خيارات استخدام بيانات Crashlytics التي تم تصديرها مع خدمات Google Cloud

تتيح لك أداة Firebase Crashlytics ولوحة بياناتها في وحدة تحكّم Firebase استكشاف بيانات ثبات تطبيقاتك وتحليلها. يمكن أن تساعدك ميزات Crashlytics العادية في تنفيذ العديد من المهام وتحقيق الأهداف المتعلقة بإدارة تطبيقك.

ومع ذلك، مع نمو تطبيقاتك ونشاطك التجاري وزيادة تعقيدها، قد تحتاج أحيانًا إلى إجابات عن أنواع مختلفة من الأسئلة، أو تحليل البيانات أو دمجها بطرق فريدة، أو إنشاء لوحات بيانات مخصّصة أو تنبيهات مخصّصة استنادًا إلى بياناتك.

لمساعدتك في تنفيذ كل ذلك، يوفّر Crashlytics خيارات لتصدير بياناتك إلى خدمات Google Cloud فعّالة: BigQuery وCloud Logging. يمكنك الاطّلاع على مقالة ما الذي يمكنك فعله بالبيانات التي تم تصديرها؟ للحصول على قائمة أكثر شمولاً بإمكانات هذه الخدمات.

  • BigQuery: يمكنك تحليل البيانات باستخدام طلبات بحث SQL، ودمج البيانات من مجموعات بيانات أخرى، وتصدير البيانات إلى مقدّم خدمات سحابة إلكترونية آخر، وإنشاء رسومات بيانية للبيانات ولوحات بيانات مخصّصة (على سبيل المثال، باستخدام Data Studio).
    إعداد عملية التصدير إلى BigQuery

  • Cloud Logging: يمكنك إنشاء مقاييس مستندة إلى السجلّات لإجراء تحليل متقدّم، وإعداد تنبيهات متقدّمة لقنوات الإشعارات المخصّصة، وإنشاء لوحات بيانات ورسوم بيانية مخصّصة باستخدام Cloud Monitoring، والمزيد.
    إعداد عملية التصدير إلى Cloud Logging

توضّح هذه الصفحة بمزيد من التفصيل كيفية استخدام بيانات Crashlytics التي تم تصديرها وبيانات جلسات Firebase (اختياريًا) مع خدمات Google Cloud هذه.

ما هي البيانات التي يتم تصديرها إلى كل خدمة؟

تحتوي عمليات التصدير على بيانات Crashlytics الأولية (وبيانات جلسات Firebase اختياريًا) بما في ذلك نوع الجهاز ونظام التشغيل والاستثناءات (تطبيقات Android) أو الأخطاء (تطبيقات Apple) وسجلّات Crashlytics، بالإضافة إلى البيانات الوصفية الأخرى المرتبطة بها.

البيانات التي يتم تصديرها إلى كل خدمة هي نفسها، ولكن البنية مختلفة. بالنسبة إلى BigQuery، تكون البيانات في جداول (يُرجى الاطّلاع على مخطّط مجموعة البيانات)، وبالنسبة إلى Cloud Logging، تكون البيانات بتنسيق سجلّ (يُرجى الاطّلاع على مخطّط السجلّ).

ما الذي يمكنك فعله بالبيانات التي تم تصديرها؟

في ما يلي أبرز الإجراءات التي يمكنك اتّخاذها عند استخدام خدمات "Google Cloud" هذه مع بيانات "Crashlytics". في مستندات Google Cloud، يمكنك الاطّلاع على جميع إمكانات BigQuery وCloud Logging.

تم تصدير البيانات إلى BigQuery

  • تحليل البيانات باستخدام طلبات البحث في SQL
    يمكنك تنفيذ طلبات البحث على بيانات "Crashlytics" لإنشاء تقارير وملخّصات مخصّصة. بما أنّ هذه الأنواع من التقارير المخصّصة غير متوفّرة في لوحة بيانات Crashlytics ضمن وحدة تحكّم "Firebase"، يمكنها أن تساعدك في تحليل بيانات الأعطال وفهمها بشكل أفضل. نقدّم لك أيضًا مجموعة من أمثلة على طلبات البحث.

  • دمج البيانات من مجموعات بيانات مختلفة
    على سبيل المثال، إذا اخترت تصدير بيانات جلسات Firebase عند إعداد Crashlytics تصدير البيانات، يمكنك تحسين فهم المستخدمين الذين لم يواجهوا أعطالاً والجلسات الخالية من الأعطال. يمكنك أيضًا تصدير البيانات من منتجات Firebase المختلفة (مثل Performance Monitoring) أو من Google Analytics، ثم دمج هذه البيانات وتحليلها في BigQuery باستخدام بيانات Crashlytics.

  • إنشاء طرق عرض
    باستخدام واجهة مستخدم BigQuery، يمكنك إنشاء طريقة عرض، وهي جدول افتراضي محدّد من خلال طلب بحث SQL. للحصول على تعليمات تفصيلية حول الأنواع المختلفة من طرق العرض وكيفية إنشائها، يُرجى الاطّلاع على مستندات BigQuery.

  • إنشاء عروض مرئية للبيانات ولوحات بيانات مخصّصة
    على سبيل المثال، يمكنك استخدام نموذج Crashlytics مُعدّ مسبقًا لإنشاء لوحة بيانات باستخدام Data Studio.

تم تصدير البيانات إلى Cloud Logging

  • إنشاء مقاييس مستندة إلى السجلّات لإجراء تحليل متقدّم
    يمكنك تحويل إدخالات السجلّات إلى مقاييس لتتبُّع سلوكيات معيّنة في التطبيق أو مؤشرات الاستقرار بمرور الوقت. على سبيل المثال، يمكنك إنشاء مقياس لحساب عدد مرات حدوث استثناء معيّن غير خطير وعرضه مع مقاييس أخرى لصحة النظام.

  • إعداد تنبيهات متقدّمة لقنوات الإشعارات المخصّصة
    يمكنك تجاوز التنبيهات التلقائية عبر البريد الإلكتروني من خلال إعداد سياسات تنبيه مخصّصة في Cloud Monitoring. يمكنك تفعيل الإشعارات استنادًا إلى أنماط أو حدود معيّنة للسجلّات وإرسالها إلى خدمات مثل Slack أو Jira أو PagerDuty.

  • إنشاء لوحات بيانات ورسوم بيانية مخصّصة
    يمكنك استخدام Cloud Monitoring لإنشاء لوحات بيانات مخصّصة تُبرز المقاييس الأكثر أهمية لنشاطك التجاري. يمكنك عرض معدّلات الجلسات الخالية من الأعطال وأعداد الجلسات وعدد الأخطاء في طريقة عرض واحدة مع بيانات منتجات Google Cloud الأخرى.

  • ربط أعطال التطبيق بسجلّات الخلفية
    يمكنك دمج بيانات الأعطال من جهة العميل مع سجلّات جهة الخادم في مكان واحد.

  • البحث في بيانات الأعطال الأولية وفلترتها على نطاق واسع
    يمكنك استخدام Logs Explorer لتنفيذ طلبات بحث معقّدة باستخدام لغة LQL (لغة طلبات البحث عن السجلات). يمكنك البحث عن رسائل مسجّلة أو مفاتيح مخصّصة أو مسارات تنقّل محدّدة في جميع بيانات المستخدمين والإصدارات للعثور على المشاكل النادرة أو المشاكل المتعلّقة بأجهزة معيّنة.

  • توجيه البيانات للاحتفاظ بها على المدى الطويل أو معالجتها خارجيًا
    يمكنك استخدام أحواض السجلات لتصدير سجلات Crashlytics إلى Cloud Storage للامتثال، أو BigQuery لإجراء تحليلات على نطاق واسع، أو Pub/Sub لبث البيانات إلى أدوات المراقبة الخارجية الخاصة بك.

متى يجب اختيار BigQuery بدلاً من Cloud Logging؟

في ما يلي بعض الاختلافات التي يجب مراعاتها عند اختيار مكان تصدير بياناتك.

تم تصدير البيانات إلى BigQuery تم تصدير البيانات إلى Cloud Logging
الأدوار المنطبقة في المؤسسة مثالية لأدوار محللي البيانات، خاصةً لدمج البيانات من مجموعات بيانات متعددة تساعد المطوّرين ومهندسي موثوقية المواقع الإلكترونية في إعداد تنبيهات ولوحات بيانات مخصّصة، بالإضافة إلى تسهيل الاتصال ببيانات المراقبة من جهة الخادم.
خيارات استخدام البيانات مع منتجات Google Cloud
خيارات دمج البيانات وتصديرها
الأسعار يتم الدفع مقابل كل من التخزين والاستعلام.
مزيد من المعلومات في مقالة تصدير بيانات Crashlytics إلى BigQuery 		وتدفع مقابل مساحة التخزين، وليس مقابل طلبات البحث.
مزيد من المعلومات في مقالة تصدير بيانات Crashlytics إلى Cloud Logging

ما هي الخطوات التالية؟

إعداد عملية التصدير إلى BigQuery إعداد عملية التصدير إلى Cloud Logging

بعد إعداد عملية تصدير بيانات Crashlytics وبيانات جلسات Firebase (اختياريًا)، يمكنك البدء في استخدام ميزات خدمات Google Cloud: