Cloud Logging में सेव किए गए डेटा का इस्तेमाल किस तरह किया जा सकता है?

अपने Crashlytics और (ज़रूरी नहीं) Firebase सेशन का डेटा Cloud Logging में एक्सपोर्ट करने के बाद, अपने ऐप्लिकेशन की स्थिरता को बेहतर तरीके से समझने के लिए, डेटा का इस्तेमाल किया जा सकता है. साथ ही, कस्टम डैशबोर्ड बनाने, कस्टम अलर्ट सेट अप करने, और अपने डेटा का विश्लेषण करने के लिए, Google Cloud की अन्य Google Cloud सेवाओं में लॉग का इस्तेमाल किया जा सकता है.

डेटा को अन्य सेवाओं में भी एक्सपोर्ट किया जा सकता है .

अपने डेटा के साथ काम करने के कुछ सामान्य इस्तेमाल के उदाहरण यहां दिए गए हैं:

  • बेहतर विश्लेषण के लिए, लॉग पर आधारित मेट्रिक बनाना
    अपने लॉग एंट्री को मेट्रिक में बदलें. इससे, समय के साथ-साथ ऐप्लिकेशन के खास व्यवहार या स्थिरता के रुझानों को ट्रैक किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, एक मेट्रिक बनाई जा सकती है. इससे, यह गिना जा सकता है कि कोई खास नॉन-फ़ेटल अपवाद कितनी बार होता है. साथ ही, इसे सिस्टम की अन्य हेल्थ मेट्रिक के साथ विज़ुअलाइज़ किया जा सकता है.

  • कस्टम सूचना चैनलों के लिए, बेहतर अलर्ट सेट अप करना
    Cloud Monitoring में, कस्टम अलर्ट की नीतियां सेट अप करके, डिफ़ॉल्ट ईमेल अलर्ट से ज़्यादा सुविधाएं पाएं. Cloud Monitoring. लॉग के खास पैटर्न या थ्रेशोल्ड के आधार पर सूचनाएं ट्रिगर करें और उन्हें Slack, Jira या PagerDuty जैसी सेवाओं पर भेजें.

  • कस्टम डैशबोर्ड और चार्ट बनाना
    अपनी पसंद के मुताबिक डैशबोर्ड बनाने के लिए, Cloud Monitoring का इस्तेमाल करें. इनमें, आपके कारोबार के लिए सबसे अहम मेट्रिक हाइलाइट की जाती हैं. क्रैश-फ़्री रेट, सेशन वॉल्यूम, और गड़बड़ी की संख्या को एक ही व्यू में विज़ुअलाइज़ किया जा सकता है. इसके साथ, Google Cloud प्रॉडक्ट का डेटा भी देखा जा सकता है.

  • ऐप्लिकेशन के क्रैश को बैकएंड लॉग से जोड़ना
    क्लाइंट-साइड क्रैश डेटा को सर्वर-साइड लॉग के साथ एक जगह पर इंटिग्रेट करें.

  • बड़े पैमाने पर, क्रैश के रॉ डेटा को खोजना और फ़िल्टर करना
    Logs Explorer का इस्तेमाल करके, मुश्किल क्वेरी चलाने के लिए, LQL (लॉगिंग क्वेरी लैंग्वेज) का इस्तेमाल करें. डिवाइस से जुड़ी खास समस्याओं या ऐसी समस्याओं को ढूंढने के लिए जो कभी-कभी होती हैं, अपने सभी उपयोगकर्ताओं और वर्शन में, लॉग के खास मैसेज, कस्टम कुंजियां या ब्रेडक्रंब खोजे जा सकते हैं.

  • लंबे समय तक डेटा बनाए रखने या बाहरी प्रोसेसिंग के लिए, डेटा को रूट करना
    Crashlytics के लॉग को Cloud Storage में एक्सपोर्ट करने के लिए, लॉग सिंक का इस्तेमाल करें. इससे, नियमों का पालन किया जा सकता है. बड़े पैमाने पर विश्लेषण के लिए, BigQuery में एक्सपोर्ट करें. साथ ही, अपने बाहरी मॉनिटरिंग टूल में डेटा स्ट्रीम करने के लिए, Pub/Sub में एक्सपोर्ट करें.Crashlytics

अपने ऐप्लिकेशन की स्थिरता को बेहतर तरीके से समझना

The Logs Explorer console में मौजूद Google Cloud, क्वेरी और बिल्ट-इन फ़िल्टर और डेटा पैनल का इस्तेमाल करके, आपके खास लॉग और डेटा देखने के लिए टूल उपलब्ध कराता है. अपने लॉग को क्वेरी की मदद से फ़िल्टर करने के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, नीचे दिया गया अगला सेक्शन पढ़ें.

जबकि Crashlytics डैशबोर्ड आपके ऐप्लिकेशन की परफ़ॉर्मेंस की खास जानकारी देता है, वहीं Cloud Logging में एक्सपोर्ट करने से, आपको अपने ऐप्लिकेशन के व्यवहार के बारे में ज़्यादा जानकारी मिलती है:

  • कोई खास क्रैश, बैकएंड गतिविधि से कैसे जुड़ा है?
    क्लाइंट-साइड क्रैश होने के समय, आपके सर्वर पर क्या हो रहा था, यह देखने के लिए, किसी सामान्य आइडेंटिफ़ायर (जैसे, उपयोगकर्ता आईडी या अनुरोध आईडी) का इस्तेमाल करें.

  • किसी खास भौगोलिक इलाके के लिए, क्रैश-फ़्री सेशन रेट क्या है?
    को Firebase सेशन के डेटा के साथ जोड़कर, ऐसी बेहतर मेट्रिक का हिसाब लगाया जा सकता है जो स्टैंडर्ड डैशबोर्ड में उपलब्ध नहीं हैं. Crashlytics

  • क्या नए रोलआउट के बाद, कुछ डिवाइस मॉडल में नॉन-फ़ेटल गड़बड़ियां ज़्यादा हो रही हैं?
    रीयल-टाइम में, हार्डवेयर से जुड़ी समस्याओं की पहचान करने के लिए, रॉ लॉग को device.model और error_type के हिसाब से फ़िल्टर करें.

  • क्रैश होने से पहले, इवेंट का सही क्रम क्या था?
    लॉग एंट्री में, breadcrumbs और logs फ़ील्ड की जांच करें. इससे, गड़बड़ी से पहले, उपयोगकर्ता की कार्रवाइयों और सिस्टम इवेंट का टाइमस्टैंप वाला ट्रेल दिखता है.

  • लेटेस्ट वर्शन में, "मेमोरी खत्म हो गई" वाली किसी खास गड़बड़ी से कितने उपयोगकर्ता प्रभावित हुए हैं?
    किसी खास अपवाद टाइप से जुड़ी, installation_uuid की यूनीक वैल्यू की संख्या ढूंढने के लिए, सभी लॉग पर क्वेरी चलाएं.

  • क्या कोई खास सुविधा, अन्य सुविधाओं के मुकाबले ज़्यादा क्रैश की वजह बन रही है?
    अगर फ़ीचर फ़्लैग या ऐप्लिकेशन की स्थितियों को ट्रैक करने के लिए, कस्टम कुंजियों का इस्तेमाल किया जाता है, तो अपने लॉग को फ़िल्टर करके देखा जा सकता है कि क्या क्रैश इवेंट में, किसी खास कुंजी-वैल्यू पेयर को ज़रूरत से ज़्यादा दिखाया गया है.

अन्य Google Cloud सेवाओं में लॉग का इस्तेमाल करना

अपने लॉग का इस्तेमाल, अन्य Google Cloud सेवाओं में भी किया जा सकता है. जैसे, Cloud Monitoring या BigQuery.

Cloud Monitoring

Cloud Monitoring का इस्तेमाल करके, एक्सपोर्ट किए गए डेटा के आधार पर, लॉग पर आधारित मेट्रिक का इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे, इनमें से कोई भी काम किया जा सकता है:

Cloud Monitoring में, Cloud Logging का डेटा ऐक्सेस करने का तरीका

चूंकि Cloud Logging और Cloud Monitoring दोनों ही Google Cloud Observability Suite का हिस्सा हैं, इसलिए Cloud Logging में सेव किए गए डेटा को, Cloud Monitoring के साथ सीधे इस्तेमाल किया जा सकता है. इसके लिए, डेटा को एक्सपोर्ट करने की ज़रूरत नहीं होती.

BigQuery

BigQuery का इस्तेमाल करके, इनमें से कोई भी काम किया जा सकता है:

  • एक्सपोर्ट किए गए डेटा के कस्टम डैशबोर्ड बनाने के लिए, Data Studio का इस्तेमाल करना. Data Studio के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, उनकी स्वागत गाइड पढ़ें.

  • कस्टम रिपोर्ट और खास जानकारी जनरेट करने के लिए, आपके Crashlytics डेटा और (ज़रूरी नहीं) Firebase सेशन डेटा पर क्वेरी चलाना.

  • अपने Crashlytics डेटा को, Firebase के अन्य डेटा के साथ जोड़ना. इसके लिए, डेटा को BigQuery में एक्सपोर्ट करें और नए तरीकों से क्वेरी करें.

BigQuery में, Cloud Logging का डेटा ऐक्सेस करने का तरीका

Cloud Logging में सेव किए गए, एक्सपोर्ट किए गए डेटा को BigQuery के साथ इस्तेमाल करने के लिए, आपको इसे BigQuery के लिए ऐक्सेस करना होगा. इनमें से कोई एक विकल्प इस्तेमाल करें: