डेटाबेस की परफ़ॉर्मेंस पर नज़र रखें

अपने Firebase Realtime Database's परफ़ॉर्मेंस को मॉनिटर करने और अपने ऐप्लिकेशन में संभावित समस्याओं का पता लगाने के कुछ अलग-अलग तरीके हैं. अपने ऐप्लिकेशन के इनबाउंड और आउटबाउंड बैंडविथ और लोड को देखने से, आपको अपने बिल के बारे में भी जानकारी मिल सकती है. इसके अलावा, अगर आपको कोई समस्या दिखती है, तो अपने डेटाबेस के ऑपरेशन की साफ़ तस्वीर पाने से, समस्या हल करने में मदद मिल सकती है.

इस पेज पर, Realtime Database की परफ़ॉर्मेंस को मॉनिटर करने के बारे में बताया गया है. इस्तेमाल की निगरानी करने के लिए, डेटाबेस के इस्तेमाल की निगरानी करना लेख पढ़ें.

मॉनिटर करने वाले टूल इस्तेमाल करनाRealtime Database

Realtime Database की परफ़ॉर्मेंस के बारे में डेटा इकट्ठा करने के लिए, कुछ अलग-अलग टूल इस्तेमाल किए जा सकते हैं. यह इस बात पर निर्भर करता है कि आपको डेटा की कितनी जानकारी चाहिए.

Realtime Database प्रोफ़ाइलर टूल का इस्तेमाल करना

Realtime Database प्रोफ़ाइलर टूल, आपके डेटाबेस पर किए गए रीड/राइट ऑपरेशन की रीयल-टाइम खास जानकारी देता है. रिपोर्ट में, इंडेक्स न की गई क्वेरी के अलावा, हर ऑपरेशन की स्पीड और पेलोड साइज़ के बारे में जानकारी शामिल होती है. हालांकि, इसमें पुराना डेटा या कनेक्शन ओवरहेड के बारे में कोई आंकड़े शामिल नहीं होते. इसलिए, इसका इस्तेमाल बिलिंग की लागत का अनुमान लगाने के लिए नहीं किया जाना चाहिए.

प्रोफ़ाइलर टूल के इस्तेमाल के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, अपने डेटाबेस की प्रोफ़ाइल बनाना लेख पढ़ें.

Firebase कंसोल का इस्तेमाल करना

इस्तेमाल टैब में Firebase कंसोल में, आपके डेटाबेस से एक साथ किए गए कनेक्शन, सेव किए जा रहे डेटा की मात्रा, आउटगोइंग बैंडविथ (प्रोटोकॉल और एन्क्रिप्शन ओवरहेड शामिल है) के बारे में जानकारी मिलती है. साथ ही, इसमें हर एक मिनट के अंतराल पर, आपके डेटाबेस के लोड की जानकारी भी मिलती है. इस्तेमाल टैब से, आपको अपने डेटाबेस की कुल परफ़ॉर्मेंस की ज़्यादा सटीक खास जानकारी मिलती है. हालांकि, संभावित परफ़ॉर्मेंस से जुड़ी समस्याओं को हल करने के लिए, आपको ज़्यादा जानकारी नहीं मिल पाती.

Cloud Monitoring का इस्तेमाल करना

Google Cloud के Cloud Monitoring की मदद से, मेट्रिक एक्सप्लोरर का इस्तेमाल करके, परफ़ॉर्मेंस की अलग-अलग मेट्रिक देखी जा सकती हैं. इसके अलावा, चार्ट वाले अलग-अलग डैशबोर्ड बनाए जा सकते हैं. इनमें समय के साथ-साथ, परफ़ॉर्मेंस की मेट्रिक के अलग-अलग कॉम्बिनेशन दिखाए जा सकते हैं. Realtime Database को Cloud Monitoring के साथ इंटिग्रेट करने पर, डेटा की सबसे ज़्यादा जानकारी मिलती है.

Cloud Monitoring को सेट अप करने का तरीका, डेटाबेस के इस्तेमाल की निगरानी करना लेख में बताया गया है.

परफ़ॉर्मेंस से जुड़ी समस्याओं का पता लगाने के लिए, Cloud Monitoring की खास Cloud Monitoring मेट्रिक इस्तेमाल करने के बारे में सुझाव पाने के लिए, ये सेक्शन देखें.

Cloud Monitoring में परफ़ॉर्मेंस की निगरानी करना

अगर आपको परफ़ॉर्मेंस से जुड़ी समस्याएं आ रही हैं, जैसे कि अपटाइम या इंतज़ार का समय, तो इन मेट्रिक की निगरानी करने के लिए, Cloud Monitoring का इस्तेमाल किया जा सकता है. ध्यान दें कि सभी मेट्रिक टाइप के नामों के आगे firebasedatabase.googleapis.com/ प्रीफ़िक्स जोड़ा जाता है.

मेट्रिक का नाम	ब्यौरा
डेटाबेस लोड	io/database_load. इस मेट्रिक का इस्तेमाल करके, यह मॉनिटर करें कि समय के साथ-साथ, अनुरोधों को प्रोसेस करने के लिए, आपके उपलब्ध डेटाबेस बैंडविथ का कितना हिस्सा इस्तेमाल किया जा रहा है. जब आपके डेटाबेस का लोड, उपलब्ध कुल बैंडविथ के करीब पहुंच जाता है, तो आपको परफ़ॉर्मेंस से जुड़ी समस्याएं दिख सकती हैं. इसके अलावा, यह भी देखा जा सकता है कि किस तरह के ऑपरेशन में सबसे ज़्यादा लोड इस्तेमाल हो रहा है, इसके हिसाब से, समस्या हल की जा सकती है. एक मिनट से ज़्यादा समय लेने वाले ऑपरेशन में, रिपोर्ट किया गया लोड 100% से ज़्यादा हो सकता है. ऐसा तब होता है, जब कई मिनटों में इस्तेमाल की गई कुल बैंडविथ को ऑपरेशन पूरा होने के बाद, एक मिनट के रिपोर्टिंग इंटरवल में कंप्रेस किया जाता है.
ज़्यादा इस्तेमाल की वजह से, नेटवर्क बंद किया गया	network/disabled_for_overages. इस मेट्रिक से, उन सभी समस्याओं के बारे में पता चलता है जो तब हो सकती हैं, जब आपके Realtime Database ने बैंडविथ या नेटवर्क की किसी भी लिमिट को पार कर लिया हो.
ज़्यादा इस्तेमाल की वजह से, स्टोरेज बंद किया गया	storage/disabled_for_overages. इस मेट्रिक से, उन सभी समस्याओं के बारे में पता चलता है जो तब हो सकती हैं, जब आपके Realtime Database ने स्टोरेज की किसी भी लिमिट को पार कर लिया हो.

काम की जानकारी और खास जानकारी पाने के लिए, अपने डैशबोर्ड पर मौजूद चार्ट में मेट्रिक को मिलाएं. उदाहरण के लिए, इन कॉम्बिनेशन को आज़माएं:

• ऑपरेशन: io/database_load मेट्रिक का इस्तेमाल करके, यह देखें कि आपके डेटाबेस के कुल लोड का कितना हिस्सा, हर तरह के ऑपरेशन में इस्तेमाल किया जा रहा है. अलग-अलग तरह के ऑपरेशन की समस्याओं को हल करने के लिए, io/database_load को टाइप के हिसाब से ग्रुप करें.
• स्टोरेज: storage/limit और storage/total_bytes का इस्तेमाल करके, Realtime Database स्टोरेज लिमिट के हिसाब से, अपने स्टोरेज के इस्तेमाल की निगरानी करें. इसके अलावा, storage/disabled_for_overages को जोड़कर यह देखा जा सकता है कि स्टोरेज की लिमिट पार होने की वजह से, आपके ऐप्लिकेशन में कोई डाउन टाइम आया है या नहीं.
• SSL ओवरहेड: network/https_requests_count का इस्तेमाल करके, यह मॉनिटर करें कि आपके डेटाबेस को SSL कनेक्शन के कितने अनुरोध मिले. साथ ही, reused_ssl_session फ़िल्टर की मदद से, मौजूदा SSL सेशन टिकट का फिर से इस्तेमाल करने वाले अनुरोधों को अलग करें. यह मॉनिटर करने के लिए कि आपका ऐप्लिकेशन, SSL सेशन टिकट का सही तरीके से इस्तेमाल कर रहा है या नहीं, इसकी तुलना network/sent_bytes_count और network/sent_payload_and_protocol_bytes_count से की जा सकती है.

Cloud Monitoring की मदद से, सूचनाएं भी सेट अप की जा सकती हैं. साथ ही, Cloud Monitoring की मेट्रिक के आधार पर सूचनाएं भी पाई जा सकती हैं.Realtime Database उदाहरण के लिए, अगर आपका io/database_load किसी तय थ्रेशोल्ड के करीब पहुंच रहा है, तो सूचना पाने का विकल्प चुना जा सकता है.

की मदद से, की सभी मेट्रिक की पूरी सूची देखें.Realtime DatabaseCloud Monitoring

डेटाबेस लोड के टाइप

io/database_load मेट्रिक, उस ऑपरेशन टाइप का लेबल भी उपलब्ध कराती है जिसकी वजह से लोड हुआ है. यहां, मेज़र किए जा सकने वाले ऑपरेशन के टाइप दिए गए हैं:

• admin: एडमिन ऑपरेशन, जैसे कि नियम सेट करना और प्रोजेक्ट का मेटाडेटा पढ़ना.
• auth: किसी एक क्लाइंट के लिए, सेवा खातों या Firebase Authentication से पुष्टि करना.
• client_management: एक साथ किए गए कनेक्शन को जोड़ने और हटाने की प्रोसेस को मैनेज करना इसमें, हटाने पर डिसकनेक्ट करने के ऑपरेशन शामिल हैं.
• get_shallow: shallow=true के साथ, REST GET से डेटा वापस पाना.
• get: REST GET ऑपरेशन को मैनेज करना.
• listen: कनेक्ट किए गए क्लाइंट से, on और once ऑपरेशन के लिए शुरुआती डेटा वापस पाना.
• on_disconnect: क्लाइंट से, डिसकनेक्ट करने के ऑपरेशन रजिस्टर करना.
• put: क्लाइंट से set ऑपरेशन या REST PUT ऑपरेशन को मैनेज करना.
• transaction: शर्तों के मुताबिक REST अनुरोधों या क्लाइंट से transaction ऑपरेशन के ज़रिए लेन-देन करना.
• update: update ऑपरेशन या REST PATCH अनुरोधों को मैनेज करना.

Cloud Monitoring में सुरक्षा के नियमों की निगरानी करना

सुरक्षा के नियमों के आकलन का विश्लेषण भी किया जा सकता है. ध्यान दें कि सभी मेट्रिक टाइप के नामों के आगे firebasedatabase.googleapis.com/ प्रीफ़िक्स जोड़ा जाता है.

मेट्रिक का नाम	ब्यौरा
नियमों का आकलन	rules/evaluation_count. लिखने या पढ़ने के अनुरोधों के जवाब में, Realtime Database के नियमों के आकलन की संख्या. अनुरोध के नतीजे (ALLOW, DENY या ERROR) के हिसाब से, इस मेट्रिक को बांटा जा सकता है.

ज़रूरत के हिसाब से, नियमों के आकलन के लिए Cloud Monitoring चार्ट बनाएं. उदाहरण के लिए, ALLOW, DENY या ERROR जैसे आकलन के खास नतीजों के आधार पर फ़िल्टर करें. चार्ट सेट अप करने और उन्हें पसंद के मुताबिक बनाने के बारे में जानकारी, डेटाबेस के इस्तेमाल की निगरानी करना लेख में दी गई है.

की मदद से, की सभी मेट्रिक की पूरी सूची देखें.Realtime DatabaseCloud Monitoring