Варианты использования экспортированных данных Crashlytics с сервисами Google Cloud

Firebase Crashlytics и его панель управления в консоли Firebase позволяют изучать и анализировать данные о стабильности работы приложений. Стандартные функции Crashlytics помогают решать многие задачи, связанные с управлением приложением.

Однако по мере развития приложений и бизнеса вам может понадобиться анализировать данные по-новому, объединять их, создавать собственные сводки и оповещения.

Чтобы вам было проще выполнять эти задачи, Crashlytics предлагает варианты экспорта данных в мощные сервисы Google Cloud: BigQuery и Cloud Logging. Более полный список возможностей этих сервисов приведен в статье Что можно делать с экспортированными данными.

• BigQuery: анализируйте данные с помощью SQL-запросов, объединяйте данные из других наборов данных, экспортируйте данные другому поставщику облачных сервисов и создавайте визуализации данных и специальные панели управления (например, с помощью Data Studio).
  Настройте экспорт в BigQuery

• Cloud Logging – создание показателей на основе журналов для расширенного анализа, настройка расширенных оповещений для специальных каналов уведомлений, создание специальных панелей и диаграмм с помощью Cloud Monitoring и т. д.
  Как настроить экспорт в Cloud Logging

На этой странице подробно описано, как использовать экспортированные данные Crashlytics и (при необходимости) данные сеансов Firebase с сервисами Google Cloud.

Какие данные экспортируются в каждый сервис

Экспортированные данные содержат необработанные данные Crashlytics (и, при необходимости, данные о сеансах Firebase), в том числе тип устройства, операционную систему, исключения (в приложениях для Android) или ошибки (в приложениях для Apple), а также журналы Crashlytics и другие связанные метаданные.

Данные, экспортируемые в каждый сервис, одинаковы, но их структура различается. В случае с BigQuery данные представлены в виде таблиц (см. схему набора данных), а в случае с Cloud Logging – в формате журнала (см. схему журнала).

Что можно делать с экспортированными данными

Ниже описаны некоторые возможности, которые открываются при использовании этих Google Cloud сервисов с данными Crashlytics. В документации по Google Cloud можно узнать обо всех возможностях BigQuery и Cloud Logging.

Данные, экспортированные в BigQuery

• Анализ данных с помощью SQL-запросов
  Вы можете выполнять запросы к данным Crashlytics, чтобы создавать специальные отчеты и сводки. Поскольку такие специальные отчеты недоступны на панели управления Crashlytics консоли Firebase, они могут дополнить ваш анализ и помочь лучше понять данные о сбоях. Мы даже подготовили для вас подборку примеров запросов.

• Объединение данных из разных наборов
  Например, если при настройке экспорта данных Crashlytics вы решите экспортировать данные о сеансах Firebase, то сможете лучше понять, что такое пользователи без сбоев и сеансы без сбоев. Кроме того, вы можете экспортировать данные из различных продуктов Firebase (например, Performance Monitoring) или из Google Analytics, а затем объединять и анализировать их в BigQuery вместе с данными Crashlytics.

• Создание представлений
  В интерфейсе BigQuery можно создать представление – виртуальную таблицу, определяемую SQL-запросом. Подробные инструкции о разных типах представлений и способах их создания можно найти в документации по BigQuery.

• Создавать визуализации данных и специальные сводки
  Например, вы можете использовать готовый шаблон Crashlytics, чтобы создать сводку с помощью Data Studio.

Данные, экспортированные в Cloud Logging

• Создавайте показатели на основе журналов для расширенного анализа
  Преобразуйте записи журналов в показатели, которые отслеживают определенные действия в приложении или тенденции стабильности с течением времени. Например, можно создать показатель, который будет считать, как часто возникает определенное некритическое исключение, и визуализировать его вместе с другими показателями работоспособности системы.

• Настройте расширенные оповещения для специальных каналов уведомлений
  Настройте специальные правила оповещений в Cloud Monitoring, чтобы получать не только стандартные уведомления по электронной почте. Настраивайте уведомления на основе определенных шаблонов или пороговых значений в журналах и отправляйте их в такие сервисы, как Slack, Jira или PagerDuty.

• Создавайте собственные сводки и диаграммы
  Используйте Cloud Monitoring, чтобы создавать персонализированные сводки с наиболее важными для вашего бизнеса показателями. Вы можете визуализировать долю сеансов без сбоев, количество сеансов и ошибок в одном представлении вместе с другими данными о продукте Google Cloud.

• Сопоставляйте сбои в приложении с журналами на стороне сервера
  Объедините данные о сбоях на стороне клиента с журналами на стороне сервера.

• Поиск и фильтрация необработанных данных о сбоях в большом масштабе
  Используйте Logs Explorer, чтобы выполнять сложные запросы с помощью LQL (языка запросов к журналам). Вы можете искать определенные сообщения журнала, специальные ключи или цепочки событий среди всех пользователей и версий, чтобы находить редкие или связанные с определенными устройствами проблемы.

• Перенаправляйте данные для долгосрочного хранения или внешней обработки
  Используйте приемники журналов, чтобы экспортировать журналы Crashlytics в Cloud Storage для соблюдения нормативных требований, в BigQuery для масштабной аналитики или в Pub/Sub для потоковой передачи данных во внешние инструменты мониторинга.

Когда следует использовать BigQuery, а когда – Cloud Logging?

Ниже перечислены основные различия, которые следует учитывать при выборе места для экспорта данных.

	Данные, экспортированные в BigQuery	Данные, экспортированные в Cloud Logging
Подходящие роли	Идеально подходит для аналитиков данных, особенно для объединения данных из нескольких наборов.	Помогает разработчикам и инженерам по надежности сайтов настраивать оповещения и страницы статистики, а также упрощает подключение к данным мониторинга на стороне сервера.
Варианты использования данных в продуктах Google Cloud	Data Studio для создания собственных сводок.	Cloud Logging, чтобы создавать собственные сводки. Cloud Monitoring, чтобы создавать специальные сводки и настраивать специальные оповещения. Metrics Explorer для создания диаграмм.
Варианты объединения и дальнейшего экспорта данных	Вы можете объединить данные из BigQuery и Cloud Logging с помощью связанных наборов данных. Вы не можете экспортировать данные, хранящиеся в BigQuery, в Cloud Logging или Cloud Monitoring. Вы можете экспортировать данные другому поставщику облачных сервисов.	Вы можете объединить данные из BigQuery и Cloud Logging с помощью связанных наборов данных. Вы можете экспортировать данные, хранящиеся в Cloud Logging, в BigQuery с помощью приемника журнала. Вы можете экспортировать данные другому поставщику облачных сервисов.
Цены	Вы платите и за хранение, и за запросы. Подробнее о том, как экспортировать Crashlytics данные в BigQuery…	Вы платите за хранение, но не за запросы. Подробнее о том, как экспортировать Crashlytics данные в Cloud Logging…

Что дальше?

Настроить экспорт в BigQuery Настроить экспорт в Cloud Logging

После того как вы настроите экспорт данных о сеансах Crashlytics и (при необходимости) Firebase, начните использовать функции сервисов Google Cloud:

• Если вы экспортируете данные в BigQuery, ознакомьтесь с примерами запросов и схемой набора данных для экспортированных данных.

• Если вы экспортируете данные в Cloud Logging, узнайте, что можно делать с экспортированными данными, как фильтровать и использовать показатели на основе журналов и как настраивать специальные оповещения для специальных каналов уведомлений.

• Создавайте собственные сводки с помощью различных сервисов Google Cloud. Узнайте о специальных возможностях, доступных в BigQuery или Cloud Logging.