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 Crashlytics standards peuvent vous aider à accomplir de nombreuses tâches et à atteindre les objectifs liés à l'exécution de votre application.
Toutefois, à mesure que vos applications et votre activité se développent et deviennent plus complexes, vous aurez peut-être besoin de réponses à différents types de questions, d'analyser ou de joindre les données de manière unique, ou de créer des tableaux de bord ou des alertes personnalisés en fonction de vos données.
Pour vous aider à réaliser toutes ces tâches, Crashlytics propose des options d'exportation de vos données vers des services Google Cloud puissants : BigQuery et Cloud Logging. Consultez 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 des données d'autres ensembles de données, exportez des données vers un autre fournisseur de services cloud et créez des visualisations de données et des tableaux de bord personnalisés (par exemple, à l'aide de Data Studio).
Configurer l'exportation vers BigQueryCloud 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 explique plus en détail comment utiliser vos données Crashlytics exportées et (éventuellement) les données de sessions Firebase avec ces services Google Cloud.
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), 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 sont dans des tables (voir le schéma de l'ensemble de données), et pour Cloud Logging, les données sont au format de journal (voir le schéma de journal).
Que pouvez-vous faire avec les données exportées ?
Voici quelques exemples de ce qu'il est possible de faire en utilisant ces services Google Cloud avec des données Crashlytics. Dans la documentation Google Cloud, vous pouvez découvrir toutes les fonctionnalités de BigQuery et 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 et des résumés personnalisés. Comme ces types de rapports personnalisés ne sont pas disponibles dans le tableau de bord Crashlytics de la console Firebase, ils peuvent compléter votre analyse et votre compréhension des données de plantage. Nous vous fournissons même une collection d'exemples de requêtes.Associer des données de différents ensembles de données
Par exemple, si vous choisissez d'exporter les données des sessions Firebase lorsque vous configurez l'exportation de données Crashlytics, vous pouvez mieux comprendre les utilisateurs sans plantage et les sessions sans plantage. Vous pouvez également exporter des données depuis différents produits Firebase (comme Performance Monitoring) ou depuis Google Analytics, puis les joindre et les analyser dans BigQuery avec vos données Crashlytics.Créer des vues
L'interface utilisateur de BigQuery vous permet de créer une vue, qui est une table virtuelle définie par une requête SQL. Pour obtenir des instructions détaillées sur les différents types de vues et leur création, consultez la documentation sur BigQuery.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 Data 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 indicateurs de santé 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 modèles ou de seuils de journaux spécifiques, et envoyez-les à des services tels que Slack, Jira ou PagerDuty.Créez des tableaux de bord et des graphiques personnalisés
Utilisez Cloud Monitoring pour créer des tableaux de bord personnalisés qui mettent en avant les métriques les plus importantes pour votre entreprise. Vous pouvez visualiser les taux de sessions sans plantage, les volumes de sessions et le nombre d'erreurs dans une vue unique, combinés à d'autres données produit Google Cloud.Corrélez les plantages d'applications avec les journaux de backend
Intégrez vos données de plantage côté client à vos journaux côté serveur au même endroit.Recherchez et filtrez les données brutes de plantage à grande échelle
Utilisez l'Logs Explorer pour exécuter des requêtes complexes à l'aide du langage de requête Logging (LQL). Vous pouvez rechercher des messages de journal, des clés personnalisées ou des fils d'Ariane spécifiques pour l'ensemble de vos utilisateurs et versions afin de détecter des problèmes rares ou spécifiques à un appareil.Acheminez 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 pour choisir où exporter vos données.
| Données exportées vers BigQuery | Données exportées vers Cloud Logging | |
|---|---|---|
| Rôles professionnels applicables | Idéal pour les rôles d'analyste de données, en particulier pour joindre des données provenant de plusieurs ensembles de données. | Utile pour les développeurs et les SRE pour configurer des alertes personnalisées et des tableaux de bord, ainsi que pour faciliter les connexions aux données de surveillance côté serveur. |
| Options d'utilisation des données avec les produits Google Cloud |
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| Options de jointure et d'exportation des données |
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| Tarifs |
Vous payez à la fois pour le stockage et les requêtes. Pour en savoir plus, consultez Exporter des données Crashlytics vers BigQuery. |
Vous payez pour le stockage, mais pas pour les requêtes. Pour en savoir plus, consultez Exporter des 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 de Crashlytics et (facultatif) des sessions Firebase, commencez à utiliser les fonctionnalités des services Google Cloud :
Pour les données exportées vers BigQuery, consultez des exemples de requêtes et découvrez le schéma de l'ensemble de données pour les données exportées.
Pour les données exportées vers Cloud Logging, découvrez ce que vous pouvez faire avec vos données exportées, comment filtrer et utiliser les métriques basées sur les journaux, et comment configurer des alertes personnalisées pour les canaux de notification personnalisés.
Créer des tableaux de bord personnalisés à l'aide de différents services Google Cloud Découvrez les options disponibles via BigQuery ou Cloud Logging.