Варианты использования экспортированных данных Crashlytics с сервисами Google Cloud.

Firebase Crashlytics и его панель мониторинга в консоли Firebase позволяют изучать и анализировать данные о стабильности ваших приложений. Стандартные функции Crashlytics могут помочь вам в решении многих задач и достижении целей, связанных с работой вашего приложения.

Однако иногда, по мере роста и усложнения ваших приложений и бизнеса, вам могут потребоваться ответы на различные типы вопросов, анализ или объединение данных уникальными способами, а также создание пользовательских панелей мониторинга или пользовательских оповещений на основе ваших данных.

Чтобы помочь вам во всем этом, Crashlytics предлагает варианты экспорта ваших данных в мощные Google Cloud : BigQuery и Cloud Logging . Более полный список возможностей этих сервисов вы найдете в разделе «Что можно делать с экспортированными данными?» .

  • BigQuery : анализ данных с помощью SQL-запросов, объединение данных из других наборов данных, экспорт данных в другое облачное хранилище, а также создание визуализаций данных и пользовательских панелей мониторинга (например, с помощью Looker Studio ).
    Настройте экспорт в BigQuery

  • Cloud Logging : Создавайте метрики на основе логов для расширенного анализа, настраивайте расширенные оповещения для пользовательских каналов уведомлений, создавайте пользовательские панели мониторинга и диаграммы с помощью Cloud Monitoring и многое другое.
    Настройте экспорт в Cloud Logging

На этой странице более подробно описано, как вы можете использовать экспортированные данные Crashlytics и (при желании) данные сессий Firebase с этими Google Cloud .

Какие данные экспортируются в каждый сервис?

Экспорт содержит необработанные данные Crashlytics (и, при необходимости, данные сессий Firebase), включая тип устройства, операционную систему, исключения (приложения Android) или ошибки (приложения Apple), а также журналы Crashlytics и другие связанные метаданные.

Данные, экспортируемые в каждый сервис, одинаковы, но структура различается. Для BigQuery данные находятся в таблицах (см. схему набора данных ), а для Cloud Logging — в формате журналов (см. схему журналов ).

Что можно сделать с экспортированными данными?

Ниже представлены основные возможности использования этих сервисов Google Cloud с данными Crashlytics . В документации Google Cloud вы можете узнать обо всех возможностях BigQuery и Cloud Logging .

Данные экспортированы в BigQuery

  • Анализ данных с помощью SQL-запросов.
    Вы можете выполнять запросы к своим данным Crashlytics для создания пользовательских отчетов и сводок. Поскольку такие пользовательские отчеты недоступны на панели Crashlytics в консоли Firebase , они могут дополнить ваш анализ и понимание данных о сбоях. Мы даже предоставляем вам набор примеров запросов .

  • Объединение данных из разных наборов данных
    Например, если вы выберете экспорт данных о сессиях Firebase при настройке экспорта данных Crashlytics , вы сможете улучшить понимание пользователей и сессий без сбоев. Кроме того, вы можете экспортировать данные из различных продуктов Firebase (например, Performance Monitoring ) или из Google Analytics , а затем объединить и проанализировать эти данные в BigQuery вместе с данными Crashlytics .

  • Создать представления
    С помощью пользовательского интерфейса BigQuery можно создать представление , которое представляет собой виртуальную таблицу, определяемую SQL-запросом. Подробные инструкции о различных типах представлений и способах их создания см. в документации BigQuery .

  • Создавайте визуализации данных и пользовательские панели мониторинга.
    Например, вы можете использовать готовый шаблон Crashlytics для создания панели мониторинга с помощью Looker Studio .

Данные экспортируются в Cloud Logging

  • 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.

Когда следует выбирать BigQuery вместо Cloud Logging ?

В общих чертах, вот некоторые различия, которые следует учитывать при выборе места для экспорта данных.

Данные экспортированы в BigQuery Данные экспортируются в Cloud Logging
Применимые бизнес-роли Идеально подходит для аналитиков данных, особенно для объединения данных из нескольких наборов данных. Это полезно для разработчиков и SRE-специалистов, позволяя настраивать пользовательские оповещения и панели мониторинга, а также упрощая подключение к данным мониторинга на стороне сервера.
Варианты использования данных с продуктами Google Cloud
Варианты объединения и дальнейшего экспорта данных
Цены Вы платите как за хранение данных, так и за обработку запросов.
Подробнее см. в разделе «Экспорт данных Crashlytics в BigQuery .		 Вы платите за хранение, но не за выполнение запросов.
Подробнее см. в разделе «Экспорт данных Crashlytics в Cloud Logging .

Что дальше?

Настройка экспорта в BigQuery Настройка экспорта в Cloud Logging

После настройки экспорта данных о сессиях Crashlytics и (при необходимости) Firebase, начните использовать возможности сервисов Google Cloud :