Mengekspor data Performance Monitoring ke BigQuery

Catatan: Fungsi mengekspor data Performance Monitoring ke BigQuery saat ini hanya tersedia untuk aplikasi Apple dan Android.

Anda dapat mengekspor data Performance Monitoring dari aplikasi Apple dan Android ke BigQuery untuk melakukan analisis lebih lanjut. Dengan BigQuery, Anda dapat menganalisis data menggunakan BigQuery SQL, mengekspornya ke penyedia cloud lain, dan bahkan menggunakan data tersebut untuk model ML kustom Anda.

Mengaktifkan BigQuery Export

Catatan: Pastikan Anda memiliki tingkat akses yang diperlukan untuk melihat atau mengelola setelan untuk ekspor data ke BigQuery.

1. Buka halaman Integrations di Firebase console, lalu klik Link di kartu BigQuery.

2. Ikuti petunjuk di layar untuk mengaktifkan BigQuery.

   Saat Anda mengaktifkan ekspor BigQuery untuk Performance Monitoring, hal berikut akan terjadi:

   • Firebase akan mengekspor salinan data yang ada ke BigQuery. Penerapan data awal untuk ekspor mungkin memakan waktu hingga 48 jam.

     • Anda dapat menjadwalkan pengisian ulang data secara manual hingga 30 hari terakhir atau untuk tanggal terbaru saat ekspor BigQuery diaktifkan (mana saja yang terbaru).

   • Setelah set data dibuat, lokasi tidak dapat diubah, tetapi Anda dapat menyalin set data ke lokasi lain atau memindahkan (membuat ulang) set data secara manual di lokasi yang berbeda. Untuk mempelajari lebih lanjut, baca artikel Mengubah lokasi set data.

   • Firebase akan menyiapkan sinkronisasi reguler data Anda dari project Firebase ke BigQuery. Operasi ekspor harian ini biasanya selesai dalam 24 jam setelah dijadwalkan.

   • Secara default, semua aplikasi dalam project Anda ditautkan ke BigQuery. Setiap aplikasi yang Anda tambahkan kemudian ke project akan otomatis ditautkan ke BigQuery. Anda dapat mengelola aplikasi yang akan mengirimkan data.

Untuk menonaktifkan BigQuery Export, batalkan tautan project Anda di Firebase console.

Data apa yang diekspor ke BigQuery?

Untuk setiap aplikasi di dalam project, ekspor akan membuat tabel yang menyertakan semua peristiwa performa yang terekam. Tiap baris dalam tabel adalah peristiwa performa tunggal yang dapat berupa salah satu dari berikut ini:

• Trace durasi — trace yang secara default mengumpulkan metrik "durasi", yang mencakup aplikasi dimulai, aplikasi di latar depan, dan aplikasi di latar belakang, serta setiap trace kode kustom yang diinstrumentasikan oleh developer

  • event_type DURATION_TRACE
  • event_name sama dengan nama trace

• Metrik trace — metrik kustom yang terkait dengan trace kode kustom yang diinstrumentasikan oleh developer

  • event_type TRACE_METRIC
  • event_name adalah nama metrik
  • parent_trace_name adalah nama trace yang berisi metrik ini

• Trace layar — trace yang mencakup masa aktif layar (trace rendering layar)

  • event_type SCREEN_TRACE
  • event_name adalah awalan _st_ ditambah nama layar sebenarnya

• Permintaan jaringan — trace yang mencakup masa aktif permintaan jaringan (trace permintaan jaringan HTTP)

  • event_type NETWORK_REQUEST
  • event_name adalah pola yang dikategorikan dari URL permintaan jaringan

Setiap peristiwa performa berisi atribut peristiwa (seperti negara dan operator perangkat klien), serta informasi khusus peristiwa:

• Trace durasi, metrik trace, dan trace layar berisi trace_info
• Metrik trace berisi trace_info.metric_info
• Trace layar berisi trace_info.screen_info
• Trace jaringan berisi network_info

Skema data terperinci

Nama Kolom	Jenis	Deskripsi
event_timestamp	timestamp	Stempel waktu sejak Epoch ketika peristiwa dimulai pada perangkat klien (trace dimulai, jaringan dimulai, dll.)
app_display_version	string	Versi tampilan aplikasi (misalnya, "4.1.7") Untuk Android — VersionName Untuk iOS — CFBundleShortVersionString
app_build_version	string	Versi build aplikasi (misalnya, "1523456") Untuk Android — VersionCode Untuk iOS — CFBundleVersion
os_version	string	Versi OS dari perangkat klien Untuk Android — API level Android (misalnya "26") Untuk iOS — versi iOS (misalnya "11.4")
device_name	string	Nama perangkat klien (misalnya, "Google Pixel")
country	string	Kode negara dua huruf dari negara tempat peristiwa terjadi (misalnya, "US", atau "ZZ" untuk negara yang tidak diketahui)
carrier	string	Operator perangkat klien
radio_type	string	Jenis radio yang aktif saat peristiwa terjadi (misalnya, "WIFI")
custom_attributes	ARRAY<RECORD>	Semua atribut khusus yang terkait ke peristiwa ini
custom_attributes.key	string	Kunci atribut khusus
custom_attributes.value	string	Nilai atribut khusus
event_type	string	Jenis peristiwa; nilai yang mungkin: DURATION_TRACE — trace yang secara default mengumpulkan metrik "durasi", yang mencakup aplikasi dimulai, aplikasi di latar depan, dan aplikasi di latar belakang, serta setiap trace kode kustom yang diinstrumentasikan oleh developer SCREEN_TRACE — trace yang mencakup masa aktif layar (trace render layar) TRACE_METRIC — metrik kustom yang terkait dengan trace kode kustom yang diinstrumentasikan oleh developer NETWORK_REQUEST — trace yang mencakup masa aktif permintaan jaringan (trace permintaan jaringan HTTP)
event_name	string	Nama peristiwa Untuk DURATION_TRACE — nama trace Untuk TRACE_METRIC — nama metrik kustom Untuk SCREEN_TRACE — _st_ diikuti oleh nama trace Untuk NETWORK_REQUEST — pola URL permintaan jaringan
parent_trace_name	string	Nama trace induk yang membawa metrik trace Hanya ada untuk TRACE_METRIC
trace_info	RECORD	Hanya ada untuk DURATION_TRACE, SCREEN_TRACE, dan TRACE_METRIC
trace_info.duration_us	int64	Untuk DURATION_TRACE dan SCREEN_TRACE — Durasi waktu ("durasi") dari awal hingga akhir trace Untuk TRACE_METRIC — durasi waktu ("durasi") dari awal hingga akhir trace induk Unit: mikrodetik
trace_info.screen_info	RECORD	Hanya ada untuk SCREEN_TRACE
trace_info.screen_info.slow_frame_ratio	float64	Rasio periode lambat untuk trace layar ini, antara 0 dan 1 (misalnya, nilai 0,05 berarti 5% dari periode untuk instance layar ini membutuhkan waktu render lebih dari 16 md)
trace_info.screen_info.frozen_frame_ratio	float64	Rasio periode frozen untuk trace layar ini, antara 0 dan 1 (misalnya, nilai 0,05 berarti 5% dari periode untuk instance layar ini membutuhkan waktu render lebih dari 700 md)
trace_info.metric_info	RECORD	Hanya ada untuk TRACE_METRIC
trace_info.metric_info.metric_value	int64	Nilai metrik jejak
network_info	RECORD	Hanya ada untuk NETWORK_REQUEST
network_info.response_code	int64	Kode respons HTTP untuk respons jaringan (misalnya, 200, 404)
network_info.response_mime_type	string	Jenis respons jaringan MIME (misalnya, "text/html")
network_info.request_http_method	string	Metode HTTP permintaan jaringan (misalnya, "GET" atau "POST")
network_info.request_payload_bytes	int64	Ukuran payload permintaan jaringan Unit: byte
network_info.response_payload_bytes	int64	Ukuran payload respons jaringan Unit: byte
network_info.request_completed_time_us	int64	Mikrodetik setelah event_timestamp saat pengiriman permintaan jaringan selesai Unit: mikrodetik
network_info.response_initiated_time_us	int64	Mikrodetik setelah event_timestamp saat respons jaringan dimulai Unit: mikrodetik
network_info.response_completed_time_us	int64	Mikrodetik setelah event_timestamp saat respons jaringan selesai Unit: mikrodetik

Apa yang dapat dilakukan dengan data yang diekspor?

Bagian berikut menawarkan contoh kueri yang bisa Anda jalankan di BigQuery terhadap data Performance Monitoring yang diekspor.

Melihat perincian latensi awal aplikasi rata-rata menurut negara

SELECT AVG(trace_info.duration_us), country
FROM `TABLE_NAME`
WHERE _PARTITIONTIME > TIMESTAMP("YYYY-MM-DD")
AND event_type = "DURATION_TRACE"
AND event_name = "_app_start"
GROUP BY 2;

Periksa rasio periode frozen terhadap berbagai kondisi

Misalnya, Anda dapat memeriksa rasio periode frozen bersama jumlah waktu yang dihabiskan pengguna di tiap layar aplikasi Anda saat menggunakan berbagai jenis radio (WiFi, 4G, dll.).

SELECT
  AVG(trace_info.duration_us / 1000000) AS seconds_on_screen,
  AVG(trace_info.screen_info.frozen_frame_ratio) AS frozen_frame_ratio,
  event_name,
  radio_type
FROM `TABLE_NAME`
WHERE _PARTITIONTIME > TIMESTAMP("YYYY-MM-DD")
AND event_type = "SCREEN_TRACE"
GROUP BY event_name, radio_type
ORDER BY event_name, radio_type;

Menghitung rasio cache ditemukan untuk memuat jenis file tertentu dari disk

Analisis ini mengasumsikan bahwa Anda menginstrumentasikan trace kode kustom untuk memuat dari disk dengan atribut khusus bernama file-extension dan metrik kustom (TRACE_METRIC) bernama cache-hit, yang disetel ke 1 jika cache ditemukan dan 0 jika cache tidak ditemukan.

Misalnya, Anda dapat menghitung rasio cache ditemukan untuk memuat file PNG dari disk:

SELECT AVG(trace_info.metric_info.metric_value) AS cache_hit_rate
FROM `TABLE_NAME`
WHERE _PARTITIONTIME > TIMESTAMP("YYYY-MM-DD")
AND event_type = "TRACE_METRIC"
AND event_name = "cache-hit"
AND parent_trace_name = "loadFromDisk"
AND STRUCT("file-extension", "png") IN UNNEST(custom_attributes);

Memeriksa waktu saat pengguna mengeluarkan permintaan jaringan

Misalnya, Anda dapat memeriksa pada jam berapa pengguna dari Amerika Serikat mengeluarkan permintaan jaringan dari aplikasi Anda:

SELECT
  count(1) AS hourly_count,
  EXTRACT(HOUR FROM event_timestamp) AS hour_of_day
FROM `TABLE_NAME`
WHERE _PARTITIONTIME > TIMESTAMP("YYYY-MM-DD")
AND event_type = "NETWORK_REQUEST"
AND country = "US"
GROUP BY 2 ORDER BY 2;

Membawa data Performance Monitoring Anda ke mana saja

Terkadang, Anda ingin mengakses sisi server data Performance Monitoring Anda atau mengarahkannya ke solusi pihak ketiga lainnya. Untuk saat ini, ekspor data tidak dikenai biaya.

Anda dapat mengekspor data dengan:

• Menggunakan UI web BigQuery

• Menjalankan perintah CLI bq extract

• Mengirimkan tugas ekstrak melalui library API atau klien.

Harga

Ekspor data dari Performance Monitoring tidak dikenai biaya, dan BigQuery menyediakan batas penggunaan tanpa biaya yang melimpah. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca harga BigQuery atau sandbox BigQuery.