Exporter des données Crashlytics vers BigQuery

Vous pouvez exporter vos données Firebase Crashlytics au format BigQuery. Une fois les données dans BigQuery, vous pouvez les analyser à l'aide de requêtes SQL, créer des visualisations de données et des tableaux de bord personnalisés, et même exporter les données vers d'autres services.

Cette page explique comment configurer l'exportation des données de Crashlytics et (facultativement) des données de sessions Firebase vers BigQuery.

Configurer l'exportation vers BigQuery

  1. Dans la consoleFirebase, accédez à la page Intégrations.

  2. Sur la fiche BigQuery, cliquez sur Associer.

  3. Suivez les instructions à l'écran pour configurer l'exportation vers BigQuery, y compris les options suivantes :

Si vous dissociez BigQuery, les ensembles de données correspondants dans BigQuery ne sont plus renseignés.

Important :

  • Toutes les données déjà exportées vers BigQuery seront conservées pendant la durée de conservation autorisée, et des frais de stockage et de requêtes pourront toujours s'appliquer. Vous pouvez supprimer manuellement vos ensembles de données pour ne plus être facturé.

  • Si vous avez stocké des données BigQuery dans d'autres services, ces données peuvent être régies par des conditions différentes en termes de persistance des données.

Vous pouvez dissocier BigQuery au niveau du projet Firebase, au niveau du produit ou au niveau de l'application pour un produit spécifique.

Voici comment dissocier votre compte de BigQuery :

  1. Dans la consoleFirebase, accédez à la page Intégrations.

  2. Dans la fiche BigQuery, cliquez sur Gérer.

  3. Choisissez de dissocier un produit spécifique ou des applications spécifiques pour un produit spécifique.

    Pour dissocier complètement votre projet Firebase, recherchez le bouton en bas de la page.

  4. Lorsque vous y êtes invité, confirmez que vous souhaitez arrêter les exportations.


Que se passe-t-il lorsque vous activez l'exportation ?

  • Firebase exporte les données des applications associées à BigQuery.

    • Par défaut, lors de la configuration, toutes les applications de votre projet sont associées à BigQuery. Toutefois, vous pouvez choisir de ne pas associer certaines applications lors de la configuration.

    • Toutes les applications que vous ajouterez ultérieurement à votre projet Firebase seront automatiquement associées à BigQuery.

    • Vous pouvez à tout moment gérer les applications qui exportent des données.

  • Firebase exporte les données vers l'emplacement de l'ensemble de données que vous avez sélectionné lors de la configuration.

    • Cet emplacement s'applique à l'ensemble de données Crashlytics et à l'ensemble de données des sessions Firebase (si l'exportation des données de sessions est activée).

    • Cet emplacement ne s'applique qu'aux données exportées dans BigQuery. Il n'a aucune incidence sur l'emplacement des données stockées pour être utilisées dans le tableau de bord Crashlytics de la console Firebase ou dans Android Studio.

    • Une fois un ensemble de données créé, son emplacement ne peut plus être modifié. Toutefois, vous pouvez le copier dans un autre emplacement ou le déplacer (recréer) manuellement dans un autre emplacement. Pour en savoir plus, consultez Modifier l'emplacement des exportations existantes.

  • Firebase configure des synchronisations quotidiennes de vos données par lot vers BigQuery.

    • Une fois l'association à BigQuery établie, l'exportation initiale des données par lot peut prendre jusqu'à 48 heures.

    • La synchronisation quotidienne a lieu une fois par jour, quels que soient les exports planifiés que vous avez configurés dans BigQuery. Notez que le timing et la durée du job de synchronisation peuvent changer. Nous vous déconseillons donc de planifier des opérations ou des jobs en aval en fonction d'un timing d'exportation spécifique.

  • Firebase exporte une copie de vos données existantes vers BigQuery.

    • Pour chaque application associée, cette exportation inclut un tableau de lots contenant les données de la synchronisation quotidienne.

    • Vous pouvez planifier manuellement des remplissages de données pour le tableau par lot jusqu'aux 30 derniers jours ou pour la date la plus récente à laquelle vous avez activé l'exportation vers BigQuery (selon la date la plus récente).

    Notez que si vous avez activé l'exportation des données Crashlytics avant la mi-octobre 2024, vous pouvez également remplir les 30 jours précédant la date d'activation de l'exportation.

  • Firebase effectue les opérations suivantes si vous activez l'exportation en flux continu vers BigQuery :

    • Chaque application associée disposera également de son propre tableau en temps réel contenant des données constamment mises à jour (en plus du tableau par lot de l'application pour l'exportation quotidienne par lot).

    • Une fois le streaming activé, il peut s'écouler jusqu'à une heure avant que les données ne commencent à être diffusées.


Avantages de l'exportation en streaming vers BigQuery

Par défaut, les données sont exportées vers BigQuery dans une exportation par lot quotidienne. Vous pouvez également diffuser vos données Crashlytics et vos sessions Firebase en temps réel avec le streaming BigQuery. Vous pouvez utiliser les données en flux continu pour tout objectif nécessitant des données en direct, par exemple pour présenter des informations dans un tableau de bord en direct, suivre un déploiement en direct ou surveiller les problèmes d'application qui déclenchent des alertes et des workflows personnalisés.

Lorsque vous activez l'exportation en flux continu vers BigQuery, vous disposez également de tables en temps réel (en plus des tables par lot). Les deux types de tables auront le même schéma d'ensemble de données, mais voici quelques différences importantes entre les tables par lots et les tables en temps réel :

Tableau des lots Tableau "Temps réel"
  • Les données sont exportées une fois par jour.
  • Les événements sont stockés de manière durable avant l'écriture par lot dans BigQuery.
  • Les données peuvent être complétées jusqu'à 30 jours avant*.
  • Les données sont exportées en temps réel.
  • Aucun remplissage n'est disponible.

Le tableau par lot est idéal pour les analyses à long terme et l'identification des tendances au fil du temps, car nous stockons les événements de manière durable avant de les écrire. Ils peuvent être complétés dans le tableau pendant 30 jours maximum*. Lorsque nous écrivons des données dans votre tableau en temps réel, nous les écrivons immédiatement dans BigQuery. Il est donc idéal pour les tableaux de bord en direct et les alertes personnalisées. Ces deux tables peuvent être combinées avec une requête de couture pour profiter des avantages des deux.

Par défaut, le délai d'expiration des partitions de la table en temps réel est de 30 jours. Pour savoir comment modifier ce paramètre, consultez Définir le délai d'expiration de la partition dans la documentation BigQuery.

* Pour en savoir plus sur la prise en charge du remplissage, consultez Passer à la nouvelle infrastructure d'exportation.


Tarification et bac à sable BigQuery

Si votre projet Firebase est associé au forfait Spark sans frais, vous pouvez utiliser le bac à sable BigQuery, qui permet d'accéder à BigQuery sans frais. Pour en savoir plus sur le bac à sable BigQuery et ses fonctionnalités, consultez Utiliser le bac à sable BigQuery.

Si votre projet Firebase est associé au forfait Blaze avec paiement à l'usage, vous pouvez utiliser toutes les fonctionnalités de BigQuery. Votre utilisation de BigQuery est soumise aux tarifs de BigQuery, qui incluent une utilisation sans frais limitée.


Passer à la nouvelle infrastructure d'exportation pour BigQuery

À la mi-octobre 2024, Crashlytics a lancé une nouvelle infrastructure pour l'exportation par lot des données Crashlytics vers BigQuery.

  • Si vous avez activé l'exportation par lot après octobre 2024, votre projet Firebase utilise automatiquement la nouvelle infrastructure d'exportation. Aucune action n'est requise.

  • Si vous avez activé l'exportation par lot avant ou pendant octobre 2024, consultez les informations de la section Comment passer à la nouvelle infrastructure d'exportation pour BigQuery ? pour déterminer si vous devez effectuer une action.


Étape suivante