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.
Toutefois, à mesure que vos applications et votre activité se développent et deviennent plus complexes, vous pouvez avoir 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 effectuer toutes ces opérations, Crashlytics propose des options permettant d'exporter vos données vers les puissants services Google Cloud : BigQuery et Cloud Logging. Pour obtenir une liste plus complète des fonctionnalités de ces services, consultez Que pouvez-vous faire avec les données exportées ?.
BigQuery : analysez les données à l'aide de requêtes SQL, associez les données d'autres ensembles de données, exportez les 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 Looker 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 la structure est différente. Pour BigQuery, les données sont dans des tableaux (voir schéma de l'ensemble de données), et pour Cloud Logging, les données sont au format journal (voir schéma du journal).
Que pouvez-vous faire avec les données exportées ?
Voici quelques exemples de ce que vous pouvez faire lorsque vous utilisez 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 récapitulatifs 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 sur les plantages. 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 des sessions Firebase lorsque vous configurez l'exportation de données Crashlytics, vous pouvez mieux comprendre les utilisateurs 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
À l'aide de l'interface utilisateur BigQuery, vous pouvez 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 sur la façon de les créer, consultez la documentation 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 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 d'application spécifiques ou des tendances de stabilité au fil du temps. Par exemple, vous pouvez créer une métrique pour compter la fréquence d'une exception non fatale spécifique et la visualiser à côté d'autres métriques sur l'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 avant 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 même vue, en les combinant avec d'autres données produit Google Cloud.Corréler les plantages d'application 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 brutes sur les plantages 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 journaux, des clés personnalisées ou des breadcrumbs spécifiques pour tous vos utilisateurs et toutes vos versions afin de trouver des problèmes rares ou spécifiques à un appareil.Conserver les données de route à long terme ou les traiter en externe
Utilisez des collecteurs de journaux pour exporter vos journaux Crashlytics vers Cloud Storage (pour la conformité), BigQuery (pour l'analyse à grande échelle) ou Pub/Sub (pour diffuser les 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 d'entreprise 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 afin de configurer des alertes et des tableaux de bord personnalisés, et 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 pour joindre et exporter des données |
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| Tarifs |
Vous payez le stockage et les requêtes. Pour en savoir plus, consultez Exporter des données Crashlytics vers BigQuery. |
Vous payez le stockage, mais pas 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 Crashlytics et (facultativement) des données de 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.
Créez des tableaux de bord personnalisés à l'aide de différents services Google Cloud. Découvrez les options disponibles dans BigQuery ou Cloud Logging.