ייצוא נתונים מ-Crashlytics ל-BigQuery

אתם יכולים לייצא את הנתונים שלכם ב-Firebase Crashlytics אל BigQuery. אחרי שהנתונים מגיעים אל BigQuery, אפשר לנתח את הנתונים באמצעות שאילתות SQL, ליצור תצוגות חזותיות של נתונים ולוחות בקרה בהתאמה אישית, ואפילו לייצא את הנתונים לשירותים אחרים.

בדף הזה מוסבר איך להגדיר ייצוא של נתוני סשנים מ-Crashlytics ומ-Firebase (אופציונלית) אל BigQuery.

הגדרת ייצוא אל BigQuery

  1. במסוף Firebase, עוברים לדף Integrations.

  2. בכרטיס BigQuery, לוחצים על קישור.

  3. פועלים לפי ההוראות במסך כדי להגדיר ייצוא אל BigQuery, כולל האפשרויות הבאות:

ביטול הקישור מ-BigQuery גורם להפסקת המילוי של מערכי הנתונים התואמים ב-BigQuery.

חשוב לזכור:

  • כל הנתונים שכבר יוצאו אל BigQuery יישמרו למשך תקופת השמירה המותרת, ויכול להיות שעדיין תחויבו על אחסון ועל שאילתות. כדי למנוע חיובים נוספים, אפשר למחוק את מערכי הנתונים באופן ידני.

  • אם יש לכם נתוני BigQuery שמאוחסנים בשירותים אחרים, יכול להיות שהנתונים האלה כפופים לתנאים שונים לגבי שמירת נתונים.

אפשר לבטל את הקישור מ-BigQuery ברמת הפרויקט ב-Firebase, ברמת המוצר או ברמת האפליקציה למוצר ספציפי.

כך מבטלים את הקישור אל BigQuery:

  1. במסוף Firebase, עוברים לדף Integrations.

  2. בכרטיס BigQuery, לוחצים על ניהול.

  3. בוחרים לבטל את הקישור של מוצר ספציפי או של אפליקציות ספציפיות למוצר ספציפי.

    כדי לבטל את הקישור של פרויקט Firebase לחלוטין, צריך למצוא את הלחצן בחלק התחתון של הדף.

  4. כשמופיעה הבקשה, מאשרים שרוצים להפסיק את הייצוא.


מה קורה כשמפעילים את האפשרות לייצוא?

  • מערכת Firebase מייצאת נתונים מהאפליקציות שמקושרות אל BigQuery.

    • במהלך ההגדרה, כל האפליקציות בפרויקט מקושרות ל-BigQuery כברירת מחדל, אבל אפשר לבחור לא לקשר אפליקציות ספציפיות במהלך ההגדרה.

    • כל האפליקציות שתוסיפו לפרויקט Firebase במועד מאוחר יותר יקושרו באופן אוטומטי אל BigQuery.

    • בכל שלב אפשר לקבוע אילו אפליקציות ייצאו נתונים.

  • Firebase מייצא נתונים למיקום של מערך הנתונים שבחרתם במהלך ההגדרה.

    • המיקום הזה חל גם על מערך הנתונים Crashlytics וגם על מערך הנתונים של הסשנים ב-Firebase (אם הפעלתם ייצוא של נתוני סשנים).

    • המיקום הזה רלוונטי רק לנתונים שמיוצאים אל BigQuery, והוא לא משפיע על מיקום הנתונים שמאוחסנים לשימוש בלוח הבקרה Crashlytics של מסוף Firebase או ב-Android Studio.

    • אי אפשר לשנות את המיקום של מערך הנתונים אחרי שיוצרים אותו, אבל אפשר להעתיק את מערך הנתונים למיקום אחר או להעביר אותו ידנית (ליצור אותו מחדש) למיקום אחר. מידע נוסף זמין במאמר בנושא שינוי המיקום של ייצוא קיים.

  • מערכת Firebase מגדירה סנכרון יומי של נתוני האצווה עם BigQuery.

    • אחרי הקישור אל BigQuery, יכול להיות שיחלפו עד 48 שעות עד לייצוא של אצווה ראשונית של נתונים.

    • הסנכרון היומי מתבצע פעם ביום, ללא קשר לייצוא מתוזמן שאולי הגדרתם ב-BigQuery. חשוב לזכור שהתזמון והמשך של עבודת הסנכרון יכולים להשתנות, ולכן לא מומלץ לתזמן פעולות או עבודות במורד הזרם על סמך תזמון ספציפי של הייצוא.

  • ‫Firebase מייצא עותק של הנתונים הקיימים אל BigQuery.

    • לכל אפליקציה מקושרת, הייצוא הזה כולל טבלת אצווה שמכילה את הנתונים מהסנכרון היומי.

    • אפשר לתזמן באופן ידני מילוי חוסרים של נתונים בטבלת האצווה עד 30 ימים אחורה או עד התאריך האחרון שבו הפעלתם את הייצוא אל BigQuery (התאריך המאוחר מביניהם).

    הערה: אם הפעלתם את הייצוא של נתוני Crashlytics לפני אמצע אוקטובר 2024, תוכלו גם למלא חוסרים בנתונים מ-30 ימים לפני היום שבו הפעלתם את הייצוא.

  • אם מפעילים ייצוא בסטרימינג אל BigQuery, Firebase מבצע את הפעולות הבאות.

    • לכל אפליקציה מקושרת תהיה גם טבלה משלה בזמן אמת, שמכילה נתונים שמתעדכנים כל הזמן (בנוסף לטבלת האפליקציה של ייצוא אצווה יומי).

    • אחרי שמפעילים את הסטרימינג, יכול להיות שיעברו עד שעה לפני שהנתונים יתחילו לזרום.


היתרונות של ייצוא בסטרימינג אל BigQuery

כברירת מחדל, הנתונים מיוצאים אל BigQuery באצווה יומית. בנוסף, אפשר להזרים את נתוני Crashlytics ואת הסשנים ב-Firebase בזמן אמת באמצעות הזרמת BigQuery. אפשר להשתמש בנתונים מסטרימינג לכל מטרה שדורשת נתונים בזמן אמת, כמו הצגת מידע בלוח בקרה בזמן אמת, צפייה בהשקה בזמן אמת או מעקב אחרי בעיות באפליקציה שמפעילות התראות ותהליכי עבודה מותאמים אישית.

כשמפעילים ייצוא בסטרימינג אל BigQuery, מקבלים גם טבלאות בזמן אמת (בנוסף לטבלאות של עיבוד באצווה). לשני סוגי הטבלאות יהיה אותו סכימת מערך נתונים, אבל יש כמה הבדלים חשובים בין טבלאות של עיבוד באצווה לבין טבלאות של עיבוד בזמן אמת:

טבלת חבילות טבלה בזמן אמת
  • ייצוא הנתונים מתבצע פעם ביום.
  • האירועים מאוחסנים באופן קבוע לפני שהם נכתבים בקבוצות ל-BigQuery.
  • אפשר להוסיף נתונים חסרים עד 30 ימים אחורה*.
  • הנתונים מיוצאים בזמן אמת.
  • אין אפשרות למלא חוסרים.

הטבלה של עיבוד באצווה מתאימה במיוחד לניתוח לטווח ארוך ולזיהוי מגמות לאורך זמן, כי אנחנו מאחסנים את האירועים באופן עמיד לפני שאנחנו כותבים אותם, ואפשר לבצע מילוי חוזר של נתונים בטבלה עד 30 ימים*. כשכותבים נתונים לטבלה בזמן אמת, אנחנו כותבים אותם מיד ל-BigQuery, ולכן היא מתאימה ללוחות בקרה בזמן אמת ולהתראות בהתאמה אישית. אפשר לשלב את שתי הטבלאות האלה באמצעות שאילתת איחוד כדי ליהנות מהיתרונות של שתיהן.

כברירת מחדל, לטבלה בזמן אמת יש תאריך תפוגה של מחיצות אחרי 30 יום. במאמר הזה במסמכי BigQuery מוסבר איך לשנות את ההגדרה הזו.

* פרטים על תמיכה במילוי חוסרים זמני מופיעים במאמר שדרוג לתשתית הייצוא החדשה.


תמחור וארגז החול BigQuery

אם פרויקט Firebase שלכם מוגדר בתוכנית התמחור Spark ללא עלות, אתם יכולים להשתמש בBigQuery סביבת הארגז, שמאפשרת גישה ל-BigQuery ללא עלות. מידע על ארגז החול BigQuery והיכולות שלו זמין במאמר שימוש בארגז החול BigQuery.

אם פרויקט Firebase שלכם מוגדר בתוכנית התמחור Blaze עם תשלום לפי שימוש, אתם יכולים להשתמש בכל התכונות של BigQuery. השימוש שלך ב-BigQuery כפוף לBigQuery תמחור, שכולל שימוש מוגבל ללא עלות.


שדרוג לתשתית הייצוא החדשה של BigQuery

באמצע אוקטובר 2024, Crashlytics השיקה תשתית חדשה לייצוא אצווה של נתוני Crashlytics אל BigQuery.

  • אם הפעלתם ייצוא באצווה אחרי אוקטובר 2024, פרויקט Firebase שלכם משתמש אוטומטית בתשתית הייצוא החדשה. לא נדרשת כל פעולה מצידך.

  • אם הפעלתם ייצוא באצווה לפני או במהלך אוקטובר 2024, כדאי לעיין במידע שבמאמר איך משדרגים לתשתית הייצוא החדשה ל-BigQuery? כדי להבין אם צריך לבצע פעולה כלשהי.


מה השלב הבא?