Cloud Logging-এ সেভ করা ডেটা দিয়ে আপনি কী করতে পারবেন?

Crashlytics এবং (ঐচ্ছিকভাবে) Firebase সেশন ডেটা Cloud Logging-এ এক্সপোর্ট করার পরে, আপনি ডেটা নিয়ে কাজ শুরু করতে পারবেন। এর ফলে আপনার অ্যাপের স্থিতিশীলতা আরও ভালোভাবে বুঝতে এবং এমনকি কাস্টম ড্যাশবোর্ড তৈরি করতে, কাস্টম অ্যালার্ট সেট-আপ করতে এবং আপনার ডেটা বিশ্লেষণ করতে, অন্যান্য Google Cloud পরিষেবায় লগ ব্যবহার করতে পারবেন।

এছাড়াও, আপনি অন্যান্য পরিষেবায় ডেটা এক্সপোর্ট করতে পারবেন।

আপনার ডেটা নিয়ে কাজ করার জন্য এখানে কিছু সাধারণ ব্যবহারের উদাহরণ দেওয়া হল:

  • উন্নত বিশ্লেষণের জন্য লগ-ভিত্তিক মেট্রিক তৈরি করুন
    আপনার লগ এন্ট্রিকে এমন মেট্রিক্সে পরিণত করুন যা নির্দিষ্ট অ্যাপের আচরণ বা সময়ের সাথে সাথে স্থিতিশীলতা সংক্রান্ত ট্রেন্ড ট্র্যাক করে। যেমন, আপনি একটি মেট্রিক তৈরি করতে পারেন যা গণনা করে যে কত ঘন ঘন একটি নির্দিষ্ট নন-ফ্যাটাল ব্যতিক্রম ঘটে এবং অন্যান্য সিস্টেম হেল্থ মেট্রিক্সের সাথে এটি কল্পনা করে।

  • কাস্টম বিজ্ঞপ্তি চ্যানেলের জন্য উন্নত অ্যালার্ট সেট-আপ করা
    Cloud Monitoring-এ কাস্টম অ্যালার্ম নীতি সেট-আপ করে ডিফল্ট ইমেল অ্যালার্টের বাইরে যান। নির্দিষ্ট লগ প্যাটার্ন বা থ্রেশহোল্ডের উপর ভিত্তি করে বিজ্ঞপ্তি ট্রিগার করে Slack, Jira বা PagerDuty-র মতো পরিষেবায় পাঠান।

  • কাস্টম ড্যাশবোর্ড ও চার্ট তৈরি করা
    আপনার ব্যবসার জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ মেট্রিক হাইলাইট করে এমন পছন্দমতো ড্যাশবোর্ড তৈরি করতে Cloud Monitoring ব্যবহার করুন। আপনি ক্র্যাশ-ফ্রি রেট, সেশন ভলিউম এবং ত্রুটির সংখ্যাকে একটি সিঙ্গেল ভিউতে অন্যান্য Google Cloud প্রোডাক্ট ডেটার সাথে একত্রিত করে দেখতে পারেন।

  • ব্যাকএন্ড লগ থেকে অ্যাপ ক্র্যাশ সংক্রান্ত তথ্য সংগ্রহ করা
    ক্লায়েন্ট-সাইড ক্র্যাশ ডেটা ও সার্ভার-সাইড লগ এক জায়গায় ইন্টিগ্রেট করুন।

  • ক্র্যাশ সংক্রান্ত কাঁচা ডেটা বড় আকারে সার্চ ও ফিল্টার করা
    LQL (লগিং কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ) ব্যবহার করে জটিল কোয়েরি চালানোর জন্য Logs Explorer ব্যবহার করুন। বিরল বা ডিভাইস-নির্দিষ্ট সমস্যা খুঁজে পেতে, আপনি সব ব্যবহারকারী ও ভার্সন জুড়ে নির্দিষ্ট লগ মেসেজ, কাস্টম কী বা ব্রেডক্রাম্ব সার্চ করতে পারবেন।

  • দীর্ঘমেয়াদী স্টোরেজ বা এক্সটার্নাল প্রসেসিংয়ের জন্য রুট ডেটা
    কমপ্লায়েন্স, BigQuery ব্যাপক-স্কেল অ্যানালিটিক্স বা Pub/Sub আপনার নিজস্ব এক্সটার্নাল মনিটরিং টুলে ডেটা স্ট্রিম করার জন্য আপনার Crashlytics লগ Cloud Storage-এ এক্সপোর্ট করতে লগ সিঙ্ক ব্যবহার করুন।

আপনার অ্যাপের স্থিতিশীলতা সম্পর্কে আরও ভালোভাবে বোঝা

Google Cloud কনসোলে Logs Explorer কোয়েরি, বিল্ট-ইন ফিল্টার ও ডেটা প্যানেল ব্যবহার করে আপনার নির্দিষ্ট লগ ও ডেটা দেখার জন্য টুল অফার করা হয়। নিচের পরবর্তী বিভাগে কোয়েরির মাধ্যমে আপনার লগ ফিল্টার করা সম্পর্কে আরও জানুন।

Crashlytics ড্যাশবোর্ড আপনার অ্যাপের স্বাস্থ্য সম্পর্কে একটি সামগ্রিক ওভারভিউ প্রদান করলেও, Cloud Logging-এ এক্সপোর্ট করলে আপনি অ্যাপের আচরণ সম্পর্কে আরও সূক্ষ্ম প্রশ্ন উত্তর দিতে পারবেন:

  • ব্যাকএন্ড অ্যাক্টিভিটির সাথে নির্দিষ্ট ক্র্যাশ কীভাবে সম্পর্কিত?
    ক্লায়েন্ট-সাইড ক্র্যাশ হওয়ার সময় আপনার সার্ভারে ঠিক কী ঘটছিল তা দেখতে একটি সাধারণ শনাক্তকারী (যেমন, ব্যবহারকারী আইডি বা অনুরোধ আইডি) ব্যবহার করুন।

  • নির্দিষ্ট ভৌগোলিক অঞ্চলের জন্য ক্র্যাশ-ফ্রি সেশন রেট কত?
    ইভেন্টকে Crashlytics Firebase সেশন ডেটার সাথে যুক্ত করে, আপনি এমন উন্নত মেট্রিক গণনা করতে পারবেন যা স্ট্যান্ডার্ড ড্যাশবোর্ডে উপলভ্য নয়।

  • নতুন রোল-আউটের পরে নির্দিষ্ট কিছু ডিভাইস মডেলে কি বেশি পরিমাণে নন-ফ্যাটাল সমস্যা হচ্ছে?
    রিয়েল-টাইমে হার্ডওয়্যার-নির্দিষ্ট রিগ্রেশন শনাক্ত করতে device.model ও error_type অনুযায়ী কাঁচা লগ ফিল্টার করুন।

  • ক্র্যাশ হওয়ার আগে ঠিক কী কী ঘটনা ঘটেছিল?
    লগ এন্ট্রির মধ্যে breadcrumbs এবং logs ফিল্ডগুলি পরীক্ষা করে দেখুন যে ব্যর্থতার আগে ব্যবহারকারীর অ্যাকশন ও সিস্টেম ইভেন্টের টাইমস্ট্যাম্প করা ট্রেল আছে কিনা।

  • লেটেস্ট ভার্সনে নির্দিষ্ট "মেমরি নেই" সমস্যার কারণে কতজন ব্যবহারকারী প্রভাবিত হয়েছেন?
    নির্দিষ্ট ব্যতিক্রমের ধরনের সাথে যুক্ত অনন্য installation_uuid ভ্যালুর সংখ্যা খুঁজে পেতে, সব লগ জুড়ে কোয়েরি চালান।

  • কোনও নির্দিষ্ট ফিচারের কারণে কি অন্যান্য ফিচারের তুলনায় বেশি ক্র্যাশ হচ্ছে?
    আপনি যদি ফিচার ফ্ল্যাগ বা অ্যাপের অবস্থা ট্র্যাক করার জন্য কাস্টম কী ব্যবহার করেন, তাহলে আপনি নিজের লগ ফিল্টার করে দেখতে পারেন যে ক্র্যাশ ইভেন্টে কোনও নির্দিষ্ট কী-ভ্যালু পেয়ার অনুপযুক্তভাবে দেখানো হয়েছে কিনা।

অন্যান্য Google Cloud পরিষেবায় লগ ব্যবহার করা

এছাড়াও, আপনি অন্যান্য Google Cloud পরিষেবায় আপনার লগ ব্যবহার করতে পারবেন, যেমন Cloud Monitoring বা BigQuery।

Cloud Monitoring

Cloud Monitoring ব্যবহার করে, আপনি নিম্নলিখিত যেকোনও কাজ করতে, আপনার এক্সপোর্ট করা ডেটার উপর ভিত্তি করে লগ-ভিত্তিক মেট্রিক ব্যবহার করতে পারেন:

Cloud Monitoring-এ Cloud Logging ডেটা কীভাবে অ্যাক্সেস করবেন

Cloud Logging ও Cloud Monitoring দুটিই যেহেতু Google Cloud Observability Suite-এর অংশ, তাই Cloud Logging-এ সেভ করা ডেটা আপনি সরাসরি Cloud Monitoring-এর সাথে ব্যবহার করতে পারবেন, এর জন্য ডেটা এক্সপোর্ট করার প্রয়োজন হবে না।

BigQuery

BigQuery ব্যবহার করে, আপনি নিম্নলিখিত যেকোনও কাজ করতে পারবেন:

  • আপনার এক্সপোর্ট করা ডেটা থেকে কাস্টম ড্যাশবোর্ড তৈরি করতে Data Studio ব্যবহার করুন। তাদের স্বাগত নির্দেশিকা থেকে Data Studio সম্পর্কে আরও জানুন।

  • কাস্টম রিপোর্ট ও সারসংক্ষেপ তৈরি করতে, আপনার Crashlytics ডেটা ও (ঐচ্ছিকভাবে) Firebase সেশন ডেটার উপর কোয়েরি চালান।

  • BigQuery-এ এক্সপোর্ট করা অন্যান্য Firebase ডেটার সাথে আপনার Crashlytics ডেটা একত্রিত করুন এবং নতুন উপায়ে কোয়েরি করুন।

BigQuery-এ Cloud Logging ডেটা কীভাবে অ্যাক্সেস করবেন

Cloud Logging-এ সেভ করা আপনার এক্সপোর্ট করা ডেটা BigQuery-এর সাথে ব্যবহার করা শুরু করতে, আপনাকে BigQuery-এর জন্য এটি অ্যাক্সেসযোগ্য করে তুলতে হবে। নিম্নলিখিত বিকল্পগুলির মধ্যে একটি ব্যবহার করুন: