untuk aplikasi Android. Untuk aplikasi iOS, gunakan ID paket dan IOS (bukan nama paket dan ANDROID).

   SELECT DISTINCT c.issue_id, a.geo.country, COUNT(DISTINCT c.user.id) as num_users_impacted
   FROM `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID` c
   INNER JOIN  `PROJECT_ID.analytics_TABLE_NAME.events_*` a on c.user.id = a.user_id
   WHERE
     c.issue_id = "ISSUE_ID"
     AND a._TABLE_SUFFIX BETWEEN '20190101'
     AND '20200101'
   GROUP BY
     c.issue_id,
     a.geo.country,
     c.user.id

Contoh 8: 5 masalah teratas sejauh ini

Catatan: Contoh ini memerlukan pengaktifan ekspor streaming Crashlytics ke BigQuery.

Berikut adalah contoh kueri untuk aplikasi Android. Untuk aplikasi iOS, gunakan ID paket dan IOS (bukan nama paket dan ANDROID).

SELECT
  issue_id,
  COUNT(DISTINCT event_id) AS events
FROM
  `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID_REALTIME`
WHERE
  DATE(event_timestamp) = CURRENT_DATE()
GROUP BY
  issue_id
ORDER BY
  events DESC
LIMIT
  5;

Contoh 9: 5 masalah teratas sejak TANGGAL, termasuk hari ini

Catatan: Contoh ini memerlukan pengaktifan ekspor streaming Crashlytics ke BigQuery.

Anda juga dapat menggabungkan tabel batch dan realtime dengan kueri penggabungan untuk menambahkan informasi realtime ke data batch yang dapat diandalkan. Karena event_id adalah kunci utama, Anda dapat menggunakan DISTINCT event_id untuk menghilangkan duplikat setiap peristiwa umum dari kedua tabel.

Berikut adalah contoh kueri untuk aplikasi Android. Untuk aplikasi iOS, gunakan ID paket dan IOS (bukan nama paket dan ANDROID).

SELECT
  issue_id,
  COUNT(DISTINCT event_id) AS events
FROM (
  SELECT
    issue_id,
    event_id,
    event_timestamp
  FROM
    `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID_REALTIME`
  UNION ALL
  SELECT
    issue_id,
    event_id,
    event_timestamp
  FROM
    `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID`)
WHERE
  event_timestamp >= "YYYY_MM_DD"
GROUP BY
  issue_id
ORDER BY
  events DESC
LIMIT
  5;

Memahami skema Crashlytics di BigQuery

Saat Anda menyiapkan ekspor data Crashlytics ke BigQuery, Firebase akan mengekspor peristiwa terbaru (error, error non-fatal, dan ANR), termasuk peristiwa hingga dua hari sebelum penautan, dengan opsi untuk pengisian ulang hingga 30 hari.

Sejak saat itu hingga Anda menonaktifkan ekspor, Firebase akan mengekspor peristiwa Crashlytics setiap hari. Butuh beberapa menit agar data dapat tersedia di BigQuery setelah setiap ekspor.

Set data

Crashlytics membuat set data baru di BigQuery untuk data Crashlytics. Set data mencakup seluruh project Anda, bahkan jika ia memiliki beberapa aplikasi.

Tabel

Crashlytics membuat tabel dalam set data untuk setiap aplikasi di project Anda, kecuali jika Anda memilih untuk tidak mengekspor data untuk aplikasi tersebut. Firebase memberi nama tabel berdasarkan ID aplikasi, dengan tanda titik dikonversi menjadi garis bawah dan nama platform ditambahkan ke bagian akhir.

Misalnya, data untuk aplikasi Android dengan nama paket com.google.test akan berada di tabel bernama com_google_test_ANDROID, dan data realtime (jika diaktifkan) akan berada di tabel bernama com_google_test_ANDROID_REALTIME

Tabel berisi kumpulan standar data Crashlytics selain kunci Crashlytics kustom yang ditentukan oleh Anda di aplikasi.

Baris

Setiap baris dalam tabel merepresentasikan error yang dialami aplikasi.

Kolom

Kolom dalam tabel identik untuk error, error non-fatal, dan ANR. Jika ekspor streaming Crashlytics ke BigQuery diaktifkan, tabel realtime akan memiliki kolom yang sama dengan tabel batch. Perlu diperhatikan bahwa Anda mungkin memiliki kolom dalam baris yang mewakili peristiwa yang tidak memiliki stack trace.

Kolom dalam ekspor tercantum dalam tabel ini:

Nama kolom	Jenis data	Deskripsi
platform	STRING	Platform aplikasi seperti yang terdaftar di project Firebase (nilai yang valid: IOS atau ANDROID)
bundle_identifier	STRING	ID unik untuk aplikasi seperti yang terdaftar di project Firebase (misalnya, com.google.gmail) Untuk aplikasi platform Apple, ini adalah ID paket aplikasi. Untuk aplikasi Android, ini adalah nama paket aplikasi.
event_id	STRING	ID unik untuk peristiwa
is_fatal	BOOLEAN	Kolom ini tidak digunakan lagi. Sebagai gantinya, gunakan error_type. Apakah aplikasi mengalami error
error_type	STRING	Jenis error peristiwa (misalnya, FATAL, NON_FATAL, ANR, dll.)
issue_id	STRING	Masalah yang terkait dengan peristiwa
variant_id	STRING	Varian masalah yang terkait dengan peristiwa ini Perhatikan bahwa tidak semua peristiwa memiliki varian masalah terkait.
event_timestamp	TIMESTAMP	Kapan peristiwa terjadi
device	RECORD	Perangkat tempat peristiwa terjadi
device.manufacturer	STRING	Produsen perangkat
device.model	STRING	Model perangkat
device.architecture	STRING	Misalnya, X86_32, X86_64, ARMV7, ARM64, ARMV7S, atau ARMV7K
memory	RECORD	Status memori perangkat
memory.used	INT64	Byte memori terpakai
memory.free	INT64	Byte memori tersisa
storage	RECORD	Penyimpanan persisten perangkat
storage.used	INT64	Byte penyimpanan terpakai
storage.free	INT64	Byte penyimpanan tersisa
operating_system	RECORD	Detail OS di perangkat
operating_system.display_version	STRING	Versi OS di perangkat
operating_system.name	STRING	Nama OS di perangkat
operating_system.modification_state	STRING	Apakah perangkat telah diubah (misalnya, aplikasi yang di-jailbreak adalah MODIFIED dan aplikasi yang di-root adalah UNMODIFIED)
operating_system.type	STRING	(Khusus aplikasi Apple) Jenis OS yang berjalan di perangkat (misalnya, IOS, MACOS, dll.)
operating_system.device_type	STRING	Jenis perangkat (misalnya, MOBILE, TABLET, TV, dll.); juga disebut dengan "kategori perangkat"
application	RECORD	Aplikasi yang menimbulkan peristiwa
application.build_version	STRING	Versi build aplikasi
application.display_version	STRING
user	RECORD	(Opsional) Info yang dikumpulkan tentang pengguna aplikasi
user.name	STRING	Kolom ini tidak digunakan lagi; jangan gunakan kolom ini. (Opsional) Nama pengguna
user.email	STRING	Kolom ini tidak digunakan lagi; jangan gunakan kolom ini. (Opsional) Alamat email pengguna
user.id	STRING	(Opsional) ID khusus aplikasi yang terkait dengan pengguna
custom_keys	REPEATED RECORD	Key-value pair yang ditentukan developer
custom_keys.key	STRING	Kunci yang ditentukan developer
custom_keys.value	STRING	Nilai yang ditentukan developer
installation_uuid	STRING	ID yang mengidentifikasi penginstalan aplikasi dan perangkat unik
crashlytics_sdk_versions	STRING	Versi Crashlytics SDK yang menimbulkan peristiwa
app_orientation	STRING	Misalnya, PORTRAIT, LANDSCAPE, FACE_UP, FACE_DOWN, dll.
device_orientation	STRING	Misalnya, PORTRAIT, LANDSCAPE, FACE_UP, FACE_DOWN, dll.
process_state	STRING	BACKGROUND atau FOREGROUND
logs	REPEATED RECORD	Pesan log berstempel waktu yang dihasilkan oleh pencatat log Crashlytics, jika diaktifkan
logs.timestamp	TIMESTAMP	Waktu log dibuat
logs.message	STRING	Pesan yang dicatat dalam log
breadcrumbs	REPEATED RECORD	Breadcrumb Google Analytics berstempel waktu, jika diaktifkan
breadcrumbs.timestamp	TIMESTAMP	Stempel waktu yang terkait dengan breadcrumb
breadcrumbs.name	STRING	Nama yang terkait dengan breadcrumb
breadcrumbs.params	REPEATED RECORD	Parameter yang terkait dengan breadcrumb
breadcrumbs.params.key	STRING	Kunci parameter yang terkait dengan breadcrumb
breadcrumbs.params.value	STRING	Parameter value yang terkait dengan breadcrumb
blame_frame	RECORD	Frame yang diidentifikasi sebagai akar penyebab crash atau error
blame_frame.line	INT64	Nomor baris file frame
blame_frame.file	STRING	Nama file frame
blame_frame.symbol	STRING	Simbol terhidrasi, atau simbol mentah jika tidak dapat dihidrasi
blame_frame.offset	INT64	Offset byte ke image biner yang berisi kode Tidak disetel untuk pengecualian Java
blame_frame.address	INT64	Alamat dalam image biner yang berisi kode Tidak disetel untuk frame Java
blame_frame.library	STRING	Nama tampilan library yang menyertakan frame
blame_frame.owner	STRING	Misalnya, DEVELOPER, VENDOR, RUNTIME, PLATFORM, atau SYSTEM
blame_frame.blamed	BOOLEAN	Untuk mengetahui Crashlytics menentukan bahwa frame ini adalah penyebab error atau crash
exceptions	REPEATED RECORD	(Khusus Android) Pengecualian yang terjadi selama peristiwa ini. Pengecualian bertingkat ditampilkan dalam urutan kronologis terbalik, yang berarti bahwa data terakhir adalah pengecualian pertama yang ditampilkan
exceptions.type	STRING	Jenis pengecualian (misalnya, java.lang.IllegalStateException)
exceptions.exception_message	STRING	Pesan yang terkait dengan pengecualian
exceptions.nested	BOOLEAN	True untuk semua kecuali pengecualian yang terakhir kali ditampilkan (yaitu data pertama)
exceptions.title	STRING	Judul thread
exceptions.subtitle	STRING	Subjudul thread
exceptions.blamed	BOOLEAN	True jika Crashlytics menentukan bahwa pengecualian menyebabkan error atau crash
exceptions.frames	REPEATED RECORD	Frame yang terkait dengan pengecualian
exceptions.frames.line	INT64	Nomor baris file frame
exceptions.frames.file	STRING	Nama file frame
exceptions.frames.symbol	STRING	Simbol terhidrasi, atau simbol mentah jika tidak dapat dihidrasi
exceptions.frames.offset	INT64	Offset byte ke image biner yang berisi kode Tidak disetel untuk pengecualian Java
exceptions.frames.address	INT64	Alamat dalam image biner yang berisi kode Tidak disetel untuk frame Java
exceptions.frames.library	STRING	Nama tampilan library yang menyertakan frame
exceptions.frames.owner	STRING	Misalnya, DEVELOPER, VENDOR, RUNTIME, PLATFORM, atau SYSTEM
exceptions.frames.blamed	BOOLEAN	Untuk mengetahui Crashlytics menentukan bahwa frame ini adalah penyebab error atau crash
error	REPEATED RECORD	(Khusus aplikasi Apple) error non-fatal
error.queue_name	STRING	Antrean tempat thread berjalan
error.code	INT64	Kode error yang terkait dengan NSError yang dicatat khusus pada aplikasi
error.title	STRING	Judul thread
error.subtitle	STRING	Subjudul thread
error.blamed	BOOLEAN	Untuk mengetahui Crashlytics menentukan bahwa frame ini adalah penyebab error
error.frames	REPEATED RECORD	Frame stacktrace
error.frames.line	INT64	Nomor baris file frame
error.frames.file	STRING	Nama file frame
error.frames.symbol	STRING	Simbol terhidrasi, atau simbol mentah jika tidak dapat dihidrasi
error.frames.offset	INT64	Offset byte ke image biner yang berisi kode
error.frames.address	INT64	Alamat dalam image biner yang berisi kode
error.frames.library	STRING	Nama tampilan library yang menyertakan frame
error.frames.owner	STRING	Misalnya, DEVELOPER, VENDOR, RUNTIME, PLATFORM, atau SYSTEM
error.frames.blamed	BOOLEAN	Untuk mengetahui Crashlytics menentukan bahwa frame ini adalah penyebab error
threads	REPEATED RECORD	Thread yang ada pada saat peristiwa
threads.crashed	BOOLEAN	Apakah thread error
threads.thread_name	STRING	Nama thread
threads.queue_name	STRING	(Khusus aplikasi Apple) Antrean tempat thread berjalan
threads.signal_name	STRING	Nama sinyal yang menyebabkan aplikasi error, hanya ada di thread native yang error
threads.signal_code	STRING	Kode sinyal yang menyebabkan aplikasi error; hanya ada di thread native yang error
threads.crash_address	INT64	Alamat sinyal yang menyebabkan aplikasi error; hanya ada di thread native yang error
threads.code	INT64	(Khusus aplikasi Apple) Kode error NSError yang dicatat khusus pada aplikasi
threads.title	STRING	Judul thread
threads.subtitle	STRING	Subjudul thread
threads.blamed	BOOLEAN	Untuk mengetahui Crashlytics menentukan bahwa frame ini adalah penyebab error atau crash
threads.frames	REPEATED RECORD	Frame thread
threads.frames.line	INT64	Nomor baris file frame
threads.frames.file	STRING	Nama file frame
threads.frames.symbol	STRING	Simbol terhidrasi, atau simbol mentah jika tidak terhidrasi
threads.frames.offset	INT64	Offset byte ke image biner yang berisi kode
threads.frames.address	INT64	Alamat dalam image biner yang berisi kode
threads.frames.library	STRING	Nama tampilan library yang menyertakan frame
threads.frames.owner	STRING	Misalnya, DEVELOPER, VENDOR, RUNTIME, PLATFORM, atau SYSTEM
threads.frames.blamed	BOOLEAN	Untuk mengetahui Crashlytics menentukan bahwa frame ini adalah penyebab error
unity_metadata.unity_version	STRING	Versi Unity yang berjalan di perangkat ini
unity_metadata.debug_build	BOOLEAN	Jika ini adalah build debug
unity_metadata.processor_type	STRING	Jenis prosesor
unity_metadata.processor_count	INT64	Jumlah prosesor (core)
unity_metadata.processor_frequency_mhz	INT64	Frekuensi prosesor dalam MHz
unity_metadata.system_memory_size_mb	INT64	Ukuran memori sistem dalam Mb
unity_metadata.graphics_memory_size_mb	INT64	Memori grafis dalam MB
unity_metadata.graphics_device_id	INT64	ID perangkat grafis
unity_metadata.graphics_device_vendor_id	INT64	ID vendor prosesor grafis
unity_metadata.graphics_device_name	STRING	Nama perangkat grafis
unity_metadata.graphics_device_vendor	STRING	Vendor perangkat grafis
unity_metadata.graphics_device_version	STRING	Versi perangkat grafis
unity_metadata.graphics_device_type	STRING	Jenis perangkat grafis
unity_metadata.graphics_shader_level	INT64	Tingkat shader grafis
unity_metadata.graphics_render_target_count	INT64	Jumlah target rendering grafis
unity_metadata.graphics_copy_texture_support	STRING	Dukungan untuk menyalin tekstur grafis seperti yang dijelaskan dalam Unity API
unity_metadata.graphics_max_texture_size	INT64	Ukuran maksimum yang didedikasikan untuk rendering tekstur
unity_metadata.screen_size_px	STRING	Ukuran layar dalam piksel, yang diformat sebagai lebar x tinggi
unity_metadata.screen_resolution_dpi	STRING	DPI layar sebagai angka floating point
unity_metadata.screen_refresh_rate_hz	INT64	Kecepatan refresh layar dalam Hz

Memvisualisasikan data Crashlytics yang diekspor dengan Data Studio

Google Data Studio mengubah set data Crashlytics Anda di BigQuery menjadi laporan yang lebih mudah dibaca, lebih mudah dibagikan, dan dapat disesuaikan sepenuhnya.

Untuk mempelajari lebih lanjut cara menggunakan Data Studio, lihat panduan memulai Data Studio, Selamat datang di Data Studio.

Menggunakan template laporan Crashlytics

Data Studio memiliki laporan contoh untuk Crashlytics yang mencakup serangkaian dimensi dan metrik komprehensif dari skema Crashlytics BigQuery yang diekspor. Jika telah mengaktifkan ekspor streaming Crashlytics ke BigQuery, Anda dapat melihat data tersebut di halaman Realtime trends template Data Studio. Anda dapat menggunakan contoh ini sebagai template untuk membuat laporan dan visualisasi baru dengan cepat berdasarkan data error mentah aplikasi Anda sendiri:

1. Buka template Dasbor Data Studio Crashlytics.

2. Klik Use Template di sudut kanan atas.

3. Di dropdown New Data Source, pilih Create New Data Source.

4. Klik Select pada kartu BigQuery.

5. Pilih tabel yang berisi data Crashlytics yang diekspor dengan memilih My Projects > PROJECT_ID > firebase_crashlytics > TABLE_NAME.

   Tabel batch Anda selalu tersedia untuk dipilih. Jika ekspor streaming Crashlytics ke BigQuery diaktifkan, Anda dapat memilih tabel realtime.

6. Pada Configuration, setel Crashlytics Template level ke Default.

7. Klik Connect untuk membuat sumber data baru.

8. Klik Add to Report untuk kembali ke template Crashlytics.

9. Terakhir, klik Create Report untuk membuat salinan template Dasbor Data Studio Crashlytics Anda.

Catatan: Jika Anda menautkan Crashlytics ke BigQuery sebelum 6 Desember 2018, set data Anda akan bernama My Projects > PROJECT_ID > crashlytics > TABLE_NAME.

Mengupgrade ke infrastruktur ekspor baru

Pada pertengahan Oktober 2024, Crashlytics meluncurkan infrastruktur baru untuk mengekspor data Crashlytics ke BigQuery. Untuk saat ini, upgrade ke infrastruktur baru ini bersifat opsional.

Catatan: Ekspor data Crashlytics Anda menggunakan infrastruktur ekspor baru jika "konfigurasi transfer data" di konsol Cloud diberi label sebagai Firebase Crashlytics with Multi-Region Support.

Infrastruktur baru ini mendukung lokasi set data Crashlytics di luar Amerika Serikat.

• Jika Anda mengaktifkan ekspor sebelum pertengahan Oktober 2024, Anda kini dapat secara opsional mengubah lokasi untuk ekspor data ke lokasi set data yang didukung BigQuery.

• Jika Anda mengaktifkan ekspor pada pertengahan Oktober 2024 atau yang lebih baru, Anda dapat memilih lokasi set data yang didukung BigQuery selama penyiapan.

Perbedaan lain pada infrastruktur baru ini adalah infrastruktur tersebut tidak mendukung pengisian ulang data dari sebelum Anda mengaktifkan ekspor. (Dengan infrastruktur lama, Anda dapat mengisi ulang hingga 30 hari sebelum tanggal pengaktifan.) Infrastruktur baru mendukung pengisian ulang hingga 30 hari terakhir atau untuk tanggal terkini saat Anda mengaktifkan ekspor ke BigQuery (mana saja yang terkini).

Prasyarat untuk melakukan upgrade

Sebelum mengupgrade ke infrastruktur baru, pastikan Anda memenuhi prasyarat berikut: Tabel BigQuery batch saat ini memiliki ID yang cocok dengan ID paket atau nama paket yang ditetapkan untuk Aplikasi Firebase terdaftar Anda.

Contoh:

• Jika memiliki tabel BigQuery bernama com_yourcompany_yourproject_IOS, Anda harus memiliki Aplikasi iOS+ Firebase yang terdaftar di project Firebase dengan ID paket com.yourcompany.yourproject.

• Jika memiliki tabel BigQuery bernama com_yourcompany_yourproject_ANDROID, Anda harus memiliki Aplikasi Android Firebase yang terdaftar di project Firebase dengan nama paket com.yourcompany.yourproject.

Berikut cara menemukan semua Aplikasi Firebase yang terdaftar di project Firebase Anda:

1. Di Firebase console, buka Project settings.

2. Scroll ke bawah ke kartu Your apps, lalu klik Aplikasi Firebase yang ingin dilihat informasi aplikasinya, termasuk ID-nya.

Catatan: Tabel streaming BigQuery yang diakhiri dengan REALTIME tidak dipengaruhi oleh infrastruktur ekspor baru dan dalam kasus ini dapat diabaikan.

Infrastruktur ekspor baru akan mengekspor data setiap aplikasi berdasarkan nama paket atau ID paket yang ditetapkan untuk Aplikasi Firebase terdaftar. Agar tidak mengganggu alur kerja BigQuery, pastikan tabel batch saat ini sudah memiliki nama yang benar sehingga infrastruktur baru dapat menambahkan semua data baru ke tabel yang ada. Jika Anda memiliki nama tabel batch yang tidak cocok dengan Aplikasi Firebase terdaftar, tetapi Anda masih ingin mengupgrade, hubungi tim Dukungan Firebase.

Cara mengupgrade ke infrastruktur baru

Jika sudah mengaktifkan ekspor, Anda dapat mengupgrade ke infrastruktur baru cukup dengan menonaktifkan ekspor data Crashlytics, lalu mengaktifkannya lagi di Firebase console.

Berikut adalah langkah-langkah detailnya:

1. Di Firebase console, buka halaman Integrations.

2. Di kartu BigQuery, klik Manage.

3. Nonaktifkan penggeser Crashlytics untuk menonaktifkan ekspor. Jika diminta, konfirmasikan bahwa Anda ingin ekspor data dihentikan.

4. Segera aktifkan kembali penggeser Crashlytics untuk mengaktifkan kembali ekspor. Saat diminta, konfirmasikan bahwa Anda ingin mengekspor data.

   Ekspor data Crashlytics Anda ke BigQuery kini menggunakan infrastruktur ekspor baru.