Catch up on everthing we announced at this year's Firebase Summit. Learn more

BigQuery এ Firebase Crashlytics ডেটা রপ্তানি করুন

আপনি আপনার Crashlytics ডেটা রপ্তানি করতে পারেন BigQuery- তে আরও বিশ্লেষণের জন্য। BigQuery আপনাকে BigQuery SQL ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ করতে, অন্য ক্লাউড প্রদানকারীর কাছে রপ্তানি করতে এবং Google ডেটা স্টুডিওর সাথে ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং কাস্টম ড্যাশবোর্ডের জন্য এটি ব্যবহার করতে দেয়।

BigQuery এক্সপোর্ট চালু করুন

  1. যান ঐক্যবদ্ধতা Firebase কনসোলে পাতা।
  2. BigQuery- তে কার্ডে, লিঙ্কে ক্লিক করুন।
  3. BigQuery সক্ষম করতে অন-স্ক্রীন নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন।

আপনি যখন আপনার প্রকল্পকে BigQuery-এর সাথে লিঙ্ক করবেন:

  • Firebase আপনার Firebase প্রকল্প থেকে BigQuery-এ আপনার ডেটার দৈনিক সিঙ্ক সেট আপ করে।
  • ডিফল্টরূপে, আপনার প্রোজেক্টের সমস্ত অ্যাপ BigQuery-এর সাথে লিঙ্ক করা থাকে এবং আপনি পরে প্রোজেক্টে যোগ করা যেকোন অ্যাপ স্বয়ংক্রিয়ভাবে BigQuery-এর সাথে লিঙ্ক হয়ে যায়। আপনি করতে পারেন কোন কোন অ্যাপ তথ্য পাঠাতে পরিচালনা
  • Firebase আপনার বিদ্যমান তথ্য একটি কপি রপ্তানি BigQuery.For প্রতিটি সংযুক্ত অ্যাপের, এই দৈনন্দিন সিঙ্ক থেকে তথ্য ধারণকারী একটি ব্যাচ টেবিল অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে।
  • আপনি Crashlytics BigQuery- তে রপ্তানি স্ট্রিমিং সক্ষম করলে, সব সংযুক্ত অ্যাপ একটি থাকবে রিয়েলটাইম টেবিল ক্রমাগত আপডেট তথ্য সংরক্ষণ করে।

BigQuery- তে রপ্তানি নিষ্ক্রিয় করার জন্য, আপনার প্রকল্পের লিঙ্কমুক্ত Firebase কনসোলে।

BigQuery-এ কোন ডেটা রপ্তানি করা হয়?

Firebase Crashlytics তথ্য একটি BigQuery- তে ডেটা সেটটি নামে মধ্যে রপ্তানি করা হয় firebase_crashlytics । ডিফল্টরূপে, আপনার প্রজেক্টের প্রতিটি অ্যাপের জন্য Crashlytics ডেটা সেটের ভিতরে পৃথক টেবিল তৈরি করা হবে। ফায়ারবেস অ্যাপের বান্ডেল শনাক্তকারীর উপর ভিত্তি করে টেবিলের নাম দেয়, পিরিয়ডগুলিকে আন্ডারস্কোরে রূপান্তরিত করে এবং শেষে একটি প্ল্যাটফর্মের নাম যুক্ত করা হয়।

উদাহরণস্বরূপ, আইডি দিয়ে একটি অ্যাপ্লিকেশন জন্য তথ্য com.google.test নামে একটি টেবিল হবে com_google_test_ANDROID । এই ব্যাচ টেবিল প্রতিদিন একবার আপডেট করা হয়. আপনি Crashlytics BigQuery- তে রপ্তানি স্ট্রিমিং সক্ষম করলে, Firebase Crashlytics ডেটা এছাড়াও রিয়েলটাইমে স্ট্রীম করা হবে com_google_test_ANDROID_REALTIME

একটি টেবিলের প্রতিটি সারি ক্র্যাশ, অ-মরণীয় ত্রুটি এবং ANR সহ অ্যাপে ঘটে যাওয়া একটি ইভেন্টকে উপস্থাপন করে।

Crashlytics BigQuery স্ট্রিমিং এক্সপোর্ট সক্ষম করুন

আপনি সঙ্গে রিয়েলটাইমে আপনার Crashlytics তথ্য স্ট্রিম করতে পারেন BigQueryStreaming । লাইভ ডেটার প্রয়োজন হয় এমন যেকোনো উদ্দেশ্যে আপনি এটি ব্যবহার করতে পারেন, যেমন একটি লাইভ ড্যাশবোর্ডে তথ্য উপস্থাপন করা, একটি রোলআউট লাইভ দেখা, বা অ্যালার্ট এবং কাস্টম ওয়ার্কফ্লো ট্রিগার করে এমন অ্যাপ্লিকেশন সমস্যাগুলি পর্যবেক্ষণ করা।

BigQuery স্যান্ডবক্সের জন্য Crashlytics BigQuery স্ট্রিমিং এক্সপোর্ট উপলব্ধ নয়।

আপনি যখন Crashlytics BigQuery স্ট্রিমিং এক্সপোর্ট সক্ষম করবেন, তখন ব্যাচ টেবিল ছাড়াও আপনার কাছে একটি রিয়েলটাইম টেবিল থাকবে। টেবিলের মধ্যে আপনার যে পার্থক্যগুলি সম্পর্কে সচেতন হওয়া উচিত তা এখানে রয়েছে:

ব্যাচ টেবিল রিয়েলটাইম টেবিল
  • প্রতিদিন একবার ডেটা এক্সপোর্ট করা হয়
  • BigQuery-এ ব্যাচ লেখার আগে ইভেন্টগুলি স্থিরভাবে সংরক্ষণ করা হয়
  • করা যেতে পারে backfilled পূর্বে 90 দিন পর্যন্ত
  • রিয়েল টাইমে ডেটা রপ্তানি হয়
  • কোন ব্যাকফিল উপলব্ধ

ব্যাচ টেবিলটি দীর্ঘমেয়াদী বিশ্লেষণ এবং সময়ের সাথে প্রবণতা সনাক্ত করার জন্য আদর্শ কারণ আমরা ইভেন্টগুলি লেখার আগে স্থিরভাবে সংরক্ষণ করি এবং সেগুলি 90 দিন পর্যন্ত টেবিলে ব্যাকফিল করা যেতে পারে। যখন আমরা আপনার রিয়েলটাইম টেবিলে ডেটা লিখি, তখনই আমরা তা BigQuery-এ লিখি এবং তাই এটি লাইভ ড্যাশবোর্ড এবং কাস্টম সতর্কতার জন্য আদর্শ। এই দুটি টেবিল দুটির সুবিধা পেতে একটি সেলাই ক্যোয়ারী সঙ্গে মিলিত হতে পারে. ক্যোয়ারী দেখুন উদাহরণ 9 থেকে কম।

ডিফল্টরূপে, রিয়েলটাইম টেবিলের পার্টিশনের মেয়াদ 30 দিনের জন্য থাকে। কিভাবে এই পরিবর্তন করতে জানতে, পার্টিশন মেয়াদ আপডেট করা হচ্ছে

Crashlytics BigQuery স্ট্রিমিং সক্ষম করুন

BigQuery- তে এর Crashlytics বিভাগে স্ট্রিমিং, নেভিগেট সক্রিয় করার জন্য ঐক্যবদ্ধতার পৃষ্ঠা এবং অন্তর্ভুক্ত করুন স্ট্রিমিং চেকবক্স নির্বাচন করুন।

ডেটা স্টুডিও টেমপ্লেট

আপনার ডেটা স্টুডিও টেমপ্লেটে রিয়েলটাইম ডেটা সক্ষম করতে, নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন মধ্যে ভিজুয়ালাইজিং ডেটা স্টুডিও সঙ্গে Crashlytics ডেটা রপ্তানি

ভিউ

আপনি BigQuery UI ব্যবহার করে নীচের উদাহরণের প্রশ্নগুলিকে ভিউতে পরিণত করতে পারেন। দেখুন মতামত তৈরি করা হচ্ছে বিস্তারিত নির্দেশাবলীর জন্য।

রপ্তানি করা ডেটা দিয়ে আপনি কী করতে পারেন?

BigQuery এক্সপোর্টে ডিভাইসের ধরন, অপারেটিং সিস্টেম, ব্যতিক্রম (Android অ্যাপ) বা ত্রুটি (Apple অ্যাপস) এবং Crashlytics লগের পাশাপাশি অন্যান্য ডেটা সহ কাঁচা ক্র্যাশ ডেটা থাকে।

BigQuery-এ Firebase Crashlytics ডেটা নিয়ে কাজ করা

নিম্নলিখিত উদাহরণগুলি আপনি আপনার Crashlytics ডেটাতে চালাতে পারেন এমন প্রশ্নগুলি প্রদর্শন করে৷ এই প্রশ্নগুলি এমন প্রতিবেদন তৈরি করে যা Crashlytics ড্যাশবোর্ডে উপলব্ধ নয়।

Crashlytics প্রশ্নের উদাহরণ

নিম্নলিখিত উদাহরণগুলি দেখায় যে কীভাবে রিপোর্ট তৈরি করতে হয় যা ক্র্যাশ ইভেন্ট ডেটাকে আরও সহজে বোঝা যায় এমন সারাংশে একত্রিত করে।

উদাহরণ 1: দিনে দিনে ক্র্যাশ

যতটা সম্ভব বাগ ঠিক করার জন্য কাজ করার পরে, একজন প্রধান বিকাশকারী মনে করেন যে তার দল অবশেষে তাদের নতুন ফটো-শেয়ারিং অ্যাপ চালু করতে প্রস্তুত৷ তারা করার আগে, তারা গত মাসে প্রতিদিন ক্র্যাশের সংখ্যা পরীক্ষা করতে চায়, তাদের বাগ-ব্যাশ সময়ের সাথে অ্যাপটিকে আরও স্থিতিশীল করেছে তা নিশ্চিত করতে:

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;

উদাহরণ 2: সর্বাধিক বিস্তৃত ক্র্যাশগুলি খুঁজুন

প্রোডাকশন প্ল্যানকে সঠিকভাবে অগ্রাধিকার দেওয়ার জন্য, একজন প্রোজেক্ট ম্যানেজার চিন্তা করেন কিভাবে তাদের প্রোডাক্টের শীর্ষ 10টি সবচেয়ে ব্যাপক ক্র্যাশগুলিকে নির্দেশ করা যায়। তারা একটি প্রশ্ন তৈরি করে যা তথ্যের প্রাসঙ্গিক পয়েন্টগুলি প্রদান করে:

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;

উদাহরণ 3: শীর্ষ 10 ক্র্যাশিং ডিভাইস

পতন নতুন ফোন সিজন! একজন বিকাশকারী জানেন যে এটির মানে এটি নতুন ডিভাইস- নির্দিষ্ট সমস্যা সিজন। সামঞ্জস্যপূর্ণ উদ্বেগগুলিকে এগিয়ে নিতে, তারা একটি ক্যোয়ারী একত্র করেছে যা 10টি ডিভাইস সনাক্ত করে যা গত সপ্তাহে সবচেয়ে বেশি ক্র্যাশ হয়েছে:

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;

উদাহরণ 4: কাস্টম কী দ্বারা ফিল্টার করুন

একজন গেম ডেভেলপার জানতে চায় তাদের গেমের কোন লেভেলে সবচেয়ে বেশি ক্র্যাশ হয়েছে। তাদের যে পরিসংখ্যান ট্র্যাক সাহায্য করার জন্য, তারা একটি কাস্টম Crashlytics কী সেট current_level , এবং এটি প্রত্যেক সময় ব্যবহারকারী একটি নতুন স্তরের ছুঁয়েছে আপডেট করুন।

উদ্দেশ্য গ

CrashlyticsKit setIntValue:3 forKey:@"current_level";

সুইফট

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

জাভা

Crashlytics.setInt("current_level", 3);

তাদের BigQuery- তে রপ্তানিতে যে কী, তারা তারপর বিতরণের প্রতিবেদন করতে একটি ক্যোয়ারী লিখুন current_level প্রতিটি ক্র্যাশ ইভেন্টের সঙ্গে সংযুক্ত মান:

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

উদাহরণ 5: ব্যবহারকারী আইডি নিষ্কাশন

একজন ডেভেলপারের প্রারম্ভিক অ্যাক্সেসে একটি অ্যাপ আছে। তাদের বেশিরভাগ ব্যবহারকারী এটি পছন্দ করেন, তবে তিনজন অস্বাভাবিক সংখ্যক ক্র্যাশের সম্মুখীন হয়েছেন। সমস্যার তলানিতে যাওয়ার জন্য, তারা একটি ক্যোয়ারী লেখে যা তাদের ব্যবহারকারী আইডি ব্যবহার করে সেই ব্যবহারকারীদের জন্য সমস্ত ক্র্যাশ ইভেন্ট টেনে নেয়:

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

উদাহরণ 6: একটি নির্দিষ্ট ক্র্যাশ সমস্যার সম্মুখীন সমস্ত ব্যবহারকারীদের খুঁজুন

একজন বিকাশকারী বিটা পরীক্ষকদের একটি গ্রুপে একটি জটিল বাগ প্রকাশ করেছে। দলটি নির্দিষ্ট ক্র্যাশ ইস্যু আইডি সনাক্ত করতে উপরের উদাহরণ 2 থেকে প্রশ্নটি ব্যবহার করতে সক্ষম হয়েছিল। এখন তারা এই ক্র্যাশ দ্বারা প্রভাবিত অ্যাপ ব্যবহারকারীদের তালিকা বের করতে একটি ক্যোয়ারী চালাতে চায়:

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;

উদাহরণ 7: ক্র্যাশ সমস্যা দ্বারা প্রভাবিত ব্যবহারকারীর সংখ্যা, দেশ অনুসারে বিভক্ত

এখন দলটি একটি নতুন রিলিজের রোলআউটের সময় একটি জটিল বাগ সনাক্ত করেছে৷ নির্দিষ্ট ক্র্যাশ ইস্যু আইডি সনাক্ত করতে তারা উপরের উদাহরণ 2 থেকে প্রশ্নটি ব্যবহার করতে সক্ষম হয়েছিল। দলটি এখন দেখতে চায় যে এই ক্র্যাশটি বিশ্বের বিভিন্ন দেশে ব্যবহারকারীদের মধ্যে ছড়িয়ে পড়েছে কিনা।

এই প্রশ্নটি লিখতে, দলটির প্রয়োজন হবে:

  1. Google Analytics-এর জন্য BigQuery এক্সপোর্ট চালু করুন। দেখুন BigQuery- তে রপ্তানি করুন প্রোজেক্ট ডেটা

  2. Google Analytics SDK এবং Crashlytics SDK উভয় ক্ষেত্রেই একটি ব্যবহারকারী আইডি পাস করতে তাদের অ্যাপ আপডেট করুন।

    উদ্দেশ্য গ
    CrashlyticsKit setUserIdentifier:@"123456789";
    FIRAnalytics setUserID:@"12345678 9";
    
    সুইফট
    Crashlytics.sharedInstance().setUserIdentifier("123456789");
    Analytics.setUserID("123456789");
    
    জাভা
    Crashlytics.setUserIdentifier("123456789");
    mFirebaseAnalytics.setUserId("123456789");
    
  3. Crashlytics BigQuery ডেটা সেটে ক্র্যাশ সহ Google Analytics BigQuery ডেটা সেটে ইভেন্টে যোগ দিতে ব্যবহারকারী আইডি ক্ষেত্র ব্যবহার করে এমন একটি প্রশ্ন লিখুন:

    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
    

উদাহরণ 8: আজ পর্যন্ত সেরা 5টি সমস্যা

Crashlytics BigQuery স্ট্রিমিং এক্সপোর্ট সক্ষম করা প্রয়োজন

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;

উদাহরণ 9: আজ সহ DATE থেকে শীর্ষ 5টি সমস্যা

Crashlytics BigQuery স্ট্রিমিং এক্সপোর্ট সক্ষম করা প্রয়োজন।

এই উদাহরণে, আমরা নির্ভরযোগ্য ব্যাচ ডেটাতে রিয়েলটাইম তথ্য যোগ করতে ব্যাচ এবং রিয়েলটাইম টেবিলগুলিকে একত্রিত করি। যেহেতু event_id একটি প্রাথমিক কী হয়, আমরা ব্যবহার করতে পারেন DISTINCT event_id দুই টেবিল থেকে কোন সাধারণ ঘটনা dedupe করতে।

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;

BigQuery-এ Firebase Crashlytics স্কিমা বোঝা

আপনি যখন BigQuery- তে সঙ্গে Crashlytics লিঙ্ক Firebase সাম্প্রতিক ইভেন্টগুলি (ক্র্যাশ, অ মারাত্মক ত্রুটি, এবং ANR), দুটি দিন পর্যন্ত সময় লিংক আগে থেকে ঘটনা সহ রপ্তানি, এর বিকল্প ব্যাকফিল নব্বই দিনের পর্যন্ত।

সেই থেকে আপনি লিঙ্কটি নিষ্ক্রিয় না করা পর্যন্ত, Firebase ক্র্যাশলিটিক্স ইভেন্টগুলি প্রতিদিন রপ্তানি করে। প্রতিটি এক্সপোর্টের পরে BigQuery-এ ডেটা উপলব্ধ হতে কয়েক মিনিট সময় লাগতে পারে।

ডেটাসেট

Firebase Crashlytics Crashlytics ডেটার জন্য BigQuery-এ একটি নতুন ডেটাসেট তৈরি করে। ডেটাসেটটি আপনার পুরো প্রকল্পকে কভার করে, এমনকি এতে একাধিক অ্যাপ থাকলেও।

টেবিল

Firebase Crashlytics আপনার প্রোজেক্টের প্রতিটি অ্যাপের জন্য ডেটাসেটে একটি টেবিল তৈরি করে, যদি না আপনি সেই অ্যাপের জন্য ডেটা এক্সপোর্ট করা থেকে অপ্ট আউট করেন। ফায়ারবেস অ্যাপের বান্ডেল শনাক্তকারীর উপর ভিত্তি করে টেবিলের নাম দেয়, পিরিয়ডগুলিকে আন্ডারস্কোরে রূপান্তরিত করে এবং শেষে একটি প্ল্যাটফর্মের নাম যুক্ত করা হয়।

উদাহরণস্বরূপ, আইডি দিয়ে একটি Android অ্যাপ্লিকেশন জন্য তথ্য com.google.test নামে একটি টেবিল হবে com_google_test_ANDROID , এবং রিয়েলটাইম তথ্য (সক্ষম করা থাকলে) নামে একটি টেবিল হবে com_google_test_ANDROID_REALTIME

ডেভেলপারদের দ্বারা সংজ্ঞায়িত যেকোনো কাস্টম ক্র্যাশলিটিক্স কী ছাড়াও সারণিতে ক্র্যাশলিটিক্স ডেটার একটি মানক সেট রয়েছে।

সারি

একটি টেবিলের প্রতিটি সারি অ্যাপটির সম্মুখীন হওয়া একটি ত্রুটি উপস্থাপন করে।

কলাম

একটি টেবিলের কলামগুলি ক্র্যাশ, অ-মারাত্মক ত্রুটি এবং ANR-এর জন্য অভিন্ন। যদি Crashlytics BigQuery স্ট্রিমিং এক্সপোর্ট সক্ষম করা থাকে, তাহলে রিয়েলটাইম টেবিলে ব্যাচ টেবিলের মতো একই কলাম থাকবে। রপ্তানির মধ্যে থাকা কলামগুলি নীচে তালিকাভুক্ত করা হয়েছে৷

স্ট্যাক ট্রেস ছাড়া

সারিতে উপস্থিত কলামগুলি স্ট্যাক ট্রেস ছাড়াই ইভেন্টগুলিকে উপস্থাপন করে৷

ক্ষেত্র নাম ডেটা টাইপ বর্ণনা
প্ল্যাটফর্ম STRING অ্যাপল বা অ্যান্ড্রয়েড অ্যাপ
bundle_identifier STRING বান্ডেল আইডি, যেমন com.google.gmail
ঘটনা_আইডি STRING ইভেন্টের জন্য একটি অনন্য আইডি
হয়_মারাত্মক বুলিয়ান অ্যাপটি ক্র্যাশ হয়েছে কিনা
error_type STRING ইভেন্টের ত্রুটির ধরন (ফ্যাটাল, নন_ফ্যাটাল, এএনআর)
issue_id STRING ঘটনা সংশ্লিষ্ট একটি সমস্যা
ঘটনা_টাইমস্ট্যাম্প টাইমস্ট্যাম্প যখন ঘটনাটি ঘটেছে
যন্ত্র রেকর্ড যে ডিভাইসে ঘটনাটি ঘটেছে
device.manufacturer STRING ডিভাইস প্রস্তুতকারক
ডিভাইস মডেল STRING ডিভাইস মডেল
device.architecture STRING X86_32, X86_64, ARMV7, ARM64, ARMV7S, বা ARMV7K
স্মৃতি রেকর্ড ডিভাইসের মেমরি স্থিতি
memory.used INT64 মেমরির বাইট ব্যবহার করা হয়
স্মৃতি বিনামূল্যে INT65 বাইট মেমরি অবশিষ্ট আছে
স্টোরেজ রেকর্ড ডিভাইসের স্থায়ী সঞ্চয়স্থান
store.used INT64 স্টোরেজ বাইট ব্যবহৃত
স্টোরেজ বিনামূল্যে INT64 বাইট স্টোরেজ বাকি
অপারেটিং_সিস্টেম রেকর্ড ডিভাইসের OS বিশদ বিবরণ
operating_system.display_version STRING ওএস সংস্করণ
operating_system.name STRING OS এর নাম
operating_system.modification_state STRING পরিবর্তিত বা অপরিবর্তিত, যেমন ডিভাইসটি জেলব্রোকেন/রুট করা হয়েছে কিনা
operating_system.type STRING ডিভাইসে অপারেটিং সিস্টেমের ধরন। যেমন IOS, MACOS
operating_system.device_type STRING ডিভাইসের ধরন। যেমন মোবাইল, ট্যাবলেট, টিভি
আবেদন রেকর্ড যে অ্যাপটি ইভেন্টটি তৈরি করেছে
application.build_version STRING অ্যাপটির বিল্ড সংস্করণ
application.display_version STRING
ব্যবহারকারী রেকর্ড ঐচ্ছিক: অ্যাপের ব্যবহারকারীর তথ্য সংগ্রহ করা
ব্যবহারকারীর নাম STRING ঐচ্ছিক: ব্যবহারকারীর নাম
user.email STRING ঐচ্ছিক: ব্যবহারকারীর ইমেল ঠিকানা
ব্যবহারকারীর প্রমানপত্র STRING ঐচ্ছিক: ব্যবহারকারীর সাথে যুক্ত একটি অ্যাপ-নির্দিষ্ট আইডি
কাস্টম_কী পুনরাবৃত্তি রেকর্ড বিকাশকারী-সংজ্ঞায়িত কী-মান জোড়া
custom_keys.key STRING একটি বিকাশকারী-সংজ্ঞায়িত কী
custom_keys.value STRING একটি বিকাশকারী-সংজ্ঞায়িত মান
ইনস্টলেশন_uuid STRING একটি আইডি যা একটি অনন্য অ্যাপ এবং ডিভাইস ইনস্টলেশন শনাক্ত করে
crashlytics_sdk_versions STRING Crashlytics SDK সংস্করণ যা ইভেন্টটি তৈরি করেছে
app_orientation STRING PORTRAIT, LANDSCAPE, FACE_UP, বা FACE_DOWN
device_orientation STRING PORTRAIT, LANDSCAPE, FACE_UP, বা FACE_DOWN
প্রক্রিয়া_রাষ্ট্র STRING ব্যাকগ্রাউন্ড বা ফোরগ্রাউন্ড
লগ পুনরাবৃত্তি রেকর্ড Crashlytics লগার দ্বারা তৈরি করা টাইমস্ট্যাম্পযুক্ত লগ বার্তা, যদি সক্রিয় থাকে
logs.timestamp টাইমস্ট্যাম্প যখন লগ করা হয়েছিল
logs.message STRING লগ করা বার্তা
ব্রেডক্রাম্বস পুনরাবৃত্তি রেকর্ড টাইমস্ট্যাম্পযুক্ত Google Analytics ব্রেডক্রাম্ব, যদি সক্ষম করা থাকে
breadcrumbs.timestamp টাইমস্ট্যাম্প ব্রেডক্রাম্বের সাথে যুক্ত টাইমস্ট্যাম্প
breadcrumbs.name STRING ব্রেডক্রাম্বের সাথে যুক্ত নাম
breadcrumbs.params পুনরাবৃত্তি রেকর্ড ব্রেডক্রাম্বের সাথে যুক্ত পরামিতি
breadcrumbs.params.key STRING ব্রেডক্রাম্বের সাথে যুক্ত একটি প্যারামিটার কী
breadcrumbs.params.value STRING ব্রেডক্রাম্বের সাথে সম্পর্কিত একটি প্যারামিটার মান
blame_frame রেকর্ড ক্র্যাশ বা ত্রুটির মূল কারণ হিসাবে চিহ্নিত ফ্রেম
blame_frame.line INT64 ফ্রেমের ফাইলের লাইন নম্বর
blame_frame.file STRING ফ্রেম ফাইলের নাম
blame_frame.symbol STRING হাইড্রেটেড প্রতীক, বা কাঁচা প্রতীক যদি এটি হাইড্রেটযোগ্য না হয়
blame_frame.offset INT64 বাইট অফসেট বাইনারি ইমেজ যা কোড ধারণ করে, জাভা ব্যতিক্রমের জন্য আনসেট
blame_frame.address INT64 বাইনারি চিত্রের ঠিকানা যেখানে কোড রয়েছে, জাভা ফ্রেমের জন্য সেট করা নেই
blame_frame.library STRING ফ্রেম অন্তর্ভুক্ত লাইব্রেরির প্রদর্শন নাম
blame_frame.owner STRING বিকাশকারী, বিক্রেতা, রানটাইম, প্ল্যাটফর্ম বা সিস্টেম৷
blame_frame.blamed বুলিয়ান Crashlytics-এর বিশ্লেষণ নির্ধারণ করেছে যে এই ফ্রেমটি ক্র্যাশ বা ত্রুটির কারণ
ব্যতিক্রম পুনরাবৃত্তি রেকর্ড শুধুমাত্র Android: ব্যতিক্রম যা এই ইভেন্টের সময় ঘটেছে। নেস্টেড ব্যতিক্রমগুলি বিপরীত কালানুক্রমিক ক্রমে উপস্থাপিত হয় (পড়ুন: শেষ রেকর্ডটি নিক্ষেপ করা প্রথম ব্যতিক্রম)
ব্যতিক্রম। প্রকার STRING ব্যতিক্রম প্রকার, যেমন java.lang.IllegalStateException
exceptions.exception_message STRING ব্যতিক্রমের সাথে যুক্ত একটি বার্তা
exceptions.nested বুলিয়ান শেষ-নিক্ষেপ করা ব্যতিক্রম ছাড়া সকলের জন্য সত্য (অর্থাৎ প্রথম রেকর্ড)
ব্যতিক্রম। শিরোনাম STRING থ্রেড শিরোনাম
ব্যতিক্রম.সাবটাইটেল STRING থ্রেডের সাবটাইটেল
ব্যতিক্রম। দোষী বুলিয়ান সত্য যদি Crashlytics ত্রুটি বা ক্র্যাশের জন্য দায়ী ব্যতিক্রম নির্ধারণ করে
ব্যতিক্রম.ফ্রেম পুনরাবৃত্তি রেকর্ড ব্যতিক্রম সঙ্গে যুক্ত ফ্রেম
exceptions.frames.line INT64 ফ্রেমের ফাইলের লাইন নম্বর
exceptions.frames.file STRING ফ্রেম ফাইলের নাম
exceptions.frames.symbol STRING হাইড্রেটেড প্রতীক, বা কাঁচা প্রতীক যদি এটি হাইড্রেটযোগ্য না হয়
exceptions.frames.offset INT64 বাইট অফসেট বাইনারি ইমেজ যা কোড ধারণ করে, জাভা ব্যতিক্রমের জন্য আনসেট
exceptions.frames.address INT64 বাইনারি চিত্রের ঠিকানা যেখানে কোড রয়েছে, জাভা ফ্রেমের জন্য সেট করা নেই
exceptions.frames.library STRING ফ্রেম অন্তর্ভুক্ত লাইব্রেরির প্রদর্শন নাম
exceptions.frames.owner STRING বিকাশকারী, বিক্রেতা, রানটাইম, প্ল্যাটফর্ম বা সিস্টেম৷
exceptions.frames.blamed বুলিয়ান Crashlytics-এর বিশ্লেষণ নির্ধারণ করেছে যে এই ফ্রেমটি ক্র্যাশ বা ত্রুটির কারণ
ত্রুটি পুনরাবৃত্তি রেকর্ড শুধুমাত্র অ্যাপল অ্যাপস: অ-মারাত্মক ত্রুটি
error.queue_name STRING যে সারিতে থ্রেড চলছিল
ভুল সংকেত INT64 অ্যাপের কাস্টম লগ করা NSError এর সাথে যুক্ত ত্রুটি কোড
error.title STRING থ্রেড শিরোনাম
error.subtitle STRING থ্রেডের সাবটাইটেল
error.blamed বুলিয়ান Crashlytics-এর বিশ্লেষণ নির্ধারণ করেছে যে এই ফ্রেমটি ত্রুটির কারণ
error.frames পুনরাবৃত্তি রেকর্ড স্ট্যাকট্রেস এর ফ্রেম
error.frames.line INT64 ফ্রেমের ফাইলের লাইন নম্বর
error.frames.file STRING ফ্রেম ফাইলের নাম
error.frames.symbol STRING হাইড্রেটেড প্রতীক, বা কাঁচা প্রতীক যদি এটি হাইড্রেটযোগ্য না হয়
error.frames.offset INT64 বাইট অফসেট বাইনারি ইমেজ যে কোড ধারণ করে
error.frames.address INT64 বাইনারি চিত্রের ঠিকানা যা কোড ধারণ করে
error.frames.library STRING ফ্রেম অন্তর্ভুক্ত লাইব্রেরির প্রদর্শন নাম
error.frames.owner STRING বিকাশকারী, বিক্রেতা, রানটাইম, প্ল্যাটফর্ম বা সিস্টেম৷
error.frames.blamed বুলিয়ান Crashlytics-এর বিশ্লেষণ নির্ধারণ করেছে যে এই ফ্রেমটি ত্রুটির কারণ
থ্রেড পুনরাবৃত্তি রেকর্ড ইভেন্টের সময় উপস্থিত থ্রেড
threads.crashed বুলিয়ান থ্রেড বিপর্যস্ত কিনা
threads.thread_name STRING থ্রেড এর নাম
threads.queue_name STRING শুধুমাত্র অ্যাপল অ্যাপস: থ্রেডটি যে সারিটি চালু ছিল
threads.signal_name STRING যে সিগন্যালটির কারণে অ্যাপটি ক্র্যাশ হয়েছে, শুধুমাত্র ক্র্যাশ হওয়া নেটিভ থ্রেডে উপস্থিত থাকে
threads.signal_code STRING সিগন্যালের কোড যার কারণে অ্যাপটি ক্র্যাশ হয়েছে; শুধুমাত্র বিপর্যস্ত নেটিভ থ্রেডে উপস্থিত
threads.crash_address INT64 সিগন্যালের ঠিকানা যার কারণে অ্যাপ্লিকেশনটি ক্র্যাশ হয়েছে; শুধুমাত্র বিপর্যস্ত নেটিভ থ্রেডে উপস্থিত
threads.code INT64 শুধুমাত্র অ্যাপল অ্যাপস: অ্যাপ্লিকেশনের কাস্টম লগ করা NSError-এর ত্রুটি কোড
threads.title STRING থ্রেড শিরোনাম
threads.subtitle STRING থ্রেডের সাবটাইটেল
থ্রেড বুলিয়ান Crashlytics-এর বিশ্লেষণ নির্ধারণ করেছে যে এই ফ্রেমটি ক্র্যাশ বা ত্রুটির কারণ
threads.frames পুনরাবৃত্তি রেকর্ড থ্রেড এর ফ্রেম
threads.frames.line INT64 ফ্রেমের ফাইলের লাইন নম্বর
threads.frames.file STRING ফ্রেম ফাইলের নাম
threads.frames.symbol STRING হাইড্রেটেড চিহ্ন, বা কাঁচা প্রতীক যদি এটি জলমুক্ত না হয়
threads.frames.offset INT64 বাইট অফসেট বাইনারি ইমেজ যে কোড ধারণ করে
threads.frames.address INT64 বাইনারি চিত্রের ঠিকানা যা কোড ধারণ করে
threads.frames.library STRING ফ্রেম অন্তর্ভুক্ত লাইব্রেরির প্রদর্শন নাম
threads.frames.owner STRING বিকাশকারী, বিক্রেতা, রানটাইম, প্ল্যাটফর্ম বা সিস্টেম৷
threads.frames.blamed বুলিয়ান Crashlytics-এর বিশ্লেষণ নির্ধারণ করেছে যে এই ফ্রেমটি ত্রুটির কারণ

ডেটা স্টুডিওর সাথে এক্সপোর্ট করা ক্র্যাশলিটিক্স ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা

Google ডেটা স্টুডিও রিপোর্ট, সহজ পড়া আছে সহজ ভাগ করার জন্য, এবং সম্পূর্ণরূপে স্বনির্ধারিত মধ্যে BigQuery- তে আপনার Crashlytics ডেটাসেট সক্রিয়।

ডেটা স্টুডিও ব্যবহার সম্পর্কে আরও জানার জন্য, তথ্য স্টুডিও দ্রুতশুরু নির্দেশিকা চেষ্টা করুন, ডেটা স্টুডিও স্বাগতম

একটি Crashlytics রিপোর্ট টেমপ্লেট ব্যবহার করে

ডেটা স্টুডিওতে Crashlytics-এর জন্য একটি নমুনা প্রতিবেদন রয়েছে যাতে এক্সপোর্ট করা Crashlytics BigQuery স্কিমা থেকে মাত্রা এবং মেট্রিক্সের একটি বিস্তৃত সেট রয়েছে। আপনি রপ্তানি স্ট্রিমিং Crashlytics BigQuery- তে সক্ষম করেছেন, তাহলে আপনি ডেটা স্টুডিও template.You এর রিয়েলটাইম প্রবণতা পৃষ্ঠাতে যে ডেটা দেখতে দ্রুত করার জন্য একটি ফর্মা হিসেবে নমুনা ব্যবহার নতুন রিপোর্ট এবং দৃশ্য আপনার নিজের অ্যাপ্লিকেশনের কাঁচা ক্র্যাশ ডেটার উপর ভিত্তি করে তৈরি করতে পারেন পারেন:

  1. খুলুন Crashlytics ডেটা স্টুডিও ড্যাশবোর্ড টেমপ্লেট
  2. উপরের ডান দিকের কোণায় অবস্থিত ব্যবহারের টেমপ্লেট ক্লিক করুন।
  3. নতুন তথ্য উত্স ড্রপডাউন, নতুন ডেটা উত্স তৈরি করুন নির্বাচন করুন।
  4. BigQuery- তে কার্ডে নির্বাচন ক্লিক করুন।
  5. নির্বাচন আমার প্রকল্পওয়ারি রপ্তানি Crashlytics তথ্য ধারণকারী একটি সারণি নির্বাচন করুন> [আপনার প্রকল্পের-নাম]> firebase_crashlytics> [আপনার টেবিল-নাম]। আপনার ব্যাচ টেবিল সবসময় নির্বাচন করার জন্য উপলব্ধ; Crashlytics BigQuery স্ট্রিমিং এক্সপোর্ট চালু থাকলে, আপনি পরিবর্তে আপনার রিয়েলটাইম টেবিল নির্বাচন করতে পারেন।
  6. কনফিগারেশন অধীনে, সেট Crashlytics টেমপ্লেট স্তর ডিফল্ট।
  7. নতুন তথ্য উৎস তৈরি করতে কানেক্ট ক্লিক করুন।
  8. Crashlytics টেমপ্লেট ফিরে যাওয়ার প্রতিবেদন যোগ করুন।
  9. অবশেষে, Crashlytics ডেটা স্টুডিও ড্যাশবোর্ড টেমপ্লেটের আপনার কপি তৈরি করতে প্রতিবেদন তৈরি করুন এ ক্লিক করুন।