Google Cloud की सेवाओं के साथ, एक्सपोर्ट किए गए Crashlytics डेटा का इस्तेमाल करने के विकल्प

Firebase Crashlytics और Firebase कंसोल में मौजूद इसके डैशबोर्ड की मदद से, अपने ऐप्लिकेशन के क्रैश और एएनआर से जुड़े डेटा को एक्सप्लोर और उसका विश्लेषण किया जा सकता है. Crashlytics की सामान्य सुविधाएं, ऐप्लिकेशन को चलाने से जुड़े कई कामों और लक्ष्यों को पूरा करने में आपकी मदद कर सकती हैं.

हालांकि, कभी-कभी आपके ऐप्लिकेशन और कारोबार के बढ़ने और ज़्यादा जटिल होने पर, आपको अलग-अलग तरह के सवालों के जवाबों की ज़रूरत पड़ सकती है. ऐसा डेटा का विश्लेषण करने या उसे यूनीक तरीकों से जोड़ने के लिए हो सकता है. इसके अलावा, आपको अपने डेटा के आधार पर कस्टम डैशबोर्ड या कस्टम सूचनाएं बनाने के लिए भी ऐसा करना पड़ सकता है.

इन सभी कामों में आपकी मदद करने के लिए, Crashlytics आपको Google Cloud की बेहतरीन सेवाओं, BigQuery और Cloud Logging में अपना डेटा एक्सपोर्ट करने के विकल्प देता है. इन सेवाओं की सुविधाओं की ज़्यादा जानकारी वाली सूची के लिए, एक्सपोर्ट किए गए डेटा का इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है? लेख पढ़ें.

  • BigQuery: एसक्यूएल क्वेरी का इस्तेमाल करके डेटा का विश्लेषण करें, अन्य डेटासेट से डेटा जोड़ें, और डेटा को किसी अन्य क्लाउड प्रोवाइडर को एक्सपोर्ट करें. साथ ही, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और कस्टम डैशबोर्ड बनाएं. उदाहरण के लिए, Data Studio का इस्तेमाल करके.
    BigQuery में एक्सपोर्ट करने की सुविधा सेट अप करें

  • Cloud Logging: ज़्यादा बारीकी से विश्लेषण करने के लिए, लॉग-आधारित मेट्रिक बनाएं. साथ ही, सूचना पाने के लिए पसंद के मुताबिक बनाए गए चैनलों के लिए, बेहतर सूचनाएं सेट अप करें. इसके अलावा, Cloud Monitoring की मदद से, पसंद के मुताबिक डैशबोर्ड और चार्ट बनाएं.
    Cloud Logging में एक्सपोर्ट करने की सुविधा सेट अप करें

इस पेज पर, इस बारे में ज़्यादा जानकारी दी गई है कि एक्सपोर्ट किए गए Crashlytics डेटा और (ज़रूरी नहीं) Firebase सेशन के डेटा का इस्तेमाल, Google Cloud की इन सेवाओं के साथ कैसे किया जा सकता है.

हर सेवा में कौनसा डेटा एक्सपोर्ट किया जाता है?

एक्सपोर्ट किए गए डेटा में, Crashlytics का रॉ डेटा (और Firebase सेशन का डेटा, अगर आपने चुना है) शामिल होता है. इसमें डिवाइस टाइप, ऑपरेटिंग सिस्टम, अपवाद (Android ऐप्लिकेशन) या गड़बड़ियां (Apple ऐप्लिकेशन), और Crashlytics लॉग के साथ-साथ, इससे जुड़ा अन्य मेटाडेटा भी शामिल होता है.

हर सेवा में एक्सपोर्ट किया गया डेटा एक जैसा होता है, लेकिन उसका स्ट्रक्चर अलग होता है. BigQuery के लिए, डेटा टेबल में होता है (डेटासेट स्कीमा देखें) और Cloud Logging के लिए, डेटा लॉग फ़ॉर्मैट में होता है (लॉग स्कीमा देखें).

एक्सपोर्ट किए गए डेटा का इस्तेमाल किस तरह किया जा सकता है?

Crashlytics डेटा के साथ इन Google Cloud सेवाओं का इस्तेमाल करने पर, ये काम किए जा सकते हैं. Google Cloud के दस्तावेज़ में, BigQuery और Cloud Logging की सभी सुविधाओं के बारे में जानकारी मिल सकती है.

डेटा को BigQuery में एक्सपोर्ट किया गया

  • SQL क्वेरी का इस्तेमाल करके डेटा का विश्लेषण करना
    कस्टम रिपोर्ट और खास जानकारी जनरेट करने के लिए, Crashlytics डेटा पर क्वेरी चलाई जा सकती हैं. इस तरह की कस्टम रिपोर्ट, Firebase कंसोल के Crashlytics डैशबोर्ड में उपलब्ध नहीं होती हैं. इसलिए, इनसे क्रैश डेटा का विश्लेषण करने और उसे समझने में मदद मिल सकती है. हम आपको क्वेरी के उदाहरणों का कलेक्शन भी उपलब्ध कराते हैं.

  • अलग-अलग डेटासेट से डेटा को जोड़ना
    उदाहरण के लिए, अगर आपने डेटा एक्सपोर्ट सेट अप करते समय, Firebase सेशन का डेटा एक्सपोर्ट करने का विकल्प चुना है, तो आपको क्रैश-फ़्री उपयोगकर्ताओं और ऐसे सेशन जिनमें ऐप्लिकेशन क्रैश नहीं हुआ के बारे में बेहतर जानकारी मिल सकती है.Crashlytics इसके अलावा, Firebase के अलग-अलग प्रॉडक्ट (जैसे, Performance Monitoring) या Google Analytics से डेटा एक्सपोर्ट किया जा सकता है. इसके बाद, उस डेटा को BigQuery में अपने Crashlytics डेटा के साथ जोड़कर उसका विश्लेषण किया जा सकता है.

  • व्यू बनाना
    BigQuery यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) का इस्तेमाल करके, व्यू बनाया जा सकता है. यह एक वर्चुअल टेबल होती है, जिसे एसक्यूएल क्वेरी के आधार पर तय किया जाता है. अलग-अलग तरह के व्यू और उन्हें बनाने के तरीके के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, BigQuery दस्तावेज़ देखें.

  • डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और कस्टम डैशबोर्ड बनाना
    उदाहरण के लिए, Data Studio का इस्तेमाल करके डैशबोर्ड बनाने के लिए, पहले से बने Crashlytics टेंप्लेट का इस्तेमाल किया जा सकता है.

डेटा को Cloud Logging में एक्सपोर्ट किया गया

  • बेहतर विश्लेषण के लिए, लॉग-आधारित मेट्रिक बनाएं
    अपनी लॉग एंट्री को मेट्रिक में बदलें. इससे, समय के साथ ऐप्लिकेशन के व्यवहार या स्थिरता के रुझानों को ट्रैक किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, ऐसी मेट्रिक बनाई जा सकती है जिससे यह पता चले कि कोई नुकसान न पहुंचाने वाली गड़बड़ी कितनी बार हुई है. साथ ही, सिस्टम की सेहत की मेट्रिक से जुड़ी अन्य मेट्रिक के साथ उसे विज़ुअलाइज़ किया जा सकता है.

  • कस्टम सूचना चैनलों के लिए बेहतर सूचनाएं सेट अप करना
    Cloud Monitoring में कस्टम सूचना नीतियां सेट अप करके, ईमेल से मिलने वाली डिफ़ॉल्ट सूचनाओं के अलावा अन्य सूचनाएं पाएं. लॉग के खास पैटर्न या थ्रेशोल्ड के आधार पर सूचनाएं ट्रिगर करें. साथ ही, उन्हें Slack, Jira या PagerDuty जैसी सेवाओं पर भेजें.

  • कस्टम डैशबोर्ड और चार्ट बनाएं
    Cloud Monitoring का इस्तेमाल करके, अपनी पसंद के मुताबिक डैशबोर्ड बनाएं. इनमें आपके कारोबार के लिए सबसे अहम मेट्रिक हाइलाइट की जाती हैं. आपके पास एक ही व्यू में, ऐप्लिकेशन क्रैश न होने की दर, सेशन की संख्या, और गड़बड़ियों की संख्या को विज़ुअलाइज़ करने का विकल्प होता है. साथ ही, इसमें Google Cloud के अन्य प्रॉडक्ट डेटा को भी शामिल किया जा सकता है.

  • ऐप्लिकेशन क्रैश होने की जानकारी को बैकएंड लॉग से कोरिलेट करना
    क्लाइंट-साइड क्रैश डेटा को सर्वर-साइड लॉग के साथ एक ही जगह पर इंटिग्रेट करें.

  • क्रैश के रॉ डेटा को बड़े पैमाने पर खोजना और फ़िल्टर करना
    एलक्यूएल (लॉगिंग क्वेरी लैंग्वेज) का इस्तेमाल करके, जटिल क्वेरी चलाने के लिए Logs Explorer का इस्तेमाल करें. अपने सभी उपयोगकर्ताओं और वर्शन के लिए, खास लॉग मैसेज, कस्टम कुंजियां या ब्रेडक्रंब खोजे जा सकते हैं. इससे, आपको कभी-कभार होने वाली या किसी डिवाइस से जुड़ी समस्याओं का पता लगाने में मदद मिलती है.

  • लंबे समय तक डेटा सेव रखने या बाहरी प्रोसेसिंग के लिए डेटा रूट करना
    लॉग सिंक का इस्तेमाल करके, अपने Crashlytics लॉग को Cloud Storage में एक्सपोर्ट करें, ताकि नियमों का पालन किया जा सके. बड़े पैमाने पर विश्लेषण करने के लिए, लॉग को BigQuery में एक्सपोर्ट करें. इसके अलावा, डेटा को अपने बाहरी मॉनिटरिंग टूल में स्ट्रीम करने के लिए, लॉग को Pub/Sub में एक्सपोर्ट करें.

BigQuery और Cloud Logging में से किसे कब चुनें?

डेटा एक्सपोर्ट करने के लिए कोई प्लैटफ़ॉर्म चुनते समय, इन बातों का ध्यान रखें.

डेटा को BigQuery में एक्सपोर्ट किया गया डेटा को Cloud Logging में एक्सपोर्ट किया गया
कारोबार की लागू होने वाली भूमिकाएं यह डेटा ऐनलिस्ट की भूमिकाओं के लिए सबसे सही है. खास तौर पर, कई डेटासेट से डेटा को जोड़ने के लिए. यह डेवलपर और एसआरई के लिए मददगार है. इससे कस्टम अलर्ट और डैशबोर्ड सेट अप किए जा सकते हैं. साथ ही, सर्वर साइड मॉनिटरिंग डेटा से आसानी से कनेक्ट किया जा सकता है.
Google Cloud के प्रॉडक्ट के साथ डेटा इस्तेमाल करने के विकल्प
डेटा को जोड़ने और उसे एक्सपोर्ट करने के विकल्प
कीमत आपको स्टोरेज और क्वेरी, दोनों के लिए पेमेंट करना होगा.
इस बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Crashlytics का डेटा BigQuery में एक्सपोर्ट करें लेख पढ़ें. 		आपको स्टोरेज के लिए पैसे चुकाने होते हैं, लेकिन क्वेरी करने के लिए नहीं.
इस बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Crashlytics का डेटा Cloud Logging में एक्सपोर्ट करें लेख पढ़ें.

आगे क्या करना है?

BigQuery में एक्सपोर्ट करने की सुविधा सेट अप करें Cloud Logging में एक्सपोर्ट करने की सुविधा सेट अप करें

Crashlytics और Firebase सेशन के डेटा (ज़रूरी नहीं) को एक्सपोर्ट करने की सुविधा सेट अप करने के बाद, Google Cloud की सेवाओं की सुविधाओं का इस्तेमाल शुरू करें: