ייצוא נתונים מ-Crashlytics ל-BigQuery

אתם יכולים לייצא את הנתונים שלכם ב-Firebase Crashlytics אל BigQuery. אחרי שהנתונים מגיעים אל BigQuery, אפשר לנתח את הנתונים באמצעות שאילתות SQL, ליצור תצוגות חזותיות של נתונים ולוחות בקרה בהתאמה אישית, ואפילו לייצא את הנתונים לשירותים אחרים.

בדף הזה מוסבר איך להגדיר ייצוא של נתוני סשנים מ-Crashlytics (ואופציונלית) מ-Firebase אל BigQuery.

הגדרת ייצוא אל BigQuery

  1. במסוף Firebase, עוברים אל הגדרות > הדף שילובים.

  2. בכרטיס BigQuery, לוחצים על קישור.

  3. פועלים לפי ההוראות במסך כדי להגדיר ייצוא אל BigQuery, כולל האפשרויות הבאות:

ביטול הקישור מ-BigQuery גורם להפסקת המילוי של מערכי הנתונים התואמים ב-BigQuery.

חשוב לשים לב לנקודות הבאות:

  • כל הנתונים שכבר יוצאו אל BigQuery יישמרו למשך תקופת השמירה המותרת, ועדיין ייתכן שתחויבו על אחסון ועל שאילתות. כדי למנוע חיובים נוספים, תוכלו למחוק את מערכי הנתונים באופן ידני.

  • אם יש לכם נתוני BigQuery שמאוחסנים בשירותים אחרים, יכול להיות שהנתונים האלה כפופים לתנאים שונים לגבי שמירת נתונים.

אפשר לבטל את הקישור מ-BigQuery ברמת הפרויקט ב-Firebase, ברמת המוצר או ברמת האפליקציה למוצר ספציפי.

כך מבטלים את הקישור אל BigQuery:

  1. במסוף Firebase, עוברים אל הגדרות > הכרטיסייה שילובים.

  2. בכרטיס BigQuery, לוחצים על ניהול.

  3. אתם יכולים לבטל את הקישור של מוצר ספציפי או של אפליקציות ספציפיות למוצר ספציפי.

    כדי לבטל את הקישור של פרויקט Firebase לחלוטין, צריך למצוא את הלחצן בחלק התחתון של הדף.

  4. כשמופיעה בקשת אישור, מאשרים שרוצים להפסיק את הייצוא.


מה קורה כשמפעילים את האפשרות לייצוא?

  • מערכת Firebase מייצאת נתונים מהאפליקציות שמקושרות אל BigQuery.

    • במהלך ההגדרה, כל האפליקציות בפרויקט מקושרות ל-BigQuery כברירת מחדל, אבל אפשר לבחור לא לקשר אפליקציות ספציפיות במהלך ההגדרה.

    • כל האפליקציות שתוסיפו לפרויקט Firebase במועד מאוחר יותר יקושרו באופן אוטומטי אל BigQuery.

    • בכל שלב אפשר לקבוע אילו אפליקציות ייצאו נתונים.

  • Firebase מייצא נתונים למיקום של מערך הנתונים שבחרתם במהלך ההגדרה.

    • המיקום הזה רלוונטי גם למערך הנתונים Crashlytics וגם למערך הנתונים של הסשנים ב-Firebase (אם הפעלתם ייצוא של נתוני סשנים).

    • המיקום הזה רלוונטי רק לנתונים שמיוצאים אל BigQuery, והוא לא משפיע על מיקום הנתונים שמאוחסנים לשימוש בלוח הבקרה Crashlytics של מסוף Firebase או ב-Android Studio.

    • אי אפשר לשנות את המיקום של מערך הנתונים אחרי שיוצרים אותו, אבל אפשר להעתיק את מערך הנתונים למיקום אחר או להעביר אותו ידנית (ליצור אותו מחדש) למיקום אחר. מידע נוסף זמין במאמר בנושא שינוי המיקום של ייצוא קיים.

  • מערכת Firebase מגדירה סנכרון יומי של נתוני האצווה עם BigQuery.

    • אחרי הקישור אל BigQuery, יכול להיות שיחלפו עד 48 שעות עד לייצוא הראשוני של נתוני האצווה.

    • הסנכרון היומי מתבצע פעם ביום, ללא קשר לייצוא מתוזמן שהגדרתם ב-BigQuery. שימו לב: התזמון והמשך של משימת הסנכרון יכולים להשתנות, ולכן לא מומלץ לתזמן פעולות או משימות במורד הזרם על סמך תזמון ספציפי של הייצוא.

  • ‫Firebase מייצא עותק של הנתונים הקיימים אל BigQuery.

    • לכל אפליקציה מקושרת, הייצוא הזה כולל טבלת אצווה שמכילה את הנתונים מהסנכרון היומי.

    • אפשר לתזמן באופן ידני מילוי חוסרים של נתונים בטבלת האצווה עד 30 הימים האחרונים או עד התאריך האחרון שבו הפעלתם את הייצוא אל BigQuery (התאריך המאוחר מביניהם).

  • אם מפעילים ייצוא לסטרימינג אל BigQuery, Firebase מבצע את הפעולות הבאות.

    • לכל אפליקציה מקושרת תהיה גם טבלה משלה בזמן אמת, שמכילה נתונים שמתעדכנים כל הזמן (בנוסף לטבלת האפליקציה של ייצוא אצווה יומי).

    • אחרי שמפעילים את הסטרימינג, יכול להיות שיעברו עד שעה לפני שהנתונים יתחילו לזרום.


היתרונות של ייצוא בסטרימינג אל BigQuery

כברירת מחדל, הנתונים מיוצאים אל BigQuery בייצוא יומי של קבוצות נתונים. בנוסף, אתם יכולים להזרים את הנתונים מ-Crashlytics ואת הסשנים ב-Firebase בזמן אמת באמצעות סטרימינג של BigQuery. אתם יכולים להשתמש בנתונים שמוזרמים לכל מטרה שדורשת נתונים בזמן אמת, כמו הצגת מידע במרכז השליטה של הסטרימינג בשידור חי, צפייה בהשקה בזמן אמת או מעקב אחרי בעיות באפליקציה שמפעילות התראות ותהליכי עבודה בהתאמה אישית.

כשמפעילים ייצוא בסטרימינג אל BigQuery, מקבלים גם טבלאות בזמן אמת (בנוסף לטבלאות של עיבוד באצווה). לשני סוגי הטבלאות יש את אותה סכימת מערך נתונים, אבל יש כמה הבדלים חשובים בין טבלאות של עיבוד באצווה לבין טבלאות של עיבוד בזמן אמת:

טבלת חבילות טבלה בזמן אמת
  • ייצוא הנתונים מתבצע פעם ביום.
  • האירועים מאוחסנים באופן קבוע לפני שהם נכתבים בקבוצות ל-BigQuery.
  • אפשר למלא חוסרים בנתונים עד 30 ימים אחורה*.
  • הנתונים מיוצאים בזמן אמת.
  • אין אפשרות למלא חוסרים.

טבלת האצווה מתאימה לניתוח לטווח ארוך ולזיהוי מגמות לאורך זמן, כי אנחנו מאחסנים את האירועים באופן עמיד לפני שאנחנו כותבים אותם, ואפשר למלא אותם בטבלה עד 30 ימים אחורה*. כשאנחנו כותבים נתונים לטבלה בזמן אמת, אנחנו כותבים אותם באופן מיידי ל-BigQuery, ולכן היא מתאימה למרכזי בקרה בזמן אמת ולהתראות בהתאמה אישית. אפשר לשלב את שתי הטבלאות באמצעות שאילתת שחזור כדי ליהנות מהיתרונות של שתיהן.

כברירת מחדל, מועד התפוגה של המחיצה בטבלה בזמן אמת הוא 30 יום. כדי ללמוד איך לשנות את זה, אפשר לעיין במאמר הגדרת תפוגה של מחיצה במסמכי התיעוד של BigQuery.

‫* אפשר להשתמש בנתוני מילוי חוסרים עד 30 ימים אחורה או עד התאריך האחרון שבו הפעלתם את הייצוא אל BigQuery (התאריך המאוחר מבין השניים).


תמחור וארגז החול BigQuery

אם פרויקט Firebase שלכם נמצא בתוכנית התמחור Spark ללא עלות, אתם יכולים להשתמש ב-BigQuery sandbox, שמספק גישה ל-BigQuery ללא עלות. מידע על BigQuery sandbox והיכולות שלו זמין במאמר שימוש ב-BigQuery sandbox.

אם פרויקט Firebase שלכם מוגדר במינוי Blaze בתשלום לפי שימוש, אתם יכולים להשתמש בכל התכונות של BigQuery. השימוש שלכם ב-BigQuery כפוף לתמחור של BigQuery, שכולל שימוש מוגבל ללא עלות.


מה השלב הבא?