ייצוא נתונים מ-Crashlytics ל-BigQuery

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

בדף הזה מוסבר איך להגדיר ייצוא של נתוני סשנים של Crashlytics ושל Firebase (אופציונלי) אל BigQuery.

הגדרת ייצוא אל BigQuery

  1. במסוף Firebase, נכנסים לדף Settings > Integrations.

  2. בכרטיס BigQuery, לוחצים על קישור.

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

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

חשוב לשים לב לנקודות הבאות:

  • כל הנתונים שכבר יוצאו אל BigQuery יישמרו למשך זמן השמירה המותר, ועדיין יכול להיות שתחויבו על אחסון ועל שאילתות. כדי למנוע חיוב נוסף, אתם יכולים למחוק ידנית את מערכי הנתונים.

  • אם יש לכם נתונים של BigQuery שמאוחסנים בשירותים אחרים, יכול להיות שהם כפופים לתנאים אחרים בנוגע לשמירת נתונים.

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

כך מבטלים את הקישור אל BigQuery:

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

  2. בכרטיס BigQuery, לוחצים על ניהול.

  3. בוחרים אם לבטל את הקישור של מוצר ספציפי או של אפליקציות ספציפיות למוצר ספציפי.

    כדי לבטל את הקישור של פרויקט Firebase לגמרי, צריך ללחוץ על הכפתור בתחתית הדף.

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


מה קורה כשמפעילים את הייצוא?

  • מערכת Firebase מייצאת נתונים מהאפליקציות שמקושרות אל BigQuery.

    • במהלך ההגדרה, כברירת מחדל, כל האפליקציות בפרויקט מקושרות אל BigQuery, אבל אתם יכולים לבחור לא לקשר אפליקציות ספציפיות במהלך ההגדרה.

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

    • אתם תמיד יכולים לקבוע אילו אפליקציות ייצאו נתונים.

  • מערכת Firebase מייצאת נתונים למיקום של מערך הנתונים שבחרתם במהלך ההגדרה.

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

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

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

  • מערכת Firebase מגדירה סנכרונים יומיים של נתוני האצווה אל BigQuery.

    • אחרי הקישור אל BigQuery, יכול להיות שיעברו עד 48 שעות לפני ייצוא הנתונים הראשוני באצווה.

    • הסנכרון היומי מתבצע פעם ביום, בלי קשר לייצוא המתוזמן שהגדרתם ב-BigQuery. שימו לב שהתזמון ומשך הזמן של משימת הסנכרון יכולים להשתנות, ולכן לא מומלץ לתזמן פעולות או משימות במורד הזרם על סמך תזמון ספציפי של הייצוא.

  • מערכת Firebase מייצאת עותק של הנתונים הקיימים אל BigQuery.

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

    • אתם יכולים לתזמן ידנית השלמת חוסר בנתונים בטבלת הנתונים היומיים עד 30 הימים האחרונים, או עד התאריך האחרון שבו הפעלתם את הייצוא ל-BigQuery (המאוחר מביניהם).

  • אם מפעילים ייצוא בסטרימינג אל BigQuery, Firebase מבצע את הפעולות הבאות:

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

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


היתרונות של ייצוא בסטרימינג אל BigQuery

כברירת מחדל, הנתונים מיוצאים אל BigQuery בייצוא יומי של נתונים שנאספו. בנוסף, אתם יכולים להעביר בסטרימינג את הנתונים של Crashlytics ואת הסשנים של Firebase בזמן אמת באמצעות סטרימינג של BigQuery. אתם יכולים להשתמש בנתונים שמועברים בסטרימינג 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 באצווה). לשני סוגי הטבלאות יהיה אותו סכימת מערך נתונים, אבל יש כמה הבדלים חשובים בין טבלאות של נתונים שנשלחים באצווה לבין טבלאות של נתונים בזמן אמת:

טבלת אצווה טבלת זמן אמת
  • הנתונים מיוצאים פעם ביום.
  • האירועים נשמרים באחסון עמיד לפני כתיבה באצווה אל BigQuery.
  • אפשר למלא נתונים עד 30 ימים אחורה*.
  • הנתונים מיוצאים בזמן אמת.
  • אין אפשרות למילוי חוסרים.

טבלת הנתונים שנאספו באצווה מתאימה לניתוח לטווח ארוך ולזיהוי מגמות לאורך זמן, כי אנחנו שומרים את האירועים באופן עמיד לפני הכתיבה שלהם, ואפשר למלא את הטבלה באופן רטרואקטיבי עד 30 יום*. כשאנחנו כותבים נתונים בטבלה בזמן אמת, אנחנו כותבים אותם מיד ב-BigQuery, ולכן היא אידיאלית למרכזי בקרה בזמן אמת ולהתראות בהתאמה אישית. אפשר לשלב את שתי הטבלאות האלה באמצעות שאילתת איחוד כדי ליהנות מהיתרונות של שתיהן.

כברירת מחדל, זמן התפוגה של המחיצה בטבלת הנתונים בזמן אמת הוא 30 יום. כדי ללמוד איך לשנות את זה, קראו את המאמר הגדרת תפוגת תוקף של מחיצה במסמכי התיעוד של BigQuery.

* אפשר למלא נתונים חסרים עד 30 יום אחורה או עד התאריך האחרון שבו הפעלתם את הייצוא אל BigQuery (המאוחר מביניהם).


תמחור וארגז החול של BigQuery

אם הפרויקט שלכם ב-Firebase מוגדר לתוכנית התמחור Spark ללא עלות, אתם יכולים להשתמש בארגז החול של BigQuery, שמאפשר גישה לתקופת ניסיון בחינם ל-BigQuery. למידע נוסף על ארגז החול של BigQuery ועל היכולות שלו, קראו את המאמר שימוש בארגז החול של BigQuery.

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


מה השלב הבא?