Crashlytics 및 (선택사항) Firebase 세션 데이터를 Cloud Logging로 내보낸 후 데이터를 사용하여 앱의 안정성을 더 잘 파악하고 심지어 다른 Google Cloud 서비스에서 로그를 사용하여 맞춤 대시보드를 빌드하고, 맞춤 알림을 설정하고, 데이터를 분석할 수 있습니다.
데이터를 다른 서비스로 내보낼 수도 있습니다.
다음은 데이터를 사용하는 일반적인 사용 사례입니다.
고급 분석을 위한 로그 기반 측정항목 만들기
로그 항목을 시간 경과에 따른 특정 앱 동작 또는 안정성 추세를 추적하는 측정항목으로 전환합니다. 예를 들어 특정 심각하지 않은 예외가 발생하는 빈도를 집계하는 측정항목을 만들어 다른 시스템 상태 측정항목과 함께 시각화할 수 있습니다.맞춤 알림 채널에 대한 고급 알림 설정
Cloud Monitoring에서 맞춤 알림 정책을 설정하여 기본 이메일 알림을 넘어설 수 있습니다. 특정 로그 패턴 또는 기준에 따라 알림을 트리거하고 Slack, Jira, PagerDuty와 같은 서비스로 전송합니다.맞춤 대시보드 및 차트 빌드
Cloud Monitoring를 사용하여 비즈니스에 가장 중요한 측정항목을 강조하는 맞춤 대시보드를 만드세요. 비정상 종료가 발생하지 않은 비율, 세션 수, 오류 수를 다른 Google Cloud 제품 데이터와 결합된 단일 뷰로 시각화할 수 있습니다.앱 비정상 종료와 백엔드 로그의 상관관계 파악
클라이언트 측 비정상 종료 데이터를 서버 측 로그와 한곳에 통합합니다.원시 비정상 종료 데이터를 대규모로 검색 및 필터링
Logs Explorer를 사용하여 LQL (Logging 쿼리 언어)을 사용하여 복잡한 쿼리를 실행합니다. 모든 사용자 및 버전에서 특정 로그 메시지, 맞춤 키 또는 탐색 경로를 검색하여 드물거나 기기별 문제를 찾을 수 있습니다.장기 보관 또는 외부 처리를 위해 데이터 라우팅
로그 싱크를 사용하여 규정 준수를 위해 Crashlytics 로그를 Cloud Storage로, 대규모 분석을 위해 BigQuery로, 자체 외부 모니터링 도구로 데이터를 스트리밍하기 위해 Pub/Sub로 내보냅니다.
앱 안정성 파악
Google Cloud 콘솔의 Logs Explorer는 쿼리, 기본 제공 필터, 데이터 패널을 사용하여 특정 로그와 데이터를 볼 수 있는 도구를 제공합니다. 아래에 나와 있는 다음 섹션에서 쿼리를 사용하여 로그를 필터링하는 방법을 자세히 알아보세요.
Crashlytics 대시보드에서는 앱의 상태에 관한 개략적인 개요를 제공하지만 Cloud Logging로 내보내면 앱 동작에 관한 더 세부적인 질문에 답할 수 있습니다.
특정 비정상 종료가 백엔드 활동과 어떤 관련이 있나요?
일반적인 식별자 (예: 사용자 ID 또는 요청 ID)를 사용하여 클라이언트 측 비정상 종료가 발생한 순간 서버에서 정확히 어떤 일이 일어났는지 확인합니다.특정 지역의 비정상 종료가 발생하지 않은 세션 비율은 얼마인가요?
Crashlytics 이벤트를 Firebase 세션 데이터와 결합하면 표준 대시보드에서는 사용할 수 없는 고급 측정항목을 계산할 수 있습니다.새 출시 후 특정 기기 모델에서 심각하지 않은 오류가 더 많이 발생하나요?
device.model및error_type로 원시 로그를 필터링하여 하드웨어 관련 회귀를 실시간으로 식별합니다.비정상 종료로 이어지는 정확한 이벤트 순서는 무엇이었나요?
로그 항목 내에서breadcrumbs및logs필드를 검사하여 실패 전에 발생한 사용자 작업 및 시스템 이벤트의 타임스탬프가 지정된 트레일을 확인합니다.최신 버전에서 특정 '메모리 부족' 오류의 영향을 받는 사용자 수는 얼마나 되나요?
모든 로그에서 쿼리를 실행하여 특정 예외 유형과 연결된 고유한installation_uuid값의 수를 찾습니다.특정 기능으로 인해 다른 기능보다 비정상 종료가 더 많이 발생하나요?
맞춤 키를 사용하여 기능 플래그 또는 앱 상태를 추적하는 경우 로그를 필터링하여 특정 키-값 쌍이 비정상 종료 이벤트에 불균형적으로 표시되는지 확인할 수 있습니다.
다른 Google Cloud 서비스에서 로그 사용
Cloud Monitoring 또는 BigQuery와 같은 다른 Google Cloud 서비스에서 로그를 사용할 수도 있습니다.
Cloud Monitoring
Cloud Monitoring을 사용하면 내보낸 데이터를 기반으로 로그 기반 측정항목을 사용하여 다음 중 하나를 수행할 수 있습니다.
차트를 만들고 맞춤 대시보드를 빌드합니다.
맞춤 알림 채널에 맞춤 알림을 설정하고 전송합니다.
Cloud Monitoring에서 Cloud Logging 데이터에 액세스하는 방법
Cloud Logging와 Cloud Monitoring는 모두 Google Cloud Observability Suite에 속하므로 데이터를 내보낼 필요 없이 Cloud Logging에 저장된 데이터를 Cloud Monitoring에서 직접 사용할 수 있습니다.
BigQuery
BigQuery를 사용하면 다음 작업을 할 수 있습니다.
Looker Studio를 사용하여 내보낸 데이터의 맞춤 대시보드를 빌드합니다. Looker Studio에 대해 자세히 알아보려면 시작 가이드를 참고하세요.
Crashlytics 데이터 및 (선택사항) Firebase 세션 데이터에 대해 쿼리를 실행하여 맞춤 보고서와 요약을 생성합니다.
Crashlytics 데이터를 BigQuery로 내보낸 다른 Firebase 데이터와 결합하여 새로운 방식으로 쿼리합니다.
BigQuery에서 Cloud Logging 데이터에 액세스하는 방법
BigQuery로 Cloud Logging에 저장된 내보낸 데이터를 사용하려면 BigQuery에서 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다. 다음 옵션 중 하나를 사용합니다.
연결된 데이터 세트를 사용하여 BigQuery 및 Cloud Logging 데이터를 조인합니다.
로그 싱크를 사용하여 Cloud Logging에 저장된 데이터를 BigQuery로 내보냅니다.