Options d'utilisation des données Crashlytics exportées avec les services Google Cloud

Firebase Crashlytics et son tableau de bord dans la console Firebase vous permettent d'explorer et d'analyser les données de stabilité de vos applications. Les fonctionnalités standards de Crashlytics peuvent vous aider à accomplir de nombreuses tâches et à atteindre de nombreux objectifs liés à l'exécution de votre application.Crashlytics

Toutefois, à mesure que vos applications et votre entreprise se développent et deviennent plus complexes, vous devrez peut-être répondre à différents types de questions, analyser ou joindre les données de manière unique, ou créer des tableaux de bord ou des alertes personnalisés en fonction de vos données.

Pour vous aider à effectuer toutes ces opérations, Crashlytics propose des options permettant d'exporter vos données vers des services Google Cloud puissants : BigQuery et Cloud Logging. Consultez la section Que pouvez-vous faire avec les données exportées ? pour obtenir une liste plus complète des fonctionnalités de ces services.

  • BigQuery : analysez les données à l'aide de requêtes SQL, joignez les données d'autres ensembles de données, exportez les données vers un autre fournisseur cloud et créez des visualisations de données et des tableaux de bord personnalisés (par exemple, à l'aide de Looker Studio).
    Configurer l'exportation vers BigQuery

  • Cloud Logging : créez des métriques basées sur les journaux pour une analyse avancée, configurez des alertes avancées pour les canaux de notification personnalisés, créez des tableaux de bord et des graphiques personnalisés avec Cloud Monitoring, et plus encore.
    Configurer l'exportation vers Cloud Logging

Cette page décrit plus en détail comment utiliser vos données exportées Crashlytics et (éventuellement) les données de sessions Firebase avec ces Google Cloud services.

Quelles données sont exportées vers chaque service ?

Les exportations contiennent des données Crashlytics brutes (et éventuellement des données de sessions Firebase) y compris le type d'appareil, le système d'exploitation, les exceptions (applications Android) ou les erreurs (applications Apple) et les journaux Crashlytics, ainsi que d'autres métadonnées associées.

Les données exportées vers chaque service sont les mêmes, mais leur structure est différente. Pour BigQuery, les données se trouvent dans des tables (voir le schéma de l'ensemble de données), et pour Cloud Logging, elles sont au format journal (voir le schéma du journal).

Que pouvez-vous faire avec les données exportées ?

Voici quelques exemples de ce que vous pouvez faire lorsque vous utilisez ces Google Cloud services avec des données Crashlytics. Dans la documentation Google Cloud, vous pouvez en savoir plus sur toutes les fonctionnalités de BigQuery et de Cloud Logging.

Données exportées vers BigQuery

  • Analyser les données à l'aide de requêtes SQL
    Vous pouvez exécuter des requêtes sur vos données Crashlytics pour générer des rapports personnalisés et des résumés. Étant donné que ces types de rapports personnalisés ne sont pas disponibles dans le Crashlytics tableau de bord de la Firebase console, ils peuvent compléter votre analyse et votre compréhension des données de plantage. Nous vous fournissons même une collection d'exemples de requêtes.

  • Joindre des données provenant de différents ensembles de données
    Par exemple, si vous choisissez d'exporter les données de sessions Firebase lorsque vous configurez l'exportation des données Crashlytics, vous pouvez mieux comprendre les utilisateurs et les sessions sans plantage. Vous pouvez également exporter des données à partir de différents produits Firebase (comme Performance Monitoring) ou à partir de Google Analytics et ensuite joindre et analyser ces données dans BigQuery avec vos données Crashlytics.

  • Créer des vues
    À l'aide de l'interface utilisateur BigQuery, vous pouvez créer une vue, qui constitue une table virtuelle définie par une requête SQL. Pour obtenir des instructions détaillées sur les différents types de vues et sur la manière de les créer, consultez la BigQuery documentation.

  • Créer des visualisations de données et des tableaux de bord personnalisés
    Par exemple, vous pouvez utiliser un modèle Crashlytics prédéfini pour créer un tableau de bord à l'aide de Looker Studio.

Données exportées vers Cloud Logging

  • Créer des métriques basées sur les journaux pour une analyse avancée
    Transformez vos entrées de journal en métriques qui suivent des comportements spécifiques de l'application ou des tendances de stabilité au fil du temps. Par exemple, vous pouvez créer une métrique pour compter la fréquence à laquelle une exception non fatale spécifique se produit et la visualiser avec d'autres métriques d'état du système.

  • Configurer des alertes avancées pour les canaux de notification personnalisés
    Allez au-delà des alertes par e-mail par défaut en configurant des règles d'alerte personnalisées dans Cloud Monitoring. Déclenchez des notifications en fonction de seuils ou de modèles de journaux spécifiques, et envoyez-les à des services tels que Slack, Jira ou PagerDuty.

  • Créer des tableaux de bord et des graphiques personnalisés
    Utilisez Cloud Monitoring pour créer des tableaux de bord personnalisés qui mettent en évidence les métriques les plus importantes pour votre entreprise. Vous pouvez visualiser les taux sans plantage, les volumes de sessions et le nombre d'erreurs dans une seule vue combinée à d'autres données de produits Google Cloud.

  • Corréler les plantages d'applications avec les journaux de backend
    Intégrez vos données de plantage côté client à vos journaux côté serveur en un seul endroit.

  • Rechercher et filtrer des données de plantage brutes à grande échelle
    Utilisez Logs Explorer pour exécuter des requêtes complexes à l'aide de LQL (Logging Query Language). Vous pouvez rechercher des messages de journal spécifiques, des clés personnalisées ou des breadcrumbs pour tous vos utilisateurs et toutes vos versions afin de trouver des problèmes rares ou spécifiques à un appareil.

  • Router les données pour une conservation à long terme ou un traitement externe
    Utilisez des récepteurs de journaux pour exporter vos journaux Crashlytics vers Cloud Storage à des fins de conformité, vers BigQuery pour des analyses à grande échelle ou vers Pub/Sub pour diffuser des données dans vos propres outils de surveillance externes.

Quand choisir BigQuery plutôt que Cloud Logging ?

Voici quelques différences à prendre en compte lorsque vous choisissez où exporter vos données.

Données exportées vers BigQuery Données exportées vers Cloud Logging
Rôles professionnels applicables Idéal pour les rôles d'analystes de données, en particulier pour joindre des données provenant de plusieurs ensembles de données. Utile pour les développeurs et les ingénieurs en fiabilité des sites afin de configurer des alertes et des tableaux de bord personnalisés, ainsi que pour faciliter les connexions aux données de surveillance côté serveur.
Options d'utilisation des données avec les produits Google Cloud
Options de jointure et d'exportation supplémentaires des données
Tarifs Vous payez à la fois le stockage et les requêtes.
Pour en savoir plus, consultez Exporter des données vers BigQuery.Crashlytics 		Vous payez le stockage, mais pas les requêtes.
Pour en savoir plus, consultez Exporter les données Crashlytics vers Cloud Logging.

Étape suivante

Configurer l'exportation vers BigQuery Configurer l'exportation vers Cloud Logging

Une fois que vous avez configuré l'exportation des données Crashlytics et (éventuellement) des données de sessions Firebase, commencez à utiliser les fonctionnalités des services Google Cloud :