تمت ترجمة هذه الصفحة بواسطة Cloud Translation API‏.

فلترة البيانات باستخدام السمات

من خلال "مراقبة الأداء"، يمكنك استخدام السمات لتقسيم بيانات الأداء والتركيز على أداء التطبيق في سيناريوهات مختلفة على أرض الواقع.

بعد النقر على اسم عملية التتبّع في جدول بيانات التتبُّع (في أسفل جدول التتبُّع) الـ لوحة بيانات الأداء)، يمكنك التوغّل في ومقاييس الاهتمام. يمكنك استخدام زر الفلتر (أعلى يمين الشاشة) لفلترة البيانات حسب السمة، على سبيل المثال:

صورة لبيانات "مراقبة أداء Firebase" التي تتم فلترتها حسب السمة

يمكنك الفلترة حسب إصدار التطبيق للاطّلاع على بيانات حول إصدار سابق أو أحدث إصدار
يمكنك الفلترة حسب الجهاز لمعرفة طريقة تعامل الأجهزة القديمة مع تطبيقك.
الفلترة حسب البلد للتأكّد من أنّ الموقع الجغرافي لقاعدة البيانات ليس صحيحًا تؤثر في منطقة معينة

وللحصول على تحليلات أكثر فعالية استنادًا إلى السمات، تصدير بيانات الأداء إلى BigQuery

السمات التلقائية

تجمع مراقبة الأداء تلقائيًا مجموعة متنوعة من السمات التلقائية استنادًا إلى على نوع التتبع.

بالإضافة إلى هذه السمات الافتراضية، يمكنك أيضًا إنشاء سمات مخصصة على تتبُّع الرموز المخصّصة لتقسيم البيانات حسب الفئات الخاصة بتطبيقك. على سبيل المثال، في لعبة ما، يمكنك تقسيم البيانات حسب مستوى اللعبة.

السمات التلقائية لتطبيقات Apple وAndroid

تجمع جميع عمليات تتبُّع تطبيقات Apple وAndroid السمات التالية تلقائيًا:

إصدار التطبيق
البلد
مستوى نظام التشغيل
الجهاز
الراديو
شركة جوال‬

بالإضافة إلى ذلك، تجمع عمليات تتبُّع طلبات الشبكة أيضًا السمات التالية:

نوع MIME

جمع بيانات المستخدمين

جمع بيانات المستخدمين: لا تجمع ميزة "مراقبة الأداء" بحد ذاتها أي معلومات لتحديد الهوية الشخصية (PII)، مثل الأسماء أو عناوين البريد الإلكتروني أو العناوين أو أرقام الهواتف. يمكن للمطوّرين جمع بيانات إضافية باستخدام مراقبة الأداء من خلال إنشاء سمات مخصّصة في عمليات تتبُّع الرموز المخصّصة مثل هذه البيانات التي تم جمعها من خلال يجب ألا تحتوي مراقبة الأداء على معلومات تحدد بشكل شخصي بشكل فردي إلى Google.

في ما يلي مثال لرسالة سجلّ لا تحتوي على معلومات التعريف الشخصية:

trace.putAttribute("experiment", "A");

إليك مثال يتضمن تتضمن معلومات شخصية معلومات تحديد الهوية الشخصية (لا تستخدم هذا النوع من سمة مخصصة في تطبيقك):

trace.putAttribute("email", user.getEmailAddress());

تخضع البيانات التي تكشف أي معلومات تحديد الهوية الشخصية إلى حذفها دون إشعار.

إنشاء سمات مخصّصة

يمكنك إنشاء سمات مخصصة في أي من الأدوات عمليات تتبُّع الرموز المخصّصة.

استخدام "مراقبة الأداء" واجهة برمجة تطبيقات التتبع لإضافة سمات مخصّصة إلى عمليات تتبُّع الرموز المخصّصة

لاستخدام سمات مخصّصة، يجب إضافة رمز إلى تطبيقك يحدّد السمة يربطه بتتبُّع رموز مخصّص محدّد يمكنك ضبط في أي وقت بين وقت بدء عملية التتبُّع ووقت توقفها.

لاحظ ما يلي:

يجب أن تستوفي أسماء السمات المخصّصة المتطلبات التالية:
- بدون مسافة بيضاء بادئة أو لاحقة، وبدون شرطة سفلية (_)
- ما مِن مساحات
- يجب أن يتألّف من 32 حرفًا كحدّ أقصى.
- إنّ الأحرف المسموح بها للاسم هي A-Z وa-z و_.
يمكن لكل عملية تتبُّع رموز مخصّصة تسجيل ما يصل إلى 5 سمات مخصّصة.
يُرجى التأكّد من أنّ السمات المخصّصة لا تحتوي على أي معلومات تحدد هوية أي شخص في Google.
مزيد من المعلومات حول هذه الإرشادات
جمع بيانات المستخدمين: لا تجمع ميزة "مراقبة الأداء" بحد ذاتها أي معلومات لتحديد الهوية الشخصية (PII)، مثل الأسماء أو عناوين البريد الإلكتروني أو العناوين أو أرقام الهواتف. يمكن للمطوّرين جمع بيانات إضافية باستخدام مراقبة الأداء من خلال إنشاء سمات مخصّصة في عمليات تتبُّع الرموز المخصّصة مثل هذه البيانات التي تم جمعها من خلال يجب ألا تحتوي مراقبة الأداء على معلومات تحدد بشكل شخصي بشكل فردي إلى Google.

في ما يلي مثال لرسالة سجلّ لا تحتوي على معلومات التعريف الشخصية:
```
trace.putAttribute("experiment", "A");
```
إليك مثال يتضمن تتضمن معلومات شخصية معلومات تحديد الهوية الشخصية (لا تستخدم هذا النوع من سمة مخصصة في تطبيقك):
```
trace.putAttribute("email", user.getEmailAddress());
```
تخضع البيانات التي تكشف أي معلومات تحديد الهوية الشخصية إلى حذفها دون إشعار.

Kotlin+KTX

Firebase.performance.newTrace("test_trace").trace {
    // Update scenario.
    putAttribute("experiment", "A")

    // Reading scenario.
    val experimentValue = getAttribute("experiment")

    // Delete scenario.
    removeAttribute("experiment")

    // Read attributes.
    val traceAttributes = this.attributes
}MainActivity.kt

Java

Trace trace = FirebasePerformance.getInstance().newTrace("test_trace");

// Update scenario.
trace.putAttribute("experiment", "A");

// Reading scenario.
String experimentValue = trace.getAttribute("experiment");

// Delete scenario.
trace.removeAttribute("experiment");

// Read attributes.
Map<String, String> traceAttributes = trace.getAttributes();MainActivity.java