Firebase Crashlytics का डेटा BigQuery में एक्सपोर्ट करें

संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.

ज़्यादा विश्लेषण के लिए, अपने Firebase Crashlytics डेटा को BigQuery में एक्सपोर्ट किया जा सकता है. BigQuery की मदद से, BigQuery SQL का इस्तेमाल करके डेटा का विश्लेषण किया जा सकता है. साथ ही, उसे किसी दूसरे क्लाउड सेवा देने वाली कंपनी के पास एक्सपोर्ट किया जा सकता है. इसके अलावा, Google Data Studio में विज़ुअलाइज़ेशन और कस्टम डैशबोर्ड के लिए भी इसका इस्तेमाल किया जा सकता है.

BigQuery में एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू करना

1. Firebase कंसोल में, इंटिग्रेशन पेज पर जाएं.

2. BigQuery कार्ड में, लिंक करें पर क्लिक करें.

3. BigQuery में एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू करने के लिए, स्क्रीन पर दिए गए निर्देशों का पालन करें.

   अगर आपको BigQuery में अपने Crashlytics डेटा को रीयल-टाइम में ऐक्सेस करना है, तो स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट पर अपग्रेड करें.

एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू करने पर क्या होता है?

• डेटासेट की जगह चुनें. डेटासेट बनाने के बाद, उसकी जगह को बदला नहीं जा सकता. हालांकि, डेटासेट को किसी दूसरी जगह पर कॉपी किया जा सकता है या मैन्युअल तरीके से किसी दूसरी जगह पर ले जाया जा सकता है, यानी कि इसे फिर से बनाया जा सकता है. ज़्यादा जानने के लिए, मौजूदा एक्सपोर्ट की जगह बदलना लेख पढ़ें.

  यह जगह सिर्फ़ BigQuery में एक्सपोर्ट किए गए डेटा पर लागू होती है. साथ ही, इससे Firebase कंसोल के Crashlytics डैशबोर्ड या Android Studio में इस्तेमाल के लिए सेव किए गए डेटा की जगह पर कोई असर नहीं पड़ता.

• आपके प्रोजेक्ट के सभी ऐप्लिकेशन डिफ़ॉल्ट रूप से, BigQuery से लिंक होते हैं. साथ ही, बाद में प्रोजेक्ट में जोड़े जाने वाले ऐप्लिकेशन भी अपने-आप BigQuery से लिंक कर दिए जाते हैं. आपके पास BigQuery में डेटा भेजने वाले ऐप्लिकेशन चुनने का विकल्प होता है.

• Firebase, आपके डेटा को BigQuery पर हर दिन सिंक करने की सुविधा सेट अप करता है.

  • प्रोजेक्ट को लिंक करने के बाद, आम तौर पर आपको अगले दिन के सिंक होने तक इंतज़ार करना होगा, ताकि आपके डेटा का पहला सेट BigQuery में एक्सपोर्ट किया जा सके.

  • डेटा हर दिन एक बार सिंक होता है. भले ही, आपने BigQuery में शेड्यूल किया गया कोई भी एक्सपोर्ट सेट अप किया हो. ध्यान दें कि सिंक करने के लिए शेड्यूल किए गए काम के समय और अवधि में बदलाव हो सकता है. इसलिए, हमारा सुझाव है कि एक्सपोर्ट के लिए तय किए गए समय के आधार पर, डाउनस्ट्रीम ऑपरेशन या जॉब शेड्यूल न करें.

• Firebase, BigQuery पर आपके मौजूदा डेटा की कॉपी एक्सपोर्ट करता है. एक्सपोर्ट के लिए डेटा का शुरुआती प्रॉपेगेशन होने में 48 घंटे लग सकते हैं.

  • लिंक किए गए हर ऐप्लिकेशन के लिए, इस एक्सपोर्ट में एक बैच टेबल शामिल होती है. इसमें हर दिन सिंक किए गए डेटा की जानकारी होती है.

  • आपके पास, BigQuery में डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू करने के बाद, बैच टेबल के लिए डेटा बैकफ़िल को मैन्युअल तौर पर शेड्यूल करने का विकल्प होता है. यह शेड्यूल, पिछले 30 दिनों तक की डेटा बैच टेबल के लिए या उस तारीख के लिए किया जा सकता है जिस दिन आपने BigQuery में डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू की थी.

  ध्यान दें कि अगर आपने Crashlytics डेटा को एक्सपोर्ट करने की सुविधा, अक्टूबर 2024 के मध्य से पहले चालू की थी, तो डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू करने से 30 दिन पहले का डेटा भी बैकफ़िल किया जा सकता है.

• अगर आपने Crashlytics से BigQuery पर स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट की सुविधा चालू की है, तो लिंक किए गए सभी ऐप्लिकेशन में एक रीयल-टाइम टेबल भी होगी. इसमें लगातार अपडेट होने वाला डेटा शामिल होगा.

BigQuery पर डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा बंद करने के लिए, Firebase कंसोल में जाकर, अपने प्रोजेक्ट को अनलिंक करें.

BigQuery में कौनसा डेटा एक्सपोर्ट किया जाता है?

Firebase Crashlytics डेटा को BigQuery नाम वाले firebase_crashlytics डेटासेट में एक्सपोर्ट किया जाता है. डिफ़ॉल्ट रूप से, आपके प्रोजेक्ट में मौजूद हर ऐप्लिकेशन के लिए, Crashlytics डेटासेट में अलग-अलग टेबल बनाई जाएंगी. Firebase, टेबल के नाम ऐप्लिकेशन के आइडेंटिफ़ायर के आधार पर तय करता है. इसमें पीरियड को अंडरस्कोर में बदल दिया जाता है और आखिर में प्लैटफ़ॉर्म का नाम जोड़ दिया जाता है.

उदाहरण के लिए, com.google.test के पैकेज नाम वाले Android ऐप्लिकेशन का डेटा, com_google_test_ANDROID नाम वाली टेबल में होगा. इस बैच टेबल को हर दिन एक बार अपडेट किया जाता है. अगर Crashlytics को BigQuery में स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू की जाती है, तो Crashlytics का डेटा com_google_test_ANDROID_REALTIME नाम की टेबल में रीयल टाइम में स्ट्रीम किया जाएगा.

टेबल की हर लाइन, ऐप्लिकेशन में हुए किसी इवेंट के बारे में बताती है. इसमें, ऐप्लिकेशन बंद होने की समस्याएं, गड़बड़ियां, और ANR शामिल हैं.

Crashlytics BigQuery में स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट

BigQuery स्ट्रीमिंग की मदद से, Crashlytics डेटा को रीयल टाइम में स्ट्रीम किया जा सकता है. इसका इस्तेमाल, लाइव डेटा की ज़रूरत वाले किसी भी काम के लिए किया जा सकता है. जैसे, लाइव डैशबोर्ड में जानकारी दिखाना, रोल आउट को लाइव देखना या चेतावनियों और कस्टम वर्कफ़्लो को ट्रिगर करने वाली ऐप्लिकेशन की समस्याओं को मॉनिटर करना.

Crashlytics BigQuery में स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट की सुविधा चालू करने पर, बैच टेबल के साथ-साथ आपके पास रीयल टाइम टेबल भी होगी. यहां टेबल के बीच के उन अंतरों के बारे में बताया गया है जिनके बारे में आपको पता होना चाहिए:

बैच टेबल, लंबे समय तक के विश्लेषण और समय के साथ रुझानों की पहचान करने के लिए बेहतरीन है. ऐसा इसलिए, क्योंकि हम इवेंट को लिखने से पहले उन्हें सुरक्षित तरीके से सेव करते हैं. साथ ही, इन्हें 30 दिनों तक टेबल में बैकफ़िल किया जा सकता है*. जब हम आपकी रीयल टाइम टेबल में डेटा डालते हैं, तो हम उसे तुरंत BigQuery में डाल देते हैं. इसलिए, यह लाइव डैशबोर्ड और कस्टम सूचनाओं के लिए सबसे सही है. इन दोनों टेबल के फ़ायदे पाने के लिए, इन्हें स्टिचिंग क्वेरी के साथ जोड़ा जा सकता है.

डिफ़ॉल्ट रूप से, रीयल टाइम टेबल में, सेगमेंट की समयसीमा 30 दिन की होती है. इसमें बदलाव करने का तरीका जानने के लिए, BigQuery दस्तावेज़ में पार्टिशन की समयसीमा सेट करना देखें.

^{* एक्सपोर्ट के नए इन्फ़्रास्ट्रक्चर पर अपग्रेड करें में, बैकफ़िल की सहायता के बारे में जानकारी देखें.}

Crashlytics से BigQuery पर स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू करना

1. Firebase कंसोल में, इंटिग्रेशन पेज पर जाएं.

2. BigQuery कार्ड में, मैनेज करें पर क्लिक करें.

3. स्ट्रीमिंग शामिल करें चेकबॉक्स को चुनें.

ऐसा करने से, लिंक किए गए सभी ऐप्लिकेशन के लिए स्ट्रीमिंग की सुविधा चालू हो जाती है.

एक्सपोर्ट किए गए डेटा का क्या किया जा सकता है?

BigQuery में एक्सपोर्ट किए गए डेटा में, क्रैश का रॉ डेटा शामिल होता है. इसमें डिवाइस टाइप, ऑपरेटिंग सिस्टम, अपवाद (Android ऐप्लिकेशन) या गड़बड़ियां (Apple ऐप्लिकेशन), और Crashlytics लॉग के साथ-साथ अन्य डेटा भी शामिल होता है.

इस पेज पर आगे जाकर, देखें कि Crashlytics डेटा का कौनसा हिस्सा एक्सपोर्ट किया गया है और उसकी टेबल का स्कीमा क्या है.

Data Studio टेंप्लेट का इस्तेमाल करना

अपने Data Studio टेंप्लेट में रीयल टाइम डेटा चालू करने के लिए, Data Studio की मदद से, एक्सपोर्ट किए गए Crashlytics डेटा को विज़ुअलाइज़ करना में दिए गए निर्देशों का पालन करें.

व्यू बनाना

BigQuery यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) का इस्तेमाल करके, क्वेरी को व्यू में बदला जा सकता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, BigQuery दस्तावेज़ में व्यू बनाना देखें.

क्वेरी चलाना

यहां दिए गए उदाहरणों में ऐसी क्वेरी दिखाई गई हैं जिन्हें अपने Crashlytics डेटा पर चलाया जा सकता है. इससे, क्रैश इवेंट के डेटा को आसानी से समझी जा सकने वाली खास जानकारी में एग्रीगेट करने वाली रिपोर्ट जनरेट की जा सकती हैं. इस तरह की रिपोर्ट, Firebase कंसोल के Crashlytics डैशबोर्ड में उपलब्ध नहीं होती हैं. इसलिए, ये रिपोर्ट क्रैश डेटा के विश्लेषण और उसे समझने में मदद कर सकती हैं.

पहला उदाहरण: दिन के हिसाब से क्रैश

ज़्यादा से ज़्यादा गड़बड़ियों को ठीक करने के बाद, आपको लगता है कि आपकी टीम अब फ़ोटो शेयर करने वाला नया ऐप्लिकेशन लॉन्च करने के लिए तैयार है. हालांकि, ऐसा करने से पहले आपको पिछले महीने के लिए, हर दिन ऐप्लिकेशन के क्रैश होने की संख्या देखनी है. इससे आपको यह पक्का करने में मदद मिलेगी कि गड़बड़ियों को ठीक करने की प्रोसेस के बाद, ऐप्लिकेशन ज़्यादा बेहतर तरीके से काम कर रहा है या नहीं.

यहां Android ऐप्लिकेशन के लिए क्वेरी का उदाहरण दिया गया है. iOS ऐप्लिकेशन के लिए, पैकेज के नाम और ANDROID के बजाय, उसके बंडल आईडी और IOS का इस्तेमाल करें.

SELECT
  COUNT(DISTINCT event_id) AS number_of_crashes,
  FORMAT_TIMESTAMP("%F", event_timestamp) AS date_of_crashes
FROM
 `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID`
GROUP BY
  date_of_crashes
ORDER BY
  date_of_crashes DESC
LIMIT 30;

दूसरा उदाहरण: सबसे ज़्यादा क्रैश करने वाले ऐप्लिकेशन ढूंढना

आपको अपने ऐप्लिकेशन में सबसे ज़्यादा होने वाले 10 क्रैश के बारे में जानना है, ताकि आप प्रॉडक्शन प्लान को प्राथमिकता दे सकें. इसके लिए, आपने ऐसी क्वेरी बनाई है जो डेटा के काम के पॉइंट देती है.

यहां Android ऐप्लिकेशन के लिए क्वेरी का उदाहरण दिया गया है. iOS ऐप्लिकेशन के लिए, पैकेज के नाम और ANDROID के बजाय, उसके बंडल आईडी और IOS का इस्तेमाल करें.

SELECT
  DISTINCT issue_id,
  COUNT(DISTINCT event_id) AS number_of_crashes,
  COUNT(DISTINCT installation_uuid) AS number_of_impacted_user,
  blame_frame.file,
  blame_frame.line
FROM
  `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID`
WHERE
  event_timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(),INTERVAL 168 HOUR)
  AND event_timestamp < CURRENT_TIMESTAMP()
GROUP BY
  issue_id,
  blame_frame.file,
  blame_frame.line
ORDER BY
  number_of_crashes DESC
LIMIT 10;

तीसरा उदाहरण: क्रैश होने वाले टॉप 10 डिवाइस

फ़ॉल सीज़न में नए फ़ोन खरीदने का मौका! आपकी कंपनी को पता है कि इसका मतलब यह भी है कि डिवाइस से जुड़ी नई समस्याओं का सीज़न शुरू हो गया है. खास तौर पर, Android के लिए. डिवाइस के साथ काम करने से जुड़ी समस्याओं से पहले से निपटने के लिए, आपने एक क्वेरी बनाई है. इससे उन 10 डिवाइसों की पहचान की जा सकती है जिन पर पिछले हफ़्ते (168 घंटे) में सबसे ज़्यादा क्रैश हुए.

यहां Android ऐप्लिकेशन के लिए क्वेरी का उदाहरण दिया गया है. iOS ऐप्लिकेशन के लिए, पैकेज के नाम और ANDROID के बजाय, उसके बंडल आईडी और IOS का इस्तेमाल करें.

SELECT
  device.model,
COUNT(DISTINCT event_id) AS number_of_crashes
FROM
  `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID`
WHERE
  event_timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 168 HOUR)
  AND event_timestamp < CURRENT_TIMESTAMP()
GROUP BY
  device.model
ORDER BY
  number_of_crashes DESC
LIMIT 10;

चौथा उदाहरण: कस्टम बटन के हिसाब से फ़िल्टर करना

आप एक गेम डेवलपर हैं और आपको यह जानना है कि आपके गेम के किस लेवल में सबसे ज़्यादा क्रैश आते हैं.

उस आंकड़े को ट्रैक करने के लिए, current_level नाम की एक कस्टम Crashlytics कुंजी सेट की जाती है. साथ ही, हर बार जब उपयोगकर्ता किसी नए लेवल पर पहुंचता है, तो उसे अपडेट किया जाता है.

Crashlytics.sharedInstance().setIntValue(3, forKey: "current_level");

CrashlyticsKit setIntValue:3 forKey:@"current_level";

Crashlytics.setInt("current_level", 3);

BigQuery में एक्सपोर्ट करने के लिए, उस कुंजी का इस्तेमाल करके एक क्वेरी लिखी जा सकती है. इससे, हर क्रैश इवेंट से जुड़ी current_level वैल्यू के डिस्ट्रिब्यूशन की रिपोर्ट की जा सकती है.

यहां Android ऐप्लिकेशन के लिए क्वेरी का उदाहरण दिया गया है. iOS ऐप्लिकेशन के लिए, पैकेज के नाम और ANDROID के बजाय, उसके बंडल आईडी और IOS का इस्तेमाल करें.

SELECT
COUNT(DISTINCT event_id) AS num_of_crashes,
  value
FROM
  `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID`
UNNEST(custom_keys)
WHERE
  key = "current_level"
GROUP BY
  key,
  value
ORDER BY
  num_of_crashes DESC

पांचवां उदाहरण: यूज़र आईडी निकालना

आपके पास Android ऐप्लिकेशन का रिलीज़ होने से पहले इस्तेमाल करने का विकल्प है. आपके ज़्यादातर उपयोगकर्ताओं को यह पसंद आया, लेकिन तीन उपयोगकर्ताओं को ऐप्लिकेशन क्रैश होने की समस्या का सामना करना पड़ा. समस्या की पूरी जानकारी पाने के लिए, एक क्वेरी लिखी जाती है. यह क्वेरी, उन उपयोगकर्ताओं के यूज़र आईडी का इस्तेमाल करके, उनके सभी क्रैश इवेंट को खींचती है.

यहां Android ऐप्लिकेशन के लिए क्वेरी का उदाहरण दिया गया है. iOS ऐप्लिकेशन के लिए, पैकेज के नाम और ANDROID के बजाय, उसके बंडल आईडी और IOS का इस्तेमाल करें.

SELECT *
FROM
  `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID`
WHERE
  user.id IN ("USER_ID_1", "USER_ID_2", "USER_ID_3")
ORDER BY
  user.id
 

छठा उदाहरण: क्रैश से जुड़ी किसी खास समस्या का सामना कर रहे सभी उपयोगकर्ताओं को ढूंढना

आपकी टीम ने गलती से, बीटा टेस्टर के ग्रुप को एक गंभीर बग रिलीज़ कर दिया है. आपकी टीम, क्रैश की समस्या के आईडी की पहचान करने के लिए, ऊपर दिए गए "सबसे ज़्यादा क्रैश ढूंढें" उदाहरण में दी गई क्वेरी का इस्तेमाल कर पाई. अब आपकी टीम को ऐप्लिकेशन के उन उपयोगकर्ताओं की सूची निकालने के लिए क्वेरी चलानी है जिन पर इस क्रैश का असर पड़ा है.

यहां Android ऐप्लिकेशन के लिए क्वेरी का उदाहरण दिया गया है. iOS ऐप्लिकेशन के लिए, पैकेज के नाम और ANDROID के बजाय, उसके बंडल आईडी और IOS का इस्तेमाल करें.

SELECT user.id as user_id
FROM
  `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID`
WHERE
  issue_id = "ISSUE_ID"
  AND application.display_version = "APP_VERSION"
  AND user.id != ""
ORDER BY
  user.id;

सातवां उदाहरण: ऐप्लिकेशन बंद होने की समस्या का असर जिन उपयोगकर्ताओं पर पड़ा उनकी संख्या, देश के हिसाब से बांटी गई

आपकी टीम को नई रिलीज़ रोल आउट करने के दौरान, एक गंभीर गड़बड़ी का पता चला है. क्रैश की समस्या से जुड़े आईडी की पहचान करने के लिए, आपने ऊपर दिए गए "सबसे ज़्यादा क्रैश होने की समस्या ढूंढें" उदाहरण में दी गई क्वेरी का इस्तेमाल किया. आपकी टीम अब यह देखना चाहेगी कि क्या यह क्रैश, दुनिया भर के अलग-अलग देशों में मौजूद उपयोगकर्ताओं को भी हुआ है.

यह क्वेरी लिखने के लिए, आपकी टीम को ये काम करने होंगे:

1. Google Analytics के डेटा को BigQuery में एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू करें. BigQuery में प्रोजेक्ट का डेटा एक्सपोर्ट करना लेख पढ़ें.

2. Google Analytics SDK टूल और Crashlytics SDK टूल, दोनों में उपयोगकर्ता आईडी पास करने के लिए, अपने ऐप्लिकेशन को अपडेट करें.

   Swift

   Crashlytics.sharedInstance().setUserIdentifier("123456789");
   Analytics.setUserID("123456789");
   

   Objective-C

   CrashlyticsKit setUserIdentifier:@"123456789";
   FIRAnalytics setUserID:@"12345678 9";
   

   Java

   Crashlytics.setUserIdentifier("123456789");
   mFirebaseAnalytics.setUserId("123456789");
   

3. ऐसी क्वेरी लिखें जो Google Analytics डेटासेट के इवेंट को Crashlytics डेटासेट के क्रैश से जोड़ने के लिए, यूज़र आईडी फ़ील्ड का इस्तेमाल करती हो.

   यहां Android ऐप्लिकेशन के लिए क्वेरी का उदाहरण दिया गया है. iOS ऐप्लिकेशन के लिए, पैकेज के नाम और ANDROID के बजाय, उसके बंडल आईडी और IOS का इस्तेमाल करें.

   SELECT DISTINCT c.issue_id, a.geo.country, COUNT(DISTINCT c.user.id) as num_users_impacted
   FROM `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID` c
   INNER JOIN  `PROJECT_ID.analytics_TABLE_NAME.events_*` a on c.user.id = a.user_id
   WHERE
     c.issue_id = "ISSUE_ID"
     AND a._TABLE_SUFFIX BETWEEN '20190101'
     AND '20200101'
   GROUP BY
     c.issue_id,
     a.geo.country,
     c.user.id

आठवां उदाहरण: आज तक की पांच सबसे बड़ी समस्याएं

यहां Android ऐप्लिकेशन के लिए क्वेरी का उदाहरण दिया गया है. iOS ऐप्लिकेशन के लिए, पैकेज के नाम और ANDROID के बजाय, उसके बंडल आईडी और IOS का इस्तेमाल करें.

SELECT
  issue_id,
  COUNT(DISTINCT event_id) AS events
FROM
  `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID_REALTIME`
WHERE
  DATE(event_timestamp) = CURRENT_DATE()
GROUP BY
  issue_id
ORDER BY
  events DESC
LIMIT
  5;

नौवां उदाहरण: DATE से लेकर आज तक की पांच सबसे बड़ी समस्याएं

भरोसेमंद बैच डेटा में रीयल-टाइम जानकारी जोड़ने के लिए, स्टिचिंग क्वेरी की मदद से बैच और रीयल-टाइम टेबल को भी जोड़ा जा सकता है. event_id एक मुख्य कुंजी है. इसलिए, दोनों टेबल से किसी भी सामान्य इवेंट को हटाने के लिए, DISTINCT event_id का इस्तेमाल किया जा सकता है.

यहां Android ऐप्लिकेशन के लिए क्वेरी का उदाहरण दिया गया है. iOS ऐप्लिकेशन के लिए, पैकेज के नाम और ANDROID के बजाय, उसके बंडल आईडी और IOS का इस्तेमाल करें.

SELECT
  issue_id,
  COUNT(DISTINCT event_id) AS events
FROM (
  SELECT
    issue_id,
    event_id,
    event_timestamp
  FROM
    `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID_REALTIME`
  UNION ALL
  SELECT
    issue_id,
    event_id,
    event_timestamp
  FROM
    `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID`)
WHERE
  event_timestamp >= "YYYY_MM_DD"
GROUP BY
  issue_id
ORDER BY
  events DESC
LIMIT
  5;

BigQuery में Crashlytics स्कीमा को समझना

Crashlytics से BigQuery में डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा सेट अप करने पर, Firebase हाल ही के इवेंट (क्रैश, गड़बड़ियां, और ANR) एक्सपोर्ट करता है. इनमें लिंक करने से दो दिन पहले तक के इवेंट भी शामिल होते हैं. साथ ही, 30 दिनों तक के डेटा को बैकफ़िल करने का विकल्प भी मिलता है.

इसके बाद, जब तक एक्सपोर्ट की सुविधा बंद नहीं की जाती, तब तक Firebase हर दिन Crashlytics इवेंट एक्सपोर्ट करता है. हर एक्सपोर्ट के बाद, डेटा को BigQuery में उपलब्ध होने में कुछ मिनट लग सकते हैं.

डेटासेट

Crashlytics, Crashlytics के डेटा के लिए BigQuery में एक नया डेटासेट बनाता है. डेटासेट में आपके पूरे प्रोजेक्ट का डेटा शामिल होता है. भले ही, उसमें एक से ज़्यादा ऐप्लिकेशन हों.

टेबल

Crashlytics आपके प्रोजेक्ट में मौजूद हर ऐप्लिकेशन के लिए, डेटासेट में एक टेबल बनाता है. ऐसा तब तक होता है, जब तक आपने उस ऐप्लिकेशन के डेटा को एक्सपोर्ट करने की सुविधा से ऑप्ट आउट नहीं किया है. Firebase, ऐप्लिकेशन के आइडेंटिफ़ायर के आधार पर टेबल को नाम देता है. इसमें पीरियड को अंडरस्कोर में बदल दिया जाता है और आखिर में प्लैटफ़ॉर्म का नाम जोड़ दिया जाता है.

उदाहरण के लिए, पैकेज का नाम com.google.test वाला Android ऐप्लिकेशन का डेटा, com_google_test_ANDROID नाम की टेबल में होगा. साथ ही, रीयलटाइम डेटा (अगर चालू है) com_google_test_ANDROID_REALTIME नाम की टेबल में होगा

टेबल में Crashlytics डेटा का स्टैंडर्ड सेट होता है. साथ ही, इसमें आपके ऐप्लिकेशन में तय की गई कस्टम Crashlytics कुंजियां भी शामिल होती हैं.

लाइन

टेबल की हर लाइन, ऐप्लिकेशन में हुई गड़बड़ी के बारे में बताती है.

कॉलम

टेबल में मौजूद कॉलम, ऐप्लिकेशन के बंद होने, गड़बड़ियों, और ANR के लिए एक जैसे होते हैं. अगर Crashlytics से BigQuery में स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट की सुविधा चालू है, तो रीयल टाइम टेबल में वही कॉलम होंगे जो बैच टेबल में हैं. ध्यान दें कि हो सकता है कि आपकी लाइनों में ऐसे कॉलम हों जो ऐसे इवेंट दिखाते हों जिनमें स्टैक ट्रेस न हों.

एक्सपोर्ट में शामिल कॉलम इस टेबल में दिए गए हैं:

Data Studio की मदद से, एक्सपोर्ट किए गए Crashlytics डेटा को विज़ुअलाइज़ करना

Google Data Studio, BigQuery में मौजूद आपके Crashlytics डेटासेट को ऐसी रिपोर्ट में बदल देता है जिन्हें पढ़ना और शेयर करना आसान होता है. साथ ही, इन्हें अपनी ज़रूरत के हिसाब से बनाया जा सकता है.

Data Studio का इस्तेमाल करने के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Data Studio की शुरुआती गाइड, Data Studio में आपका स्वागत है देखें.

Crashlytics रिपोर्ट टेंप्लेट का इस्तेमाल करना

Data Studio में Crashlytics के लिए एक सैंपल रिपोर्ट होती है. इसमें, एक्सपोर्ट किए गए Crashlytics BigQuery स्कीमा के डाइमेंशन और मेट्रिक का पूरा सेट शामिल होता है. अगर आपने Crashlytics से BigQuery पर स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट की सुविधा चालू की है, तो उस डेटा को Data Studio टेंप्लेट के रीयल टाइम रुझान पेज पर देखा जा सकता है.अपने ऐप्लिकेशन के क्रैश के रॉ डेटा के आधार पर, नई रिपोर्ट और विज़ुअलाइज़ेशन तुरंत बनाने के लिए, सैंपल को टेंप्लेट के तौर पर इस्तेमाल किया जा सकता है:

1. Crashlytics Data Studio डैशबोर्ड टेंप्लेट खोलें.

2. सबसे ऊपर दाएं कोने में मौजूद, टेंप्लेट का इस्तेमाल करें पर क्लिक करें.

3. नया डेटा सोर्स ड्रॉप-डाउन में, नया डेटा सोर्स बनाएं चुनें.

4. BigQuery कार्ड पर, चुनें पर क्लिक करें.

5. एक्सपोर्ट किया गया Crashlytics डेटा दिखाने वाली टेबल चुनने के लिए, मेरे प्रोजेक्ट > PROJECT_ID > firebase_crashlytics > TABLE_NAME को चुनें.

   आपकी बैच टेबल हमेशा चुनने के लिए उपलब्ध होती है. अगर CrashlyticsBigQuery में स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट की सुविधा चालू है, तो रीयल टाइम टेबल चुनी जा सकती है.

6. कॉन्फ़िगरेशन में जाकर, Crashlytics टेंप्लेट लेवल को डिफ़ॉल्ट पर सेट करें.

7. नया डेटा सोर्स बनाने के लिए, कनेक्ट करें पर क्लिक करें.

8. Crashlytics टेंप्लेट पर वापस जाने के लिए, रिपोर्ट में जोड़ें पर क्लिक करें.

9. आखिर में, Crashlytics Data Studio डैशबोर्ड टेंप्लेट की कॉपी बनाने के लिए, रिपोर्ट बनाएं पर क्लिक करें.

एक्सपोर्ट के नए इंफ़्रास्ट्रक्चर पर अपग्रेड करना

अक्टूबर 2024 के मध्य में, Crashlytics ने Crashlytics डेटा को BigQuery में एक्सपोर्ट करने के लिए, एक नया इन्फ़्रास्ट्रक्चर लॉन्च किया. फ़िलहाल, इस नए इन्फ़्रास्ट्रक्चर पर अपग्रेड करना ज़रूरी नहीं है.

यह नया इंफ़्रास्ट्रक्चर, Crashlytics डेटासेट की जगहों के लिए काम करता है, जो अमेरिका से बाहर हैं.

• अगर आपने अक्टूबर 2024 के मध्य से पहले डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू की थी, तो अब आपके पास BigQuery के साथ काम करने वाले किसी भी डेटासेट की जगह पर, डेटा एक्सपोर्ट करने की जगह बदलने का विकल्प है.

• अगर आपने अक्टूबर 2024 के मध्य या उसके बाद डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू की है, तो सेटअप के दौरान BigQuery के साथ काम करने वाली डेटासेट की जगह चुनी जा सकती है.

नए इन्फ़्रास्ट्रक्चर में एक और अंतर यह है कि यह एक्सपोर्ट की सुविधा चालू करने से पहले के डेटा को बैकफ़िल नहीं करता. (पुराने इन्फ़्रास्ट्रक्चर की मदद से, चालू होने की तारीख से 30 दिन पहले तक बैकफ़िल किया जा सकता था.) नए इन्फ़्रास्ट्रक्चर में, पिछले 30 दिनों तक के बैकफ़िल या BigQuery में डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू करने की तारीख तक के बैकफ़िल किए जा सकते हैं. हालांकि, दोनों में से जो भी तारीख हाल ही की होगी उसी तक बैकफ़िल किए जा सकते हैं.

अपग्रेड करने से जुड़ी ज़रूरी शर्तें

नए इन्फ़्रास्ट्रक्चर पर अपग्रेड करने से पहले, पक्का करें कि आपने ये ज़रूरी शर्तें पूरी कर ली हों: आपकी मौजूदा बैच BigQuery टेबल में, रजिस्टर किए गए Firebase ऐप्लिकेशन के लिए सेट किए गए बंडल आईडी या पैकेज के नाम से मैच करने वाले आइडेंटिफ़ायर हों.

उदाहरण के लिए:

• अगर आपके पास com_yourcompany_yourproject_IOS नाम की BigQuery टेबल है, तो आपके Firebase प्रोजेक्ट में बंडल आईडी com.yourcompany.yourproject के साथ Firebase iOS+ ऐप्लिकेशन रजिस्टर होना चाहिए.

• अगर आपके पास com_yourcompany_yourproject_ANDROID नाम की BigQuery टेबल है, तो आपके Firebase प्रोजेक्ट में पैकेज के नाम com.yourcompany.yourproject के साथ Firebase Android ऐप्लिकेशन रजिस्टर होना चाहिए.

अपने Firebase प्रोजेक्ट में रजिस्टर किए गए सभी Firebase ऐप्लिकेशन ढूंढने का तरीका यहां बताया गया है:

1. Firebase कंसोल में, अपने settings प्रोजेक्ट सेटिंग पर जाएं.

2. नीचे की ओर स्क्रोल करके आपके ऐप्लिकेशन कार्ड पर जाएं. इसके बाद, जिस Firebase ऐप्लिकेशन की जानकारी देखनी है उस पर क्लिक करें. इसमें, ऐप्लिकेशन का आइडेंटिफ़ायर भी शामिल है.

एक्सपोर्ट के नए इन्फ़्रास्ट्रक्चर में, रजिस्टर किए गए Firebase ऐप्लिकेशन के लिए सेट किए गए पैकेज के नाम या बंडल आईडी के आधार पर, हर ऐप्लिकेशन का डेटा एक्सपोर्ट किया जाएगा. BigQuery वर्कफ़्लो में रुकावट न आए, इसके लिए यह पक्का करना ज़रूरी है कि आपकी मौजूदा बैच टेबल में पहले से ही सही नाम मौजूद हों. इससे, नया इन्फ़्रास्ट्रक्चर मौजूदा टेबल में सारा नया डेटा जोड़ पाएगा. अगर आपकी बैच टेबल के नाम, रजिस्टर किए गए Firebase ऐप्लिकेशन से मेल नहीं खाते, लेकिन आपको फिर भी अपग्रेड करना है, तो Firebase की सहायता टीम से संपर्क करें.

नए इन्फ़्रास्ट्रक्चर पर अपग्रेड करने का तरीका

अगर आपने पहले ही डेटा एक्सपोर्ट की सुविधा चालू कर दी है, तो नए इन्फ़्रास्ट्रक्चर पर अपग्रेड किया जा सकता है. इसके लिए, Firebase कंसोल में जाकर, Crashlytics डेटा एक्सपोर्ट को टॉगल करके बंद करें और फिर से चालू करें.

यहां इस बारे में ज़्यादा जानकारी दी गई है:

1. Firebase कंसोल में, इंटिग्रेशन पेज पर जाएं.

2. BigQuery कार्ड में, मैनेज करें पर क्लिक करें.

3. एक्सपोर्ट की सुविधा बंद करने के लिए, Crashlytics स्लाइडर को टॉगल करें. जब आपसे कहा जाए, तब पुष्टि करें कि आपको डेटा एक्सपोर्ट की प्रोसेस बंद करनी है.

4. एक्सपोर्ट की सुविधा को फिर से चालू करने के लिए, Crashlytics स्लाइडर को तुरंत फिर से चालू करें. जब आपसे कहा जाए, तब पुष्टि करें कि आपको डेटा एक्सपोर्ट करना है.

   Crashlytics से BigQuery में डेटा एक्सपोर्ट करने के लिए, अब एक्सपोर्ट के नए इन्फ़्रास्ट्रक्चर का इस्तेमाल किया जा रहा है.