내보낸 Crashlytics 데이터를 Google Cloud 서비스와 함께 사용하는 옵션

Firebase Crashlytics 및 Firebase 콘솔의 대시보드를 사용하면 앱의 안정성 데이터를 살펴보고 분석할 수 있습니다. 표준 Crashlytics 기능을 사용하면 앱 실행과 관련된 많은 작업과 목표를 달성할 수 있습니다.

하지만 앱과 비즈니스가 성장하고 복잡해짐에 따라 다양한 유형의 질문에 대한 답변을 얻거나, 고유한 방식으로 데이터를 분석 또는 결합하거나, 데이터를 기반으로 맞춤 대시보드 또는 맞춤 알림을 빌드해야 할 수도 있습니다.

이 모든 작업을 수행할 수 있도록 Crashlytics에서는 데이터를 강력한 Google Cloud 서비스인 BigQuery 및 Cloud Logging로 내보내는 옵션을 제공합니다. 이러한 서비스의 기능에 대한 자세한 목록은 내보낸 데이터로 무엇을 할 수 있나요?를 참고하세요.

  • BigQuery: SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 분석하고, 다른 데이터 세트의 데이터를 조인하고, 데이터를 다른 클라우드 제공업체로 내보내고, 데이터 시각화 및 맞춤 대시보드를 빌드합니다 (예: Looker Studio 사용).
    BigQuery로 내보내기 설정

  • Cloud Logging: 고급 분석을 위한 로그 기반 측정항목을 만들고, 맞춤 알림 채널을 위한 고급 알림을 설정하고, Cloud Monitoring로 맞춤 대시보드와 차트를 빌드하는 등의 작업을 할 수 있습니다.
    Cloud Logging로 내보내기 설정

이 페이지에서는 내보낸 Crashlytics 데이터 및 (선택사항) Firebase 세션 데이터를 이러한 Google Cloud 서비스와 함께 사용하는 방법을 자세히 설명합니다.

각 서비스로 내보내지는 데이터는 무엇인가요?

내보내기에는 기기 유형, 운영체제, 예외 (Android 앱) 또는 오류 (Apple 앱), Crashlytics 로그를 비롯한 원시 Crashlytics 데이터(선택적으로 Firebase 세션 데이터)뿐만 아니라 기타 연결된 메타데이터도 포함됩니다.

각 서비스로 내보내지는 데이터는 동일하지만 구조는 다릅니다. BigQuery의 경우 데이터가 테이블에 있고 (데이터 세트 스키마 참고) Cloud Logging의 경우 데이터가 로그 형식에 있습니다 (로그 스키마 참고).

내보낸 데이터로 무엇을 할 수 있나요?

다음은 Crashlytics 데이터와 함께 이러한 Google Cloud 서비스를 사용할 때 가능한 작업의 주요 사항입니다. Google Cloud 문서에서 BigQuery 및 Cloud Logging의 모든 기능을 알아볼 수 있습니다.

BigQuery로 내보낸 데이터

  • SQL 쿼리를 사용하여 데이터 분석
    Crashlytics 데이터에 대해 쿼리를 실행하여 커스텀 보고서와 요약을 생성할 수 있습니다. 이러한 유형의 커스텀 보고서는 Firebase Console의 Crashlytics 대시보드에서 사용할 수 없으므로 비정상 종료 데이터에 대한 분석 및 이해를 보완할 수 있습니다. 예시 쿼리 모음도 제공됩니다.

  • 여러 데이터 세트의 데이터 결합
    예를 들어 Crashlytics 데이터 내보내기를 설정할 때 Firebase 세션 데이터를 내보내도록 선택하면 비정상 종료가 발생하지 않은 사용자 및 비정상 종료가 발생하지 않은 세션에 대한 이해도를 높일 수 있습니다. 또한 다양한 Firebase 제품 (예: Performance Monitoring) 또는 Google Analytics에서 데이터를 내보낸 다음 BigQuery에서 Crashlytics 데이터와 함께 해당 데이터를 조인하고 분석할 수 있습니다.

  • 뷰 만들기
    BigQuery UI를 사용하여 SQL 쿼리로 정의된 가상 테이블인 뷰를 만들 수 있습니다. 다양한 유형의 뷰와 뷰를 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 BigQuery 문서를 참조하세요.

  • 데이터 시각화 및 맞춤 대시보드 빌드
    예를 들어 사전 제작된 Crashlytics 템플릿을 사용하여 Looker Studio를 사용하는 대시보드를 빌드할 수 있습니다.

Cloud Logging로 내보낸 데이터

  • 고급 분석을 위한 로그 기반 측정항목 만들기
    로그 항목을 시간 경과에 따른 특정 앱 동작 또는 안정성 추세를 추적하는 측정항목으로 전환합니다. 예를 들어 특정 심각하지 않은 예외가 발생하는 빈도를 집계하는 측정항목을 만들어 다른 시스템 상태 측정항목과 함께 시각화할 수 있습니다.

  • 맞춤 알림 채널에 대한 고급 알림 설정
    Cloud Monitoring에서 맞춤 알림 정책을 설정하여 기본 이메일 알림을 넘어설 수 있습니다. 특정 로그 패턴 또는 기준에 따라 알림을 트리거하고 Slack, Jira, PagerDuty와 같은 서비스로 전송합니다.

  • 맞춤 대시보드 및 차트 빌드
    Cloud Monitoring를 사용하여 비즈니스에 가장 중요한 측정항목을 강조하는 맞춤 대시보드를 만드세요. 비정상 종료가 발생하지 않은 비율, 세션 수, 오류 수를 다른 Google Cloud 제품 데이터와 결합된 단일 뷰로 시각화할 수 있습니다.

  • 앱 비정상 종료와 백엔드 로그의 상관관계 파악
    클라이언트 측 비정상 종료 데이터를 서버 측 로그와 한곳에 통합합니다.

  • 원시 비정상 종료 데이터를 대규모로 검색 및 필터링
    Logs Explorer를 사용하여 LQL (Logging 쿼리 언어)을 사용하여 복잡한 쿼리를 실행합니다. 모든 사용자 및 버전에서 특정 로그 메시지, 맞춤 키 또는 탐색 경로를 검색하여 드물거나 기기별 문제를 찾을 수 있습니다.

  • 장기 보관 또는 외부 처리를 위해 데이터 라우팅
    로그 싱크를 사용하여 규정 준수를 위해 Crashlytics 로그를 Cloud Storage로, 대규모 분석을 위해 BigQuery로, 자체 외부 모니터링 도구로 데이터를 스트리밍하기 위해 Pub/Sub로 내보냅니다.

BigQuery와 Cloud Logging 중 언제 무엇을 선택해야 하나요?

데이터를 내보낼 위치를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 차이점은 다음과 같습니다.

BigQuery로 내보낸 데이터 Cloud Logging로 내보낸 데이터
적용 가능한 비즈니스 역할 특히 여러 데이터 세트의 데이터를 조인하는 데이터 분석가 역할에 적합합니다. 개발자와 SRE가 맞춤 알림과 대시보드를 설정하고 서버 측 모니터링 데이터에 더 쉽게 연결할 수 있습니다.
Google Cloud 제품과 함께 데이터를 사용하는 옵션
데이터 결합 및 추가 내보내기 옵션
가격 책정 스토리지와 쿼리 모두에 대해 비용을 지불합니다.
Crashlytics 데이터 BigQuery로 내보내기에서 자세히 알아보세요. 		스토리지 비용은 지불하지만 쿼리 비용은 지불하지 않습니다.
Crashlytics 데이터 Cloud Logging로 내보내기에서 자세히 알아보세요.

다음 단계

BigQuery으로 내보내기 설정 Cloud Logging으로 내보내기 설정

Crashlytics 및 (선택사항) Firebase 세션 데이터의 내보내기를 설정한 후 Google Cloud 서비스의 기능을 사용하기 시작합니다.