Что можно сделать с данными, хранящимися в Cloud Logging?

После экспорта данных о сессиях Crashlytics и (при желании) Firebase в Cloud Logging вы можете начать работать с этими данными, чтобы лучше понимать стабильность вашего приложения и даже использовать журналы других сервисов Google Cloud для создания пользовательских панелей мониторинга, настройки пользовательских оповещений и анализа данных.

Вы также можете экспортировать данные в другие сервисы .

Вот несколько распространенных сценариев использования ваших данных:

  • Создавайте метрики на основе логов для углубленного анализа.
    Превратите записи в журнале в метрики, отслеживающие конкретное поведение приложения или тенденции стабильности с течением времени. Например, вы можете создать метрику для подсчета частоты возникновения определенного некритического исключения и визуализировать ее вместе с другими показателями состояния системы.

  • Настройте расширенные оповещения для пользовательских каналов уведомлений.
    Расширьте возможности оповещений по электронной почте, настроив собственные политики оповещений в Cloud Monitoring . Запускайте уведомления на основе определенных шаблонов журналов или пороговых значений и отправляйте их в такие сервисы, как Slack, Jira или PagerDuty.

  • Создавайте пользовательские панели мониторинга и диаграммы.
    Используйте Cloud Monitoring для создания персонализированных панелей мониторинга, которые выделяют наиболее важные для вашего бизнеса показатели. Вы можете визуализировать показатели отсутствия сбоев, объемы сессий и количество ошибок в одном представлении, объединенном с данными других продуктов Google Cloud .

  • Сопоставьте сбои приложения с логами бэкэнда.
    Объедините данные о сбоях на стороне клиента с журналами на стороне сервера в одном месте.

  • Поиск и фильтрация необработанных данных о дорожно-транспортных происшествиях в больших масштабах.
    Используйте Logs Explorer для выполнения сложных запросов с помощью LQL (Logging Query Language). Вы можете искать определенные сообщения журнала, пользовательские ключи или навигационные цепочки по всем пользователям и версиям, чтобы находить редкие или специфичные для устройства проблемы.

  • Данные маршрута для долгосрочного хранения или внешней обработки
    Используйте средства приема логов для экспорта логов Crashlytics в Cloud Storage для обеспечения соответствия нормативным требованиям, BigQuery для анализа больших объемов данных или Pub/Sub для потоковой передачи данных в ваши собственные внешние инструменты мониторинга.

Лучше разберитесь в стабильности вашего приложения.

Инструмент Logs Explorer в консоли Google Cloud предоставляет средства для просмотра конкретных журналов и данных с помощью запросов, встроенных фильтров и панелей данных. Подробнее о фильтрации журналов с помощью запросов читайте в следующем разделе.

В то время как панель мониторинга Crashlytics предоставляет общий обзор состояния вашего приложения, экспорт данных в Cloud Logging позволяет получить ответы на более детальные вопросы о поведении вашего приложения:

  • Как конкретный сбой связан с активностью на серверной части?
    Используйте общий идентификатор (например, идентификатор пользователя или идентификатор запроса), чтобы точно определить, что происходило на ваших серверах в момент сбоя на стороне клиента.

  • Каков показатель количества сеансов без сбоев для конкретного географического региона?
    Сопоставив события Crashlytics с данными сессий Firebase, вы можете рассчитать расширенные метрики, недоступные на стандартной панели мониторинга.

  • Наблюдается ли увеличение количества некритических ошибок в некоторых моделях устройств после внедрения новой версии программного обеспечения?
    Фильтрация необработанных логов по параметрам device.model и error_type позволяет выявлять регрессии, специфичные для конкретного оборудования, в режиме реального времени.

  • Какова была точная последовательность событий, приведших к аварии?
    Просмотрите поля breadcrumbs и logs в записи журнала, чтобы увидеть временную цепочку действий пользователя и системных событий, предшествовавших сбою.

  • Сколько пользователей в последней версии сталкиваются с конкретной ошибкой «недостаточно памяти»?
    Выполните запрос ко всем журналам, чтобы узнать количество уникальных значений installation_uuid , связанных с определенным типом исключения.

  • Вызывает ли какая-либо конкретная функция больше сбоев, чем другие?
    Если вы используете пользовательские ключи для отслеживания флагов функций или состояний приложения, вы можете отфильтровать журналы, чтобы увидеть, не представлена ​​ли определенная пара ключ-значение непропорционально часто в событиях сбоев.

Используйте журналы в других сервисах Google Cloud

Вы также можете использовать свои журналы в других сервисах Google Cloud , таких как Cloud Monitoring или BigQuery .

Cloud Monitoring

С помощью Cloud Monitoring вы можете использовать метрики на основе журналов, полученные из экспортированных данных, для выполнения следующих задач:

Как получить доступ к данным Cloud Logging в Cloud Monitoring

Поскольку Cloud Logging и Cloud Monitoring являются частью Google Cloud Observability Suite , вы можете начать использовать данные, хранящиеся в Cloud Logging непосредственно с Cloud Monitoring без необходимости их экспорта.

BigQuery

С помощью BigQuery вы можете выполнить любое из следующих действий:

  • Используйте Looker Studio для создания пользовательских панелей мониторинга на основе экспортированных данных. Подробнее о Looker Studio можно узнать в руководстве пользователя .

  • Выполняйте запросы к данным Crashlytics и (при желании) к данным сессий Firebase, чтобы создавать пользовательские отчеты и сводки.

  • Объедините данные Crashlytics с другими данными Firebase, экспортированными в BigQuery , и выполняйте запросы к ним новыми способами.

Как получить доступ к данным Cloud Logging в BigQuery

Чтобы начать использовать экспортированные данные, хранящиеся в Cloud Logging с BigQuery , необходимо обеспечить к ним доступ через BigQuery . Воспользуйтесь одним из следующих вариантов: