فلترة السجلّات وإنشاء مقاييس مستندة إلى السجلّات

بعد تصدير بيانات Crashlytics وبيانات جلسات Firebase (اختياريًا) إلى Cloud Logging، يمكنك فلترة سجلّاتك و إنشاء مقاييس مستندة إلى السجلّات. ويفيدك كلا الإجراءَين في عرض بيانات معيّنة واستخدامها وتحليلها.

إذا لم يسبق لك ذلك، يُرجى الاطّلاع على ما الذي يمكنك فعله ببياناتك؟ للحصول على قائمة شاملة وأمثلة عن كيفية التعامل مع البيانات المخزّنة في Cloud Logging.

فلترة سجلّاتك باستخدام طلبات البحث

تفيدك فلترة سجلّاتك في عرض بيانات معيّنة وتقليل تكاليف تخزين البيانات وإجراء المزيد من التحليلات. يمكنك فلترة السجلّات باستخدام لغة طلبات البحث في Logging (LQL).

للتعرّف على كيفية فلترة سجلّاتك باستخدام طلبات البحث، يُرجى الانتقال إلى مقالتَي نماذج لطلبات البحث باستخدام Logs Explorer و إنشاء طلبات البحث في السجلّات. يصف الجدول أدناه الحقول المتاحة لطلبات البحث هذه.

أمثلة على الفلاتر

بالنسبة إلى Crashlytics، إليك بعض الأمثلة على الفلاتر الأولية لطلب بحث:

• العثور على جميع الأعطال الخطيرة لإصدار معيّن من التطبيق:

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

• تحديد الأعطال التي تحدث على طراز جهاز معيّن (مثل Pixel 6a):

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

• البحث عن OutOfMemoryError معيّن في جميع الأحداث الخطيرة:

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

• العثور على أحداث لمعرّف مشكلة معيّن Crashlytics

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

مخطط السجلّ

يتضمّن كل إدخال في السجلّ بنية محدّدة مسبقًا وحقولاً يمكن طلبها (راجِع LogEntry).

تعرَّف على مخطط السجلّ للبيانات التي تم تصديرها، بما في ذلك Crashlytics البيانات، بيانات جلسات Firebase، وسجلّات الأجهزة.

إنشاء مقاييس مستندة إلى السجلّات

يمكنك عرض المقاييس المستندة إلى السجلّات وإنشاؤها، ثم استخدامها في Cloud Monitoring لإنشاء رسوم بيانية ولوحات بيانات مخصّصة وتنبيهات مخصّصة.

• استخدِم مقاييس النظام المحدّدة مسبقًا التي يتم تسجيلها تلقائيًا، مثل عدد أحداث التسجيل التي حدثت خلال فترة زمنية معيّنة.

• أنشِئ مقاييس محدّدة من قِبل المستخدِم لمشروعك. يمكنك حساب عدد إدخالات السجلّ التي تطابِق طلب بحث معيّن أو تتبُّع قيم معيّنة باستخدام إدخالات السجلّ المطابِقة. يمكنك الفلترة باستخدام التعبيرات العادية. يُرجى مراجعة الأسعار للمقاييس المحدّدة من قِبل المستخدِم.

• استخدِم Cloud Monitoring لتسجيل عدد إدخالات السجلّ التي تحتوي على رسائل معيّنة أو استخرِج معلومات وقت الاستجابة المُبلغ عنها في إدخالات السجلّ. يمكنك بعد ذلك استخدام هذه المقاييس في الرسوم البيانية والتنبيهات المخصّصة.

أمثلة على المقاييس المستندة إلى السجلّات

في ما يلي مثالان على المقاييس المستندة إلى السجلّات والمحدّدة من قِبل المستخدِم والتي يمكنك إنشاؤها من بيانات Crashlytics وبيانات جلسات Firebase التي تم تصديرها:

• استخدام بيانات Crashlytics‏:
  أنشِئ مقياسًا باسم firebase/crashlytics_events مع تصنيف errorType، وحدِّده على النحو التالي:

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

• استخدام بيانات جلسات Firebase:
  أنشِئ مقياسًا باسم firebase/session_events مع تصنيف eventType، وحدِّده على النحو التالي:

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

ما هي الخطوات التالية؟

• أنشِئ رسومًا بيانية مؤقتة لعرض البيانات بسرعة.

• أنشِئ لوحات بيانات مخصّصة للمراقبة المتقدّمة على المدى الطويل.

• اعِدّ التنبيهات المخصّصة وأرسِلها إلى قنوات الإشعارات المخصّصة.