ייצוא נתונים מ-Crashlytics ל-BigQuery

אתם יכולים לייצא את נתוני Firebase Crashlytics של האפליקציה לנייד אל BigQuery. אחרי שהנתונים נמצאים ב-BigQuery, אפשר לנתח אותם באמצעות שאילתות SQL, ליצור תצוגות חזותיות של נתונים ומרכזי בקרה בהתאמה אישית ואפילו לייצא את הנתונים לשירותים אחרים.

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

הגדרת ייצוא אל BigQuery

  1. במסוף Firebase, נכנסים לדף Settings > Integrations.

  2. בכרטיס BigQuery, לוחצים על קישור.

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

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

חשוב לשים לב לנקודות הבאות:

  • כל הנתונים שכבר יוצאו אל BigQuery יישמרו למשך זמן השמירה המותר, ועדיין יכול להיות שתחויבו על אחסון ועל שאילתות. כדי למנוע חיוב נוסף, אתם יכולים למחוק ידנית את מערכי הנתונים.

  • אם יש לכם נתונים של BigQuery שמאוחסנים בשירותים אחרים, יכול להיות שהם כפופים לתנאים אחרים של שמירת נתונים.

אתם יכולים לבטל את הקישור ל-BigQuery ברמת הפרויקט ב-Firebase, ברמת המוצר או ברמת האפליקציה למוצר ספציפי.

כך מבטלים את הקישור אל BigQuery:

  1. במסוף Firebase, עוברים אל הכרטיסייה הגדרות > שילובים.

  2. בכרטיס BigQuery, לוחצים על ניהול.

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

    כדי לבטל את הקישור של פרויקט Firebase לגמרי, צריך ללחוץ על הכפתור בתחתית הדף.

  4. כשמופיעה בקשת אישור, מאשרים שרוצים להפסיק את הייצוא.


מה קורה כשמפעילים את הייצוא?

  • מערכת Firebase מייצאת נתונים מהאפליקציות לנייד שמקושרות אל BigQuery.

    • במהלך ההגדרה, כברירת מחדל, כל האפליקציות לנייד בפרויקט מקושרות אל BigQuery, אבל אתם יכולים לבחור לא לקשר אפליקציות ספציפיות במהלך ההגדרה.

    • כל אפליקציה לנייד שתוסיפו לפרויקט ב-Firebase בהמשך תקושר באופן אוטומטי אל BigQuery.

    • אתם תמיד יכולים לקבוע אילו אפליקציות ייצאו נתונים.

  • מערכת Firebase מייצאת נתונים למיקום של מערך הנתונים שבחרתם במהלך ההגדרה.

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

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

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

  • מערכת Firebase מגדירה סנכרונים יומיים של נתוני האצווה אל BigQuery.

    • אחרי הקישור אל BigQuery, יכול להיות שיעברו עד 48 שעות לפני ייצוא הנתונים הראשוני באצווה.

    • הסנכרון היומי מתבצע פעם ביום, בלי קשר לייצוא המתוזמן שהגדרתם ב-BigQuery. חשוב לזכור שהתזמון ומשך הזמן של משימת הסנכרון יכולים להשתנות, ולכן לא מומלץ לתזמן פעולות או משימות במורד הזרם על סמך תזמון ספציפי של הייצוא.

  • מערכת Firebase מייצאת עותק של הנתונים הקיימים אל BigQuery.

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

    • אתם יכולים לתזמן ידנית השלמת חוסר בנתונים בטבלת הנתונים שנאספו עד 30 הימים האחרונים, או בתאריך האחרון שבו הפעלתם את הייצוא אל BigQuery (המאוחר מביניהם).

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

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

    • אחרי שמפעילים את הסטרימינג, יכול להיות שיעברו עד 24 שעות לפני שהנתונים יתחילו לזרום.


היתרונות של ייצוא בסטרימינג אל BigQuery

כברירת מחדל, הנתונים מיוצאים אל BigQuery בייצוא יומי של אצווה. בנוסף, אתם יכולים להעביר בסטרימינג את הנתונים של Crashlytics ואת הסשנים של Firebase בזמן אמת באמצעות סטרימינג של BigQuery. אפשר להשתמש בנתונים שמועברים בסטרימינג לכל מטרה שדורשת נתונים בזמן אמת, כמו הצגת מידע במרכז השליטה של הסטרימינג בשידור חי, צפייה בהשקה בזמן אמת או מעקב אחרי בעיות באפליקציה שמפעילות התראות ותהליכי עבודה בהתאמה אישית.

כשמפעילים ייצוא בסטרימינג אל BigQuery, מקבלים גם טבלאות בזמן אמת (בנוסף לטבלאות באצ'ים). לשני סוגי הטבלאות תהיה אותה סכימה של מערך נתונים, אבל יש כמה הבדלים חשובים בין טבלאות של נתונים שנאספים באצווה לבין טבלאות של נתונים בזמן אמת:

טבלת אצווה טבלת זמן אמת
  • הנתונים מיוצאים פעם ביום.
  • האירועים נשמרים באחסון עמיד לפני כתיבה באצווה ב-BigQuery.
  • אפשר למלא נתונים עד 30 ימים אחורה*.
  • הנתונים מיוצאים בזמן אמת.
  • אין אפשרות למילוי חוסרים.

טבלת הנתונים שנאספו באצווה מתאימה לניתוח לטווח ארוך ולזיהוי מגמות לאורך זמן, כי אנחנו שומרים את האירועים באופן עמיד לפני הכתיבה שלהם, ואפשר למלא אותם בטבלה עד 30 יום*. כשאנחנו כותבים נתונים בטבלה בזמן אמת, אנחנו כותבים אותם מיד ב-BigQuery, ולכן היא אידיאלית למרכזי בקרה בזמן אמת ולהתראות בהתאמה אישית. אפשר לשלב את שתי הטבלאות האלה באמצעות שאילתת איחוד כדי ליהנות מהיתרונות של שתיהן.

כברירת מחדל, זמן התפוגה של המחיצה בטבלה בזמן אמת הוא 30 יום. כדי ללמוד איך לשנות את זה, קראו את המאמר הגדרת תפוגת המחיצה במסמכי התיעוד של BigQuery.

* אפשר למלא נתונים חסרים עד 30 יום אחורה או עד התאריך האחרון שבו הפעלתם את הייצוא אל BigQuery (המאוחר מביניהם).


תמחור וארגז החול של BigQuery

אם הפרויקט שלכם ב-Firebase נמצא בתוכנית התמחור Spark ללא עלות, אתם יכולים להשתמש בארגז החול של BigQuery, שמאפשר גישה לתקופת ניסיון בחינם ל-BigQuery. למידע נוסף על ארגז החול של BigQuery ועל היכולות שלו, קראו את המאמר שימוש בארגז החול של BigQuery.

אם הפרויקט שלכם ב-Firebase הוא בתוכנית התמחור Blaze בתשלום לפי שימוש, אתם יכולים להשתמש בכל התכונות של BigQuery. השימוש ב-BigQuery כפוף לתמחור של BigQuery, שכולל שימוש מוגבל ללא עלות.


מה השלב הבא?