Que pouvez-vous faire avec vos données stockées dans Cloud Logging ?

Après avoir exporté vos données Crashlytics et (facultativement) vos données de sessions Firebase dans Cloud Logging, vous pouvez commencer à les utiliser pour mieux comprendre la stabilité de votre application et même utiliser des journaux dans d'autres services Google Cloud pour créer des tableaux de bord personnalisés, configurer des alertes personnalisées et analyser vos données.

Vous pouvez également exporter les données vers d'autres services.

Voici quelques cas d'utilisation courants pour travailler avec vos données :

  • Créer des métriques basées sur les journaux pour une analyse avancée
    Transformez vos entrées de journal en métriques qui suivent des comportements spécifiques de l'application ou des tendances de stabilité au fil du temps. Par exemple, vous pouvez créer une métrique pour compter la fréquence à laquelle une exception non fatale spécifique se produit et la visualiser avec d'autres métriques d'état du système.

  • Configurer des alertes avancées pour les canaux de notification personnalisés
    Allez au-delà des alertes par e-mail par défaut en configurant des règles d'alerte personnalisées dans Cloud Monitoring. Déclenchez des notifications en fonction de seuils ou de modèles de journaux spécifiques, et envoyez-les à des services tels que Slack, Jira ou PagerDuty.

  • Créer des tableaux de bord et des graphiques personnalisés
    Utilisez Cloud Monitoring pour créer des tableaux de bord personnalisés qui mettent en évidence les métriques les plus importantes pour votre entreprise. Vous pouvez visualiser les taux sans plantage, les volumes de sessions et le nombre d'erreurs dans une seule vue combinée à d'autres données de produits Google Cloud.

  • Corréler les plantages d'applications avec les journaux de backend
    Intégrez vos données de plantage côté client à vos journaux côté serveur en un seul endroit.

  • Rechercher et filtrer des données de plantage brutes à grande échelle
    Utilisez Logs Explorer pour exécuter des requêtes complexes à l'aide de LQL (Logging Query Language). Vous pouvez rechercher des messages de journal spécifiques, des clés personnalisées ou des breadcrumbs pour tous vos utilisateurs et toutes vos versions afin de trouver des problèmes rares ou spécifiques à un appareil.

  • Router les données pour une conservation à long terme ou un traitement externe
    Utilisez des récepteurs de journaux pour exporter vos journaux Crashlytics vers Cloud Storage à des fins de conformité, vers BigQuery pour des analyses à grande échelle ou vers Pub/Sub pour diffuser des données dans vos propres outils de surveillance externes.

Mieux comprendre la stabilité de votre application

L' Logs Explorer de la console Google Cloud propose des outils permettant d'afficher vos journaux et données spécifiques à l'aide de requêtes, de filtres intégrés et de panneaux de données. Pour en savoir plus sur le filtrage de vos journaux avec des requêtes, consultez la section ci-dessous.

Bien que le tableau de bord Crashlytics fournisse une vue d'ensemble de l'état de votre application, l'exportation vers Cloud Logging vous permet de répondre à des questions plus précises sur le comportement de votre application :

  • Comment un plantage spécifique est-il corrélé à l'activité de backend ?
    Utilisez un identifiant commun (tel qu'un ID utilisateur ou un ID de requête) pour voir exactement ce qui se passait sur vos serveurs au moment où un plantage côté client s'est produit.

  • Quel est le taux de sessions sans plantage pour une région géographique spécifique ?
    En associant les événements Crashlytics aux données de sessions Firebase, vous pouvez calculer des métriques avancées qui ne sont pas disponibles dans le tableau de bord standard.

  • Certains modèles d'appareils rencontrent-ils un volume plus élevé d'erreurs non fatales après un nouveau déploiement ?
    Filtrez les journaux bruts par device.model et error_type pour identifier les régressions spécifiques au matériel en temps réel.

  • Quelle était la séquence exacte d'événements ayant entraîné un plantage ?
    Inspectez les champs breadcrumbs et logs dans une entrée de journal pour afficher la trace horodatée des actions de l'utilisateur et des événements système qui ont précédé un échec.

  • Combien d'utilisateurs sont concernés par une erreur spécifique de type "mémoire insuffisante" dans la dernière version ?
    Exécutez une requête dans tous les journaux pour trouver le nombre de valeurs installation_uuid uniques associées à un type d'exception spécifique.

  • Une fonctionnalité particulière provoque-t-elle plus de plantages que d'autres ?
    Si vous utilisez des clés personnalisées pour suivre les indicateurs de fonctionnalité ou les états de l'application, vous pouvez filtrer vos journaux pour voir si une paire clé-valeur spécifique est représentée de manière disproportionnée dans les événements de plantage.

Utiliser des journaux dans d'autres Google Cloud services

Vous pouvez également utiliser vos journaux dans d'autres Google Cloud services, tels que Cloud Monitoring ou BigQuery.

Cloud Monitoring

Avec Cloud Monitoring, vous pouvez utiliser des métriques basées sur les journaux en fonction de vos données exportées pour effectuer l'une des opérations suivantes :

Accéder aux données Cloud Logging dans Cloud Monitoring

Étant donné que Cloud Logging et Cloud Monitoring font tous deux partie de la Google Cloud Observability Suite, vous pouvez commencer à utiliser vos données stockées dans Cloud Logging directement avec Cloud Monitoring sans avoir à les exporter.

BigQuery

Avec BigQuery, vous pouvez effectuer l'une des opérations suivantes :

  • Utiliser Looker Studio pour créer des tableaux de bord personnalisés de vos données exportées Pour en savoir plus sur Looker Studio, consultez le guide de bienvenue.

  • Exécuter des requêtes sur vos données Crashlytics et (facultativement) vos données de sessions Firebase pour générer des rapports et des résumés personnalisés

  • Combiner vos données Crashlytics avec d'autres données Firebase que vous avez exportées vers BigQuery et les interroger de nouvelles manières

Accéder aux données Cloud Logging dans BigQuery

Pour commencer à utiliser vos données exportées stockées dans Cloud Logging avec BigQuery, vous devez les rendre accessibles à BigQuery. Utilisez l'une des options suivantes :