Firebase Crashlytics и панель управления в консоли Firebase позволяют изучать и анализировать данные о стабильности приложений. Стандартные функции Crashlytics помогают решать многие задачи, связанные с управлением приложением.
Однако по мере развития бизнеса и усложнения приложений вам могут потребоваться ответы на другие вопросы, а также возможность анализировать и объединять данные разными способами, создавать собственные сводки и специальные оповещения.
Для этого в Crashlytics есть возможность экспортировать данные в мощные сервисы Google Cloud: BigQuery и Cloud Logging. Более подробный список возможностей этих сервисов приведен в разделе Что можно делать с экспортированными данными?
BigQuery – анализируйте данные с помощью SQL-запросов, объединяйте данные из других наборов, экспортируйте данные другому поставщику облачных сервисов и создавайте визуализации данных и настраиваемые панели управления (например, с помощью Data Studio).
Настройте экспорт в BigQuery.Cloud Logging – создание показателей на основе данных журналов для расширенного анализа, настройка расширенных оповещений для специальных каналов уведомлений, создание специальных панелей мониторинга и диаграмм с помощью Cloud Monitoring и т. д.
Настроить экспорт в Cloud Logging
На этой странице подробно описано, как использовать экспортированные данные Crashlytics и (при желании) данные о сеансах Firebase в сервисах Google Cloud.
Какие данные экспортируются в каждый сервис?
Экспортируемые файлы содержат необработанные данные Crashlytics (и, при необходимости, данные сеансов Firebase), включая тип устройства, операционную систему, исключения (приложения для Android) или ошибки (приложения для Apple), журналы Crashlytics и другие связанные метаданные.
В каждый сервис экспортируются одни и те же данные, но их структура различается. Для BigQuery данные представлены в таблицах (см. схему набора данных), а для Cloud Logging – в формате журнала (см. схему журнала).
Что можно делать с экспортированными данными?
Ниже описаны основные возможности, которые становятся доступны при использовании этих сервисов Google Cloud с данными Crashlytics. В документации по Google Cloud вы можете узнать обо всех возможностях BigQuery и Cloud Logging.
Данные экспортированы в BigQuery.
Анализ данных с помощью SQL-запросов
Вы можете выполнять запросы к данным Crashlytics, чтобы создавать специальные отчеты и сводки. Поскольку такие специальные отчеты недоступны на панели управления Crashlytics в консоли Firebase, они могут дополнить ваш анализ и понимание данных о сбоях. Мы даже предоставляем вам коллекцию примеров запросов.Объединять данные из разных наборов данных
Например, если вы решите экспортировать данные о сеансах Firebase при настройке экспорта данных Crashlytics, то сможете лучше понять, сколько пользователей и сеансов без сбоев. Вы также можете экспортировать данные из различных продуктов Firebase (например, Performance Monitoring) или из Google Analytics, а затем объединять и анализировать их в BigQuery вместе с данными Crashlytics.Создание представлений
В интерфейсе BigQuery можно создать представление – виртуальную таблицу, которая определяется SQL-запросом. Подробные инструкции о разных типах представлений и о том, как их создавать, можно найти в документации по BigQuery.Визуализировать данные и создавать специальные сводки
Например, вы можете использовать готовый шаблон Crashlytics, чтобы создать сводку с помощью Data Studio.
Данные экспортированы в Cloud Logging.
Создавайте показатели на основе данных журналов для расширенного анализа
Преобразуйте записи в журналах в показатели, которые позволяют отслеживать определенные действия в приложении или тенденции стабильности за определенный период времени. Например, вы можете создать показатель, который будет подсчитывать, как часто возникает определенная некритическая ошибка, и визуализировать его вместе с другими показателями работоспособности системы.Настройте расширенные оповещения для специальных каналов уведомлений
Вы можете не ограничиваться оповещениями по электронной почте, которые используются по умолчанию, и настроить специальные правила оповещений в Cloud Monitoring. Настраивайте уведомления на основе определенных шаблонов или пороговых значений журналов и отправляйте их в такие сервисы, как Slack, Jira или PagerDuty.Создавайте собственные сводки и диаграммы
Используйте Cloud Monitoring, чтобы создавать персонализированные сводки с наиболее важными для вашего бизнеса показателями. Вы можете визуализировать долю сеансов без сбоев, количество сеансов и ошибок в одном представлении, объединенном с другими данными о продуктах Google Cloud.Сопоставляйте сбои в приложении с журналами бэкенда
Объедините данные о сбоях на стороне клиента с журналами на стороне сервера.Поиск и фильтрация необработанных данных о сбоях
Используйте Logs Explorer, чтобы выполнять сложные запросы на языке LQL (Logging Query Language). Вы можете искать определенные сообщения в журнале, специальные ключи или элементы навигации по всем пользователям и версиям, чтобы находить редкие или связанные с устройством проблемы.Маршрутизация данных для долгосрочного хранения или внешней обработки
Используйте приемники журналов, чтобы экспортировать журналы Crashlytics в Cloud Storage для соблюдения нормативных требований, в BigQuery для масштабного анализа или в Pub/Sub для потоковой передачи данных в собственные внешние инструменты мониторинга.
В каких случаях лучше использовать BigQuery, а в каких – Cloud Logging?
Ниже приведены основные различия, которые следует учитывать при выборе места экспорта данных.
| Данные экспортированы в BigQuery. | Данные экспортированы в Cloud Logging. | |
|---|---|---|
| Подходящие роли | Идеально подходит для аналитиков данных, особенно для объединения данных из нескольких наборов. | Полезно для разработчиков и инженеров по надежности сайтов, которым нужно настраивать специальные оповещения и сводки, а также подключаться к данным мониторинга на стороне сервера. |
| Варианты использования данных в продуктах Google Cloud |
|
|
| Варианты объединения и дальнейшего экспорта данных |
|
|
| Цены |
Вы платите и за хранение, и за запросы. Подробнее о том, как экспортировать данные Crashlytics в BigQuery… |
Вы платите за хранение, но не за запросы. Подробнее о том, как экспортировать данные Crashlytics в Cloud Logging… |
Что дальше?
Настроить экспорт в BigQuery Настроить экспорт в Cloud Logging
После того как вы настроите экспорт данных о сеансах из Crashlytics и (необязательно) Firebase, вы сможете использовать функции сервисов Google Cloud:
Если вы экспортируете данные в BigQuery, ознакомьтесь с примерами запросов и схемой набора данных для экспортированных данных.
Узнайте , что можно делать с данными, экспортированными в Cloud Logging, как фильтровать и использовать показатели на основе данных журналов и как настраивать специальные оповещения для специальных каналов уведомлений.
Создавайте собственные сводки, используя различные сервисы Google Cloud. Узнайте о доступных вариантах в BigQuery или Cloud Logging.