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

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

এছাড়াও, আপনি অন্যান্য পরিষেবায় ডেটা এক্সপোর্ট করতে পারবেন।

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

  • উন্নত বিশ্লেষণের জন্য লগ-ভিত্তিক মেট্রিক্স তৈরি করুন
    আপনার লগ এন্ট্রিগুলিকে মেট্রিক্সে পরিণত করুন যা নির্দিষ্ট অ্যাপের আচরণ বা সময়ের সাথে সাথে স্থিতিশীলতার প্রবণতা ট্র্যাক করে। যেমন, আপনি একটি মেট্রিক তৈরি করতে পারেন যা গণনা করে যে কত ঘন ঘন একটি নির্দিষ্ট নন-ফেটাল ব্যতিক্রম ঘটে এবং অন্যান্য সিস্টেম হেলথ মেট্রিক্সের পাশাপাশি এটি ভিজ্যুয়ালাইজ করে।

  • কাস্টম বিজ্ঞপ্তি চ্যানেলের জন্য উন্নত সতর্কতা সেট-আপ করা
    Cloud Monitoring-এ কাস্টম সতর্কতা নীতি সেট-আপ করে ডিফল্ট ইমেল সতর্কতার বাইরে যান। নির্দিষ্ট লগ প্যাটার্ন বা থ্রেশহোল্ডের উপর ভিত্তি করে বিজ্ঞপ্তি ট্রিগার করুন এবং Slack, Jira বা PagerDuty-এর মতো পরিষেবাতে পাঠান।

  • কাস্টম ড্যাশবোর্ড ও চার্ট তৈরি করুন
    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 সংখ্যা অন্যান্য Google Cloud প্রোডাক্ট ডেটার সাথে একত্রিত করে একটি ভিউতে দেখতে পারেন।

  • ব্যাকএন্ড লগের সাথে অ্যাপ ক্র্যাশ সম্পর্কিত ডেটা মিলিয়ে দেখা
    আপনার ক্লায়েন্ট-সাইড ক্র্যাশ ডেটা, সার্ভার-সাইড লগের সাথে এক জায়গায় ইন্টিগ্রেট করুন।

  • স্কেলে ক্র্যাশ সংক্রান্ত কাঁচা ডেটা সার্চ ও ফিল্টার করুন
    LQL (লগিং কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ) ব্যবহার করে জটিল কোয়েরি রান করতে Logs Explorer ব্যবহার করুন। আপনি বিরল বা ডিভাইস-নির্দিষ্ট সমস্যা খুঁজে পেতে আপনার সমস্ত ব্যবহারকারী এবং ভার্সন জুড়ে নির্দিষ্ট লগ মেসেজ, কাস্টম কী বা ব্রেডক্রাম্ব সার্চ করতে পারেন।

  • দীর্ঘমেয়াদী ডেটা স্টোরেজ বা এক্সটার্নাল প্রসেসিংয়ের জন্য ডেটা রুট করা
    কমপ্লায়েন্সের জন্য Cloud Storage-এ, বড় স্কেলে অ্যানালিটিক্সের জন্য BigQuery-এ অথবা আপনার নিজস্ব এক্সটার্নাল মনিটরিং টুলে ডেটা স্ট্রিম করার জন্য Pub/Sub-এ আপনার Crashlytics লগ এক্সপোর্ট করতে লগ সিঙ্ক ব্যবহার করুন।

আপনার অ্যাপের স্টেবিলিটি আরও ভালোভাবে বুঝুন

Google Cloud কনসোলের Logs Explorer কোয়েরি এবং বিল্ট-ইন ফিল্টার ও ডেটা প্যানেল ব্যবহার করে আপনার নির্দিষ্ট লগ ও ডেটা দেখার টুল অফার করে। নিচের পরবর্তী বিভাগে কোয়েরি ব্যবহার করে আপনার লগ ফিল্টার করার ব্যাপারে আরও জানুন।

Crashlytics ড্যাশবোর্ড আপনার অ্যাপের স্বাস্থ্য সম্পর্কে একটি উচ্চ-স্তরের ওভারভিউ প্রদান করে, Cloud Logging-এ এক্সপোর্ট করলে আপনি আপনার অ্যাপের আচরণ সম্পর্কে আরও বিস্তারিত প্রশ্নের উত্তর দিতে পারবেন:

  • নির্দিষ্ট কোনও ক্র্যাশ কীভাবে ব্যাকএন্ড অ্যাক্টিভিটির সাথে সম্পর্কিত?
    ক্লায়েন্ট-সাইড ক্র্যাশ হওয়ার মুহূর্তে আপনার সার্ভারে ঠিক কী হচ্ছিল তা দেখতে একটি সাধারণ শনাক্তকারী (যেমন, ব্যবহারকারীর আইডি বা অনুরোধের আইডি) ব্যবহার করুন।

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

  • নতুন রোলআউটের পরে নির্দিষ্ট কিছু ডিভাইস মডেলে কি মারাত্মক নয় এমন সমস্যার সংখ্যা বেড়ে গেছে?
    রিয়েল-টাইমে হার্ডওয়্যার-নির্দিষ্ট রিগ্রেশন শনাক্ত করতে device.model ও error_type অনুযায়ী র-লগ ফিল্টার করুন।

  • ক্র্যাশ হওয়ার আগে ঠিক কোন কোন ঘটনা ঘটেছে?
    লগ এন্ট্রির মধ্যে breadcrumbs এবং logs ফিল্ডগুলি পরীক্ষা করে দেখুন ব্যবহারকারীর অ্যাকশন এবং সিস্টেম ইভেন্টের টাইমস্ট্যাম্প করা ট্রেল যা ব্যর্থতার আগে ঘটেছে।

  • লেটেস্ট ভার্সনে "মেমরি শেষ হয়ে গেছে" সংক্রান্ত নির্দিষ্ট সমস্যার কারণে কতজন ব্যবহারকারী প্রভাবিত হয়েছেন?
    নির্দিষ্ট ব্যতিক্রমের ধরনের সাথে সম্পর্কিত অনন্য installation_uuid ভ্যালুর সংখ্যা খুঁজে পেতে সব লগ জুড়ে একটি কোয়েরি চালান।

  • কোনও নির্দিষ্ট ফিচারের কারণে কি অন্য ফিচারের তুলনায় বেশি ক্র্যাশ হচ্ছে?
    আপনি যদি ফিচার ফ্ল্যাগ বা অ্যাপের স্ট্যাটাস ট্র্যাক করতে কাস্টম কী ব্যবহার করেন, তাহলে ক্র্যাশ ইভেন্টে কোনও নির্দিষ্ট কী-ভ্যালু পেয়ার অসামঞ্জস্যপূর্ণভাবে দেখানো হচ্ছে কিনা তা দেখতে আপনার লগ ফিল্টার করতে পারেন।

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 এক্সপোর্ট করা ডেটার উপর ভিত্তি করে লগ-ভিত্তিক মেট্রিক ব্যবহার করে নিম্নলিখিত যেকোনও একটি কাজ করতে পারেন:

Cloud Monitoring-এ Cloud Logging ডেটা কীভাবে অ্যাক্সেস করবেন

যেহেতু Cloud Logging এবং Cloud Monitoring দুটিই Google Cloud Observability Suite-এর অংশ, তাই আপনি Cloud Logging-এ স্টোর করা ডেটা সরাসরি Cloud Monitoring-এর সাথে ব্যবহার করা শুরু করতে পারেন, এটি এক্সপোর্ট করার প্রয়োজন নেই।

BigQuery

BigQuery ব্যবহার করে, আপনি নিম্নলিখিত যেকোনও কাজ করতে পারবেন:

  • আপনার এক্সপোর্ট করা ডেটার কাস্টম ড্যাশবোর্ড তৈরি করতে Data Studio ব্যবহার করুন। Data Studio-এর গাইডবুক থেকে আরও জানুন।

  • কাস্টম রিপোর্ট ও সারসংক্ষেপ তৈরি করতে আপনার Crashlytics ডেটা এবং (ঐচ্ছিক) Firebase সেশন ডেটাতে কোয়েরি রান করুন।

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

BigQuery-এ Cloud Logging ডেটা কীভাবে অ্যাক্সেস করবেন

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