تصدير بيانات Firebase Crashlytics إلى BigQuery

يمكنك تصدير بيانات Crashlytics إلى BigQuery للمزيد من التحليل. تسمح لك BigQuery بتحليل البيانات باستخدام BigQuery SQL وتصديرها إلى مقدّم خدمات سحابة إلكترونية آخر، واستخدامه لعرض مرئيات ولوحات البيانات المخصصة باستخدام "مركز البيانات من Google"

تفعيل BigQuery Export

1. الانتقال إلى قسم عمليات الدمج في "وحدة تحكُّم Firebase".
2. في بطاقة BigQuery، انقر على ربط.
3. اتبع التعليمات التي تظهر على الشاشة لتفعيل BigQuery.

عند ربط مشروعك بأداة BigQuery:

• يُعِد Firebase عمليات مزامنة يومية لبياناتك من مشروع Firebase إلى BigQuery.
• بشكل تلقائي، يتم ربط جميع التطبيقات في مشروعك بأداة BigQuery وأي تطبيقات. التي تضيفها لاحقًا إلى المشروع يتم ربطها تلقائيًا بأداة BigQuery. إِنْتَ إدارة عمليات اختيار التطبيقات التي ترسل البيانات إلى BigQuery.
• يصدِّر Firebase نسخة من بياناتك الحالية. إلى BigQuery. وبالنسبة إلى كل تطبيق مرتبط، يتضمّن هذا الجدول جدولاً مجمّعًا يحتوي على البيانات من المزامنة اليومية.
• في حال تفعيل تصدير بيانات Crashlytics BigQuery، سيتم تسجيل جميع التطبيقات المرتبطة أيضًا جدول الوقت الفعلي يحتوي على بتحديث البيانات باستمرار.

لإيقاف BigQuery Export، إلغاء ربط مشروعك في وحدة تحكُّم Firebase.

ما هي البيانات التي يتم تصديرها إلى BigQuery؟

يتم تصدير بيانات Firebase Crashlytics إلى مجموعة بيانات BigQuery باسم firebase_crashlytics بشكل تلقائي، سيتم إنشاء جداول فردية داخل مجموعة بيانات Crashlytics لكل تطبيق في مشروعك. يسمي Firebase تستند إلى معرّف حزمة التطبيق، مع تحويل النقاط إلى وشرطات سفلية واسم منصة ملحق في النهاية.

على سبيل المثال، ستظهر بيانات تطبيق برقم التعريف com.google.test في جدول. باسم com_google_test_ANDROID. يتم تعديل جدول الدُفعات هذا مرة واحدة كل يوم. في حال حذف تفعيل ميزة تصدير بث BigQuery من خلال Crashlytics وFirebase Crashlytics سيتم أيضًا بث البيانات في الوقت الفعلي إلى "com_google_test_ANDROID_REALTIME".

يمثّل كل صف في الجدول حدثًا وقع في التطبيق، بما في ذلك والأعطال والأخطاء غير الفادحة وأخطاء ANR.

تفعيل تصدير بث Crashlytics BigQuery

يمكنك بث بيانات Crashlytics في الوقت الفعلي باستخدام BigQueryStreaming: يمكنك استخدامه لأي غرض يتطلب بيانات مباشرة، مثل تقديم المعلومات في أو مشاهدة عملية طرح مباشرة أو مراقبة مشكلات التطبيق تؤدي إلى ظهور التنبيهات ومهام سير العمل المخصصة.

لا يتوفر تصدير بث Crashlytics BigQuery في وضع الحماية في BigQuery.

عند تفعيل تصدير بث Crashlytics BigQuery، بالإضافة إلى جدول الدفعات، فسيكون لديك جدول في الوقت الفعلي. إليك الاختلافات التي يجب أن تكون على دراية بها بين الجداول:

يُعد جدول الدُفعات مثاليًا للتحليل طويل المدى وتحديد الاتجاهات بمرور الوقت لأننا نخزّن الأحداث بشكل دائم قبل كتابتها، ويمكن إعادة ملؤها لمدة تصل إلى 30 يومًا. عندما نكتب البيانات إلى جدول الوقت الفعلي، وكتابتها على الفور إلى BigQuery، لذا فهي مثالية للوحات المعلومات المباشرة التنبيهات المخصصة. يمكن دمج هذين الجدولين مع استعلام دمج للحصول على فوائد كليهما. راجِع طلب البحث المثال 9 أدناه.

وفقًا للإعدادات التلقائية، يكون وقت انتهاء صلاحية القسم في جدول الوقت الفعلي 30 يومًا. إلى لمعرفة كيفية تعديله، راجع تعديل تاريخ انتهاء صلاحية القسم

تفعيل بث Crashlytics في BigQuery

لتفعيل البث، انتقِل إلى قسم Crashlytics في BigQuery. عمليات الدمج وحدد مربّع الاختيار تضمين البث.

نموذج "مركز البيانات"

لتفعيل البيانات في الوقت الفعلي في نموذج "مركز البيانات"، اتّبِع الخطوات التالية: يُرجى الاطّلاع على التعليمات في مقالة عرض بيانات Crashlytics التي تم تصديرها باستخدام "مركز البيانات".

المشاهدات

يمكنك تحويل نماذج طلبات البحث أدناه إلى طرق عرض باستخدام واجهة مستخدم BigQuery. عرض إنشاء الملفات الشخصية للحصول على تعليمات تفصيلية.

ما أهمية البيانات التي يتم تصديرها؟

تحتوي عمليات تصدير BigQuery على بيانات الأعطال الأولية، بما في ذلك نوع الجهاز ونظام التشغيل الاستثناءات (تطبيقات Android) أو الأخطاء (تطبيقات Apple) وسجلات Crashlytics أيضًا مثل البيانات الأخرى.

العمل باستخدام بيانات Firebase Crashlytics في BigQuery

توضح الأمثلة التالية الاستعلامات التي يمكنك تشغيلها على بيانات Crashlytics. تُنشئ طلبات البحث هذه تقارير غير متاحة في Crashlytics. لوحة المعلومات.

أمثلة على طلبات بحث Crashlytics

توضّح الأمثلة التالية كيفية إنشاء تقارير تجمع الأعطال. بيانات الأحداث إلى ملخصات يسهل فهمها.

المثال 1: الأعطال حسب اليوم

بعد العمل على إصلاح أكبر عدد ممكن من الأخطاء، تعتقد إحدى المطوِّرين الرئيسية أن فريقها جاهز لإطلاق تطبيق مشاركة الصور الجديد. قبل أن يفعلوا ذلك، يريدون التحقق من عدد الأعطال في اليوم على مدار الشهر الماضي، للتأكد بينما جعل Bug-bash أكثر ثباتًا التطبيق بمرور الوقت:

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

المثال 2: رصد الأعطال الأكثر انتشارًا

لتحديد أولويات خطط الإنتاج بشكل صحيح، يفكر مدير المشروعات في كيفية توجيه أكثر 10 أعطال انتشارًا في منتجهم. وهي تنتج استعلامًا يوفر نقاط البيانات ذات الصلة:

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
  `projectId.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;

المثال 3: أهم 10 أجهزة تتعطّل

موسم الخريف هو موسم جديد للهواتف ويعلم مطوِّر البرامج أن هذا يعني أيضًا أنه جهاز جديد، وموسم مشكلات محددة. للتغلب على مخاوف التوافق التي تلوح في الأفق، تجميع استعلام يحدد الأجهزة العشرة التي شهدت أكبر قدر من الأعطال في الأسبوع الماضي:

SELECT
  device.model,
COUNT(DISTINCT event_id) AS number_of_crashes
FROM
  `projectId.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;

المثال 4: الفلترة حسب المفتاح المخصّص

يرغب مطوّر الألعاب في معرفة مستوى تجربة لعبته الأكثر الأعطال. لمساعدتهم في تتبع تلك الإحصائيات، قاموا بتعيين مفتاح Crashlytics مخصص current_level، وتعديلها في كل مرة يصل فيها المستخدم إلى مستوى جديد

CrashlyticsKit setIntValue:3 forKey:@"current_level";

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

Crashlytics.setInt("current_level", 3);

باستخدام هذا المفتاح في BigQuery Export، يكتب بعد ذلك استعلامًا للإبلاغ عن توزيع قيم current_level المرتبطة بكل حدث تعطُّل:

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

المثال 5: استخراج رقم تعريف المستخدم

إذا كان أحد المطوِّرين يستخدم تطبيقًا في مرحلة استخدام المنتج قبل إطلاقه إلا أن معظم مستخدميها يحبونها، إلا أن هناك ثلاثة منها قد واجهوا عددًا غير معتاد من الأعطال. للوصول إلى الجزء السفلي من المشكلة، فيكتب استعلامًا يعرض جميع أحداث الأعطال لهؤلاء المستخدمين، باستخدام أرقام تعريف المستخدمين:

SELECT *
FROM
  `projectId.firebase_crashlytics.package_name_ANDROID`
WHERE
  user.id IN ("userid1", "userid2", "userid3")
ORDER BY
  user.id
 

المثال 6: البحث عن جميع المستخدمين الذين يواجهون مشكلة تعطُّل معيّنة

أصدر أحد مطوّري البرامج خطأً حرجًا على مجموعة من مختبري الإصدار التجريبي. الفريق من استخدام طلب البحث في المثال 2 أعلاه لتحديد العطل المحدد معرّف المشكلة. والآن يرغب في تشغيل استعلام لاستخراج قائمة مستخدمي التطبيق الذين تأثروا بهذا العُطل:

SELECT user.id as user_id
FROM
  `projectId.firebase_crashlytics.package_name_ANDROID`
WHERE
  issue_id = "YOUR_ISSUE_ID"
  AND application.display_version = ""
  AND user.id != ""
ORDER BY
  user.id;

المثال 7: عدد المستخدمين المتأثرين بمشكلة تعطُّل، مقسّمين حسب البلد

اكتشف الفريق الآن خطأ فادحًا أثناء طرح إصدار جديد. تمكنوا من استخدام الاستعلام من المثال 2 أعلاه لتحديد السمة معرّف مشكلة التعطُّل. ويرغب الفريق الآن في معرفة ما إذا كان هذا العطل قد انتشر إلى المستخدمين في مختلف البلدان حول العالم.

لكتابة هذا الاستعلام، سيحتاج الفريق إلى:

1. تفعيل عمليات تصدير BigQuery لخدمة "إحصاءات Google" راجِع تصدير بيانات المشروع إلى BigQuery.

2. تحديث التطبيق لتمرير رقم تعريف المستخدم في كل من حزمة تطوير البرامج (SDK) لخدمة "إحصاءات Google" وحزمة تطوير البرامج (SDK) في Crashlytics

   Objective-C

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

   Swift

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

   جافا

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

3. اكتب استعلامًا يستخدم حقل رقم تعريف المستخدم لدمج الأحداث في مجموعة بيانات BigQuery في "إحصاءات Google" تحتوي على أعطال في Crashlytics مجموعة بيانات BigQuery:

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

المثال 8: أهم 5 مشاكل اليوم

يتطلّب هذا الإجراء تفعيل عملية تصدير بيانات BigQuery Export الخاصة بـ Crashlytics

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

المثال 9: أهم 5 مشاكل منذ DATE، بما في ذلك اليوم

يتطلّب هذا الإجراء تفعيل عملية تصدير بث بيانات BigQuery لـ Crashlytics.

في هذا المثال، ندمج الجداول المجمعة والجداول في الوقت الفعلي لإضافة الوقت الفعلي المعلومات إلى بيانات مجمّعة موثوقة. وبما أن event_id هو مفتاح أساسي، فإننا يمكن استخدام DISTINCT event_id لإزالة تكرار أي أحداث شائعة من الجدولين.

SELECT
  issue_id,
  COUNT(DISTINCT event_id) AS events
FROM (
  SELECT
    issue_id,
    event_id,
    event_timestamp
  FROM
    `your_project.firebase_crashlytics.package_name_ANDROID_REALTIME`
  UNION ALL
  SELECT
    issue_id,
    event_id,
    event_timestamp
  FROM
    `your_project.firebase_crashlytics.package_name_ANDROID`)
WHERE
  event_timestamp >= "2020-01-13"
GROUP BY
  issue_id
ORDER BY
  events DESC
LIMIT
  5;

فهم مخطط Firebase Crashlytics في BigQuery

عند الربط بين Crashlytics وBigQuery، يصدِّر Firebase الأحداث الأخيرة. (الأعطال والأخطاء غير الفادحة وأخطاء ANR)، بما في ذلك الأحداث التي تقع لمدة تصل إلى يومين قبل الرابط، مع خيار إعادة التعبئة لمدة تصل إلى 30 يومًا.

من هذه اللحظة إلى أن يتم إيقاف الرابط، يُصدِّر Firebase Crashlytics. والأحداث على أساس يومي. قد تستغرق إتاحة البيانات بضع دقائق في BigQuery بعد كل عملية تصدير.

مجموعات البيانات

Firebase Crashlytics ينشئ مجموعة بيانات جديدة في BigQuery لـ Crashlytics البيانات. تغطي مجموعة البيانات مشروعك بالكامل، حتى لو كانت تحتوي على تطبيقات متعددة.

الجداول

ينشئ Firebase Crashlytics جدولاً في مجموعة البيانات لكل تطبيق في ما لم تكن قد أوقفت تصدير البيانات لهذا التطبيق. أسماء Firebase الجداول بناءً على معرّف حزمة التطبيق، مع تحويل النقاط إلى وشرطات سفلية واسم منصة ملحق في النهاية.

على سبيل المثال، ستكون بيانات تطبيق Android برقم التعريف com.google.test في جدول باسم com_google_test_ANDROID، وستكون بيانات الوقت الفعلي (إذا كانت مفعَّلة) في جدول اسمه "com_google_test_ANDROID_REALTIME"

تحتوي الجداول على مجموعة قياسية من بيانات Crashlytics بالإضافة إلى أي واجهة مفاتيح Crashlytics التي حدّدها مطوّرو البرامج

الصفوف

يشير كل صف في الجدول إلى خطأ واجهه التطبيق.

الأعمدة

تتطابق الأعمدة في الجدول مع الأعطال والأخطاء غير الفادحة وأخطاء ANR. في حال حذف تم تفعيل تصدير بث BigQuery في Crashlytics، ثم جدول الوقت الفعلي. على نفس الأعمدة الموجودة في جدول الدفعة. الأعمدة الموجودة داخل التصدير هي الواردة أدناه.

بدون قوائم تتبُّع تسلسل استدعاء الدوال البرمجية

الأعمدة المتوفّرة في الصفوف التي تمثّل الأحداث بدون عمليات تتبُّع تسلسل استدعاء الدوال البرمجية

عرض بيانات Crashlytics التي تم تصديرها باستخدام "مركز البيانات"

يحوّل مركز البيانات من Google مجموعات بيانات Crashlytics في BigQuery على شكل تقارير سهلة القراءة لمشاركتها، وتخصيصها بالكامل

لمعرفة المزيد من المعلومات عن استخدام "مركز البيانات"، جرِّب دليل البدء السريع في "مركز البيانات" مرحبًا بك في "مركز البيانات"

استخدام نموذج تقرير Crashlytics

يحتوي "مركز البيانات" على نموذج تقرير عن Crashlytics يتضمّن تقريرًا شاملاً مجموعة من السمات والمقاييس من مخطّط BigQuery الذي تمّ تصديره من Crashlytics. في حال حذف لقد فعّلت تصدير بث بيانات Crashlytics BigQuery، يمكنك معرفة أنه صفحة المؤشرات في الوقت الفعلي بنموذج "مركز البيانات". يمكنك استخدام كعينة كقالب لإنشاء تقارير وتصورات جديدة بسرعة استنادًا إلى بيانات الأعطال الأولية لتطبيقك:

1. افتح نموذج لوحة بيانات Crashlytics Data Studio.
2. انقر على استخدام النموذج في أعلى يسار الصفحة.
3. في القائمة المنسدلة مصدر بيانات جديد، اختَر إنشاء مصدر بيانات جديد.
4. انقر على اختيار في بطاقة BigQuery.
5. اختيار جدول يحتوي على بيانات Crashlytics التي تم تصديرها عن طريق اختيار مشاريعي > [your-project-name] > firebase_crashlytics > [اسم-الجدول]. جدول الدُفعات الخاص بك متاح دائمًا للاختيار؛ إذا تم تفعيل تصدير بث BigQuery في Crashlytics، ويمكنك اختيار جدول الوقت الفعلي بدلاً من ذلك.
6. ضمن الإعدادات، اضبط مستوى نموذج Crashlytics على تلقائي.
7. انقر على ربط لإنشاء مصدر البيانات الجديد.
8. انقر على إضافة إلى التقرير للعودة إلى نموذج Crashlytics.
9. أخيرًا، انقر على إنشاء تقرير لإنشاء نسختك من Crashlytics نموذج لوحة بيانات مركز البيانات.