خيارات استخدام بيانات Crashlytics التي تم تصديرها مع خدمات Google Cloud

تتيح لك خدمة Firebase Crashlytics ولوحة بياناتها في Firebase Console استكشاف بيانات الثبات الخاصة بتطبيقاتك وتحليلها. يمكن أن تساعدك ميزات Crashlytics العادية في إنجاز العديد من المهام وتحقيق الأهداف المرتبطة بتشغيل تطبيقك.Crashlytics

في بعض الأحيان، مع نمو تطبيقاتك ومؤسستك وزيادة تعقيدهما، قد تحتاج إلى إجابات عن أنواع مختلفة من الأسئلة، أو إلى تحليل البيانات أو ربطها بطرق فريدة، أو إلى إنشاء لوحات بيانات مخصّصة أو تنبيهات مخصّصة استنادًا إلى بياناتك.

لمساعدتك في إجراء كل ذلك، يوفّر Crashlytics خيارات لتصدير بياناتك إلى خدمات Google Cloud الفعّالة: BigQuery و Cloud Logging. يمكنك الاطّلاع على مقالة ما هي الإجراءات التي يمكنك اتّخاذها باستخدام البيانات المصدَّرة؟ للحصول على قائمة أكثر شمولاً بإمكانات هذه الخدمات.

  • BigQuery: يمكنك تحليل البيانات باستخدام طلبات بحث SQL، وربط البيانات من مجموعات بيانات أخرى ، وتصدير البيانات إلى مقدّم خدمات السحابة الإلكترونية آخر، وإنشاء تمثيلات مرئية 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 ومخططات مخصّصة باستخدام Cloud Monitoring، وغير ذلك.إعداد عملية التصدير إلى Cloud Logging

توضّح هذه الصفحة بمزيد من التفصيل كيف يمكنك استخدام بياناتك المصدَّرة Crashlytics وبيانات جلسات Firebase (اختياريًا) مع هذه الخدمات Google Cloud.

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 (راجِع مخطّط مجموعة البيانات)، وبالنسبة إلى Cloud Logging، تكون البيانات بتنسيق السجلّ (راجِع مخطّط السجلّ).

ما هي الإجراءات التي يمكنك اتّخاذها باستخدام البيانات المصدَّرة؟

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

البيانات التي تم تصديرها إلى BigQuery

  • تحليل البيانات باستخدام طلبات بحث SQL
    يمكنك تنفيذ طلبات بحث على بيانات Crashlytics لإنشاء تقارير وملخصات مخصّصة. بما أنّ هذه الأنواع من التقارير المخصّصة غير متاحة في الـ Crashlytics dashboard في الـ Firebase console، يمكنها أن تكمل تحليلك لبيانات الأعطال وفهمك لها. نوفّر لك أيضًا مجموعة من نماذج طلبات البحث.

  • ربط البيانات من مجموعات بيانات مختلفة
    على سبيل المثال، إذا اخترت تصدير بيانات جلسات Firebase عند إعداد Crashlytics عملية تصدير البيانات، يمكنك تحسين فهمك للمستخدمين الذين لم يواجهوا أعطالاً والجلسات التي لم تشهد أعطالاً. يمكنك أيضًا تصدير البيانات من منتجات Firebase المختلفة (مثل Performance Monitoring) أو من Google Analytics ثم ربط هذه البيانات وتحليلها في BigQuery مع بيانات Crashlytics.

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

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

البيانات التي تم تصديرها إلى Cloud Logging

  • إنشاء مقاييس مستندة إلى السجلّات لإجراء تحليل متقدّم
    يمكنك تحويل إدخالات السجلّ إلى مقاييس تتتبّع سلوكيات محدّدة للتطبيق أو مؤشرات الثبات بمرور الوقت. على سبيل المثال، يمكنك إنشاء مقياس لحساب عدد مرات حدوث استثناء غير خطير معيّن وعرضه إلى جانب 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 إرسال الإشعارات استنادًا إلى أنماط أو حدود معيّنة للسجلّات إلى خدمات مثل Slack أو Jira أو PagerDuty.

  • إنشاء لوحات بيانات ومخططات مخصّصة
    يمكنك استخدام Cloud Monitoring لإنشاء لوحات بيانات مخصّصة تسلّط الضوء على المقاييس الأكثر أهمية لمؤسستك. يمكنك عرض معدّلات عدم حدوث الأعطال وأحجام الجلسات وعدد الأخطاء في طريقة عرض واحدة مع بيانات منتجات Google Cloud الأخرى.

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

  • البحث عن بيانات الأعطال الأولية وتصفيتها على نطاق واسع
    يمكنك استخدام Logs Explorer لتنفيذ طلبات بحث معقدة باستخدام لغة طلبات البحث في Logging (LQL). يمكنك البحث عن رسائل سجلّ معيّنة أو مفاتيح مخصّصة أو مسارات التنقل بين الصفحات لدى جميع المستخدمين والإصدارات للعثور على المشاكل النادرة أو الخاصة بالجهاز.

  • توجيه البيانات للاحتفاظ بها على المدى الطويل أو معالجتها خارجيًا
    يمكنك استخدام مصارف السجلّات لتصدير سجلّات Crashlytics إلى Cloud Storage لأغراض الامتثال، أو إلى BigQuery لإجراء تحليلات على نطاق واسع، أو إلى 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.

البيانات التي تم تصديرها إلى BigQuery البيانات التي تم تصديرها إلى Cloud Logging
الأدوار الوظيفية السارية مثالية لأدوار محللي البيانات، خاصةً لربط البيانات من مجموعات بيانات متعددة بيانات. مفيدة للمطوّرين ومهندسي موثوقية الموقع الإلكتروني لإعداد التنبيهات ولوحات البيانات المخصّصة، بالإضافة إلى تسهيل الاتصالات ببيانات المراقبة من جهة الخادم
خيارات استخدام البيانات مع منت1جاتGoogle Cloud
خيارات ربط البيانات وتصديرها بشكل إضافي
الأسعار يتم تحصيل رسوم مقابل التخزين والاستعلام.
مزيد من المعلومات في تصدير Crashlytics بيانات إلى BigQuery. 		يتم تحصيل رسوم مقابل التخزين، ولكن ليس مقابل الاستعلام.
مزيد من المعلومات في 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) ، ابدأ باستخدام ميزات خدمات Google Cloud: