लॉग फ़िल्टर करना और लॉग पर आधारित मेट्रिक बनाना

एक बार जब आपका Crashlytics डेटा और (ज़रूरी नहीं) Firebase सेशन का डेटा Cloud Logging पर एक्सपोर्ट हो जाता है, तो आप अपने लॉग फ़िल्टर कर सकते हैं और लॉग के आधार पर मेट्रिक बना सकते हैं. ये दोनों सुविधाएं, खास डेटा को देखने, उसका इस्तेमाल करने, और उसका विश्लेषण करने में मददगार होती हैं.

अगर आपने अब तक यह लेख नहीं पढ़ा है, तो Cloud LoggingCloud Logging में सेव किए गए डेटा के साथ काम करने के बारे में जानने के लिए, आपका डेटा किस काम आ सकता है लेख पढ़ें. इसमें आपको पूरी सूची और उदाहरण मिलेंगे.

क्वेरी की मदद से लॉग फ़िल्टर करना

लॉग फ़िल्टर करने से, खास डेटा को देखने में मदद मिलती है. साथ ही, डेटा स्टोरेज और आगे के विश्लेषण के लिए लागत कम करने में भी मदद मिलती है. लॉग फ़िल्टर करने के लिए, LQL (लॉगिंग क्वेरी लैंग्वेज) का इस्तेमाल किया जाता है.

क्वेरी की मदद से लॉग फ़िल्टर करने का तरीका जानने के लिए, लॉग एक्सप्लोरर का इस्तेमाल करके क्वेरी के उदाहरणLogs Explorer और लॉग क्वेरी बनाना लेख पढ़ें. यहां दी गई टेबल में, उन क्वेरी के लिए उपलब्ध फ़ील्ड के बारे में बताया गया है.

GeminiGoogle Cloud

फ़िल्टर के उदाहरण

Crashlytics के लिए, क्वेरी के शुरुआती फ़िल्टर के कुछ उदाहरण यहां दिए गए हैं:

• किसी खास ऐप्लिकेशन वर्शन के लिए, सभी फ़ेटल क्रैश ढूंढना:

  logName="projects/PROJECT_ID/logs/firebasecrashlytics.googleapis.com%2Fevents"
  jsonPayload.issue.errorType="FATAL"
  jsonPayload.version.displayVersion="3.2.0"

• किसी खास डिवाइस मॉडल (उदाहरण के लिए, Pixel 6a) पर होने वाले क्रैश की पहचान करना:

  logName="projects/PROJECT_ID/logs/firebasecrashlytics.googleapis.com%2Fevents"
  jsonPayload.device.model="Pixel 6a"

• सभी फ़ेटल इवेंट में, OutOfMemoryError को खोजना:

  logName="projects/PROJECT_ID/logs/firebasecrashlytics.googleapis.com%2Fevents"
  jsonPayload.issue.errorType="FATAL"
  jsonPayload.issue.subtitle="java.lang.OutOfMemoryError"

• किसी खास Crashlytics समस्या के आईडी के लिए इवेंट ढूंढना:

  logName="projects/PROJECT_ID/logs/firebasecrashlytics.googleapis.com%2Fevents"
  jsonPayload.issue.id="ISSUE_ID"

लॉग स्कीमा

हर लॉग एंट्री का पहले से तय स्ट्रक्चर होता है. साथ ही, इसमें क्वेरी किए जा सकने वाले फ़ील्ड होते हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, LogEntry देखें.

एक्सपोर्ट किए गए डेटा के लॉग स्कीमाके बारे में जानें, इसमें Crashlytics डेटा, Firebase सेशन का डेटा, और डिवाइस लॉगशामिल हैं.

लॉग के आधार पर मेट्रिक बनाना

लॉग के आधार पर मेट्रिक देखी और बनाई जा सकती हैं. इसके बाद, Cloud Monitoring में इन मेट्रिक का इस्तेमाल करके चार्ट, कस्टम डैशबोर्ड, और कस्टम अलर्ट बनाए जा सकते हैं.

• पहले से तय सिस्टम मेट्रिक का इस्तेमाल करें. ये मेट्रिक अपने-आप रिकॉर्ड होती हैं. जैसे, किसी तय समयावधि में होने वाले लॉगिंग इवेंट की संख्या.

• अपने प्रोजेक्ट के लिए, उपयोगकर्ता के तय की गई मेट्रिक बनाएं. दी गई क्वेरी से मेल खाने वाली लॉग एंट्री की संख्या गिनी जा सकती है. साथ ही, मेल खाने वाली लॉग एंट्री की मदद से, खास वैल्यू को ट्रैक किया जा सकता है. रेगुलर एक्सप्रेशन का इस्तेमाल करके फ़िल्टर किया जा सकता है. उपयोगकर्ता के तय की गई मेट्रिक की कीमत की समीक्षा करना न भूलें

• Cloud Monitoring का इस्तेमाल करके, खास मैसेज वाली लॉग एंट्री की संख्या रिकॉर्ड की जा सकती है. साथ ही, लॉग एंट्री में रिपोर्ट की गई लेटेन्सी की जानकारी निकाली जा सकती है. इसके बाद, चार्ट और कस्टम अलर्ट में इन मेट्रिक का इस्तेमाल किया जा सकता है.

लॉग के आधार पर मेट्रिक के उदाहरण

यहां, उपयोगकर्ता के तय की गई लॉग के आधार पर दो मेट्रिक के उदाहरण दिए गए हैं. इन्हें, एक्सपोर्ट किए गए Crashlytics और Firebase सेशन के डेटा से बनाया जा सकता है:

• Crashlytics डेटा का इस्तेमाल करके:
  firebase/crashlytics_events नाम की मेट्रिक बनाएं. इसका लेबल errorType रखें, और इसे इस तरह तय करें:

  logName="projects/PROJECT_ID/logs/firebasecrashlytics.googleapis.com%2Fevents"

• Firebase सेशन के डेटा का इस्तेमाल करके:
  firebase/session_events नाम की मेट्रिक बनाएं. इसका लेबल eventType रखें, और इसे इस तरह तय करें:

  logName="projects/PROJECT_ID/logs/firebasecrashlytics.googleapis.com%2Fsession_events"

आगे क्या करना है?

• डेटा को तुरंत विज़ुअलाइज़ करने के लिए, अस्थायी चार्ट बनाएं.

• लंबे समय तक और बेहतर मॉनिटरिंग के लिए, कस्टम डैशबोर्ड बनाएं.

• कस्टम सूचनाएं सेट अप करें और उन्हें कस्टम सूचना चैनलों पर भेजें.