Crashlytics और (ज़रूरत के हिसाब से) Firebase सेशन के डेटा को Cloud Logging में एक्सपोर्ट करने के बाद, डेटा का इस्तेमाल करके अपने ऐप्लिकेशन की परफ़ॉर्मेंस को बेहतर तरीके से समझा जा सकता है. इसके अलावा, कस्टम डैशबोर्ड बनाने, कस्टम सूचनाएं सेट अप करने, और डेटा का विश्लेषण करने के लिए, Google Cloud की अन्य सेवाओं में लॉग का इस्तेमाल भी किया जा सकता है.
आपके पास डेटा को अन्य सेवाओं में एक्सपोर्ट करने का विकल्प भी है.
यहां डेटा के साथ काम करने के कुछ सामान्य उदाहरण दिए गए हैं:
बेहतर विश्लेषण के लिए, लॉग-आधारित मेट्रिक बनाएं
अपनी लॉग एंट्री को मेट्रिक में बदलें. इससे, समय के साथ ऐप्लिकेशन के व्यवहार या स्थिरता के रुझानों को ट्रैक किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, आप यह गिनने के लिए एक मेट्रिक बना सकते हैं कि कोई खास नुकसान न पहुंचाने वाली गड़बड़ी कितनी बार होती है और उसे सिस्टम की सेहत की मेट्रिक के साथ विज़ुअलाइज़ कर सकते हैं.पसंद के मुताबिक सूचनाएं पाने के लिए, बेहतर अलर्ट सेट अप करना
Cloud Monitoring में अलर्ट करने की नीतियां सेट अप करके, ईमेल से मिलने वाली डिफ़ॉल्ट सूचनाओं के अलावा, अन्य सूचनाएं भी पाएं. लॉग के खास पैटर्न या थ्रेशोल्ड के आधार पर सूचनाएं ट्रिगर करें. साथ ही, उन्हें Slack, Jira या PagerDuty जैसी सेवाओं पर भेजें.कस्टम डैशबोर्ड और चार्ट बनाएं
Cloud Monitoring का इस्तेमाल करके, अपनी पसंद के मुताबिक डैशबोर्ड बनाएं. इनमें आपके कारोबार के लिए सबसे अहम मेट्रिक हाइलाइट की जाती हैं. एक ही व्यू में, ऐप्लिकेशन क्रैश न होने की दर, सेशन की संख्या, और गड़बड़ियों की संख्या देखी जा सकती है. साथ ही, Google Cloud के अन्य प्रॉडक्ट डेटा को भी देखा जा सकता है.ऐप्लिकेशन क्रैश होने की जानकारी को बैकएंड लॉग से जोड़ना
क्लाइंट-साइड पर ऐप्लिकेशन क्रैश होने के डेटा को सर्वर-साइड लॉग के साथ एक ही जगह पर इंटिग्रेट करें.क्रैश से जुड़े रॉ डेटा को बड़े पैमाने पर खोजना और फ़िल्टर करना
एलक्यूएल (लॉगिंग क्वेरी लैंग्वेज) का इस्तेमाल करके, जटिल क्वेरी चलाने के लिए Logs Explorer का इस्तेमाल करें. अपने सभी उपयोगकर्ताओं और वर्शन के लिए, खास लॉग मैसेज, कस्टम कुंजियां या ब्रेडक्रंब खोजे जा सकते हैं. इससे, आपको कभी-कभार होने वाली या डिवाइस से जुड़ी समस्याओं का पता लगाने में मदद मिलती है.लंबे समय तक डेटा सेव रखने या बाहरी प्रोसेसिंग के लिए डेटा रूट करना
लॉग सिंक का इस्तेमाल करके, अपने Crashlytics लॉग को Cloud Storage में एक्सपोर्ट करें, ताकि नियमों का पालन किया जा सके. बड़े पैमाने पर विश्लेषण करने के लिए, लॉग को BigQuery में एक्सपोर्ट करें. इसके अलावा, डेटा को अपने बाहरी मॉनिटरिंग टूल में स्ट्रीम करने के लिए, लॉग को Pub/Sub में एक्सपोर्ट करें.
अपने ऐप्लिकेशन की स्थिरता को बेहतर तरीके से समझना
Google Cloud कंसोल में मौजूद Logs Explorer, क्वेरी और पहले से मौजूद फ़िल्टर और डेटा पैनल का इस्तेमाल करके, आपके खास लॉग और डेटा को देखने के लिए टूल उपलब्ध कराता है. नीचे दिए गए अगले सेक्शन में, क्वेरी की मदद से लॉग फ़िल्टर करने के बारे में ज़्यादा जानें.
Crashlytics डैशबोर्ड पर, आपके ऐप्लिकेशन की परफ़ॉर्मेंस की खास जानकारी मिलती है. वहीं, Cloud Logging में डेटा एक्सपोर्ट करने पर, आपको अपने ऐप्लिकेशन के व्यवहार के बारे में ज़्यादा बारीकी से जानकारी मिलती है:
कोई खास क्रैश, बैकएंड गतिविधि से कैसे जुड़ा है?
किसी सामान्य आइडेंटिफ़ायर (जैसे, यूज़र आईडी या अनुरोध आईडी) का इस्तेमाल करके देखें कि क्लाइंट-साइड क्रैश होने के समय, आपके सर्वर पर क्या हो रहा था.किसी खास भौगोलिक क्षेत्र के लिए, ऐसे सेशन जिनमें ऐप्लिकेशन क्रैश नहीं हुआ, का रेट क्या है?
Crashlytics इवेंट को Firebase सेशन डेटा के साथ जोड़कर, ऐसी ऐडवांस मेट्रिक का हिसाब लगाया जा सकता है जो स्टैंडर्ड डैशबोर्ड में उपलब्ध नहीं हैं.क्या नए रोलआउट के बाद, कुछ डिवाइस मॉडल पर नुकसान न पहुंचाने वाली गड़बड़ियां ज़्यादा संख्या में आ रही हैं?
रीयल-टाइम में हार्डवेयर से जुड़ी समस्याओं की पहचान करने के लिए, रॉ लॉग कोdevice.modelऔरerror_typeके हिसाब से फ़िल्टर करें.क्रैश होने से पहले, इवेंट का क्रम क्या था?
लॉग एंट्री मेंbreadcrumbsऔरlogsफ़ील्ड की जांच करें. इससे आपको गड़बड़ी होने से पहले, उपयोगकर्ता की कार्रवाइयों और सिस्टम इवेंट की टाइमस्टैंप वाली जानकारी दिखेगी.ऐप्लिकेशन के नए वर्शन में, "आउट ऑफ़ मेमोरी" गड़बड़ी से कितने उपयोगकर्ताओं पर असर पड़ा है?
सभी लॉग में क्वेरी चलाकर, किसी खास तरह के अपवाद से जुड़ी यूनीकinstallation_uuidवैल्यू की संख्या का पता लगाएं.क्या किसी खास सुविधा की वजह से, ऐप्लिकेशन अन्य सुविधाओं के मुकाबले ज़्यादा क्रैश हो रहा है?
अगर फ़ीचर फ़्लैग या ऐप्लिकेशन की स्थितियों को ट्रैक करने के लिए, कस्टम कुंजियों का इस्तेमाल किया जाता है, तो लॉग को फ़िल्टर करके यह देखा जा सकता है कि क्रैश इवेंट में कोई खास की-वैल्यू पेयर, ज़रूरत से ज़्यादा बार दिख रहा है या नहीं.
Google Cloud की अन्य सेवाओं में लॉग इस्तेमाल करना
लॉग का इस्तेमाल, Google Cloud की अन्य 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-आधारित मेट्रिक का इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे, इनमें से कोई भी काम किया जा सकता है:
कस्टम सूचना चैनलों पर कस्टम अलर्ट सेट अप करें और भेजें.
Cloud Monitoring में Cloud Logging का डेटा ऐक्सेस करने का तरीका
Cloud Logging और Cloud Monitoring, दोनों Google Cloud Observability Suite का हिस्सा हैं. इसलिए, Cloud Logging में सेव किए गए डेटा को एक्सपोर्ट किए बिना, सीधे Cloud Monitoring में इस्तेमाल किया जा सकता है.
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 करें. Data Studio के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, उनकी वेलकम गाइड पढ़ें.
कस्टम रिपोर्ट और खास जानकारी जनरेट करने के लिए, अपने Crashlytics डेटा और (ज़रूरी नहीं) Firebase सेशन के डेटा पर क्वेरी चलाएं.
अपने Crashlytics डेटा को, BigQuery में एक्सपोर्ट किए गए अन्य Firebase डेटा के साथ जोड़ें 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 किसी एक विकल्प का इस्तेमाल करें:
लिंक किए गए डेटासेट का इस्तेमाल करके, BigQuery और Cloud Logging डेटा को जोड़ें.
लॉग सिंक का इस्तेमाल करके, Cloud Logging में सेव किए गए डेटा को BigQuery में एक्सपोर्ट करें.