परफ़ॉर्मेंस मॉनिटर करने से जुड़े डेटा को BigQuery में एक्सपोर्ट करें

ज़्यादा विश्लेषण के लिए, Apple और Android ऐप्लिकेशन से Performance Monitoring डेटा को BigQuery में एक्सपोर्ट किया जा सकता है. BigQuery की मदद से, BigQuery SQL का इस्तेमाल करके डेटा का विश्लेषण किया जा सकता है. साथ ही, उसे किसी दूसरे क्लाउड सेवा देने वाली कंपनी के पास एक्सपोर्ट किया जा सकता है. इसके अलावा, अपने कस्टम एमएल मॉडल के लिए भी डेटा का इस्तेमाल किया जा सकता है.

BigQuery एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू करना

1. Firebase कंसोल में, इंटिग्रेशन पेज पर जाएं. इसके बाद, BigQuery कार्ड में लिंक करें पर क्लिक करें.

2. BigQuery चालू करने के लिए, स्क्रीन पर दिए गए निर्देशों का पालन करें.

   Performance Monitoring के लिए BigQuery एक्सपोर्ट की सुविधा चालू करने पर, ये बदलाव होते हैं:

   • Firebase, BigQuery में आपके मौजूदा डेटा की कॉपी एक्सपोर्ट करता है. एक्सपोर्ट के लिए डेटा का शुरुआती प्रॉपेगेशन पूरा होने में 48 घंटे लग सकते हैं.

     • आपके पास, डेटा बैकफ़िल को मैन्युअल तरीके से शेड्यूल करने का विकल्प है. इसे पिछले 30 दिनों या BigQueryएक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू करने की तारीख तक शेड्यूल किया जा सकता है.

   • डेटासेट बनाने के बाद, उसकी जगह को बदला नहीं जा सकता. हालांकि, डेटासेट को किसी दूसरी जगह पर कॉपी किया जा सकता है या मैन्युअल तरीके से किसी दूसरी जगह पर ले जाया जा सकता है, यानी कि इसे फिर से बनाया जा सकता है. ज़्यादा जानने के लिए, डेटासेट की जगह बदलना लेख पढ़ें.

   • Firebase, आपके Firebase प्रोजेक्ट से BigQuery पर डेटा के नियमित सिंक को सेट अप करता है. आम तौर पर, शेड्यूल किए जाने के 24 घंटे के अंदर, हर दिन डेटा एक्सपोर्ट करने की ये प्रोसेस पूरी हो जाती हैं.

   • आपके प्रोजेक्ट के सभी ऐप्लिकेशन डिफ़ॉल्ट रूप से, BigQuery से लिंक होते हैं. बाद में प्रोजेक्ट में जोड़े जाने वाले सभी ऐप्लिकेशन, BigQuery से अपने-आप लिंक हो जाते हैं. आपके पास BigQuery में डेटा भेजने वाले ऐप्लिकेशन चुनने का विकल्प होता है.

BigQuery एक्सपोर्ट की सुविधा बंद करने के लिए, Firebase कंसोल में जाकर, अपने प्रोजेक्ट को अनलिंक करें.

BigQuery में कौनसा डेटा एक्सपोर्ट किया जाता है?

प्रोजेक्ट में मौजूद हर ऐप्लिकेशन के लिए, एक्सपोर्ट एक टेबल बनाता है. इसमें परफ़ॉर्मेंस से जुड़े सभी कैप्चर किए गए इवेंट शामिल होते हैं. टेबल में मौजूद हर लाइन, एक परफ़ॉर्मेंस इवेंट है. यह इवेंट इनमें से कोई एक हो सकता है:

• ऐप्लिकेशन के खुले रहने की अवधि का ट्रैक — ऐसे ट्रैक जो डिफ़ॉल्ट रूप से "ऐप्लिकेशन के खुले रहने की अवधि" की मेट्रिक इकट्ठा करते हैं. इसमें ऐप्लिकेशन के खुलने, ऐप्लिकेशन के फ़ोरग्राउंड में होने, और ऐप्लिकेशन के बैकग्राउंड में होने के साथ-साथ, डेवलपर के इंस्ट्रूमेंट किए गए कस्टम कोड के ट्रैक भी शामिल हैं

  • event_type DURATION_TRACE है
  • event_name, ट्रैस का नाम है

• ट्रैक मेट्रिक — डेवलपर के इंस्ट्रूमेंट किए गए कस्टम कोड के ट्रैक से जुड़ी कस्टम मेट्रिक

  • event_type TRACE_METRIC है
  • event_name, मेट्रिक का नाम है
  • parent_trace_name वह ट्रैक का नाम है जिसमें यह मेट्रिक शामिल है

• स्क्रीन ट्रेस — किसी स्क्रीन के पूरे लाइफ़साइकल के दौरान की गई गतिविधियों का डेटा (स्क्रीन रेंडरिंग के दौरान की गई गतिविधियों का डेटा)

  • event_type SCREEN_TRACE है
  • event_name में प्रीफ़िक्स _st_ के साथ-साथ स्क्रीन का असल नाम शामिल होता है

• नेटवर्क अनुरोध — नेटवर्क अनुरोध के पूरे लाइफ़टाइम के दौरान ट्रैक किए गए डेटा (एचटीटीपी नेटवर्क अनुरोध के ट्रैक)

  • event_type NETWORK_REQUEST है
  • event_name, नेटवर्क अनुरोध यूआरएल का कैटगरी वाला पैटर्न है

हर परफ़ॉर्मेंस इवेंट में, इवेंट के एट्रिब्यूट (जैसे, क्लाइंट डिवाइस का देश और कैरियर) के साथ-साथ, इवेंट से जुड़ी जानकारी भी शामिल होती है:

• कुल समय के ट्रेस, ट्रेस मेट्रिक, और स्क्रीन ट्रेस में trace_info
• ट्रेस मेट्रिक में trace_info.metric_info शामिल है
• स्क्रीन ट्रैस में trace_info.screen_info है
• नेटवर्क ट्रेस में network_info शामिल है

ज़्यादा जानकारी वाला डेटा स्कीमा

एक्सपोर्ट किए गए डेटा का क्या किया जा सकता है?

यहां दिए गए सेक्शन में, ऐसी क्वेरी के उदाहरण दिए गए हैं जिन्हें BigQuery में, एक्सपोर्ट किए गए Performance Monitoring डेटा के लिए चलाया जा सकता है.

कंसोल पर दिखने वाले डेटा से मैच करना

Firebase डैशबोर्ड, America/Los_Angeles टाइमज़ोन में हर दिन का डेटा इकट्ठा करता है. Console पर दिखने वाली जानकारी से मेल खाने के लिए, तारीख वाले फ़ंक्शन में America/Los_Angeles को साफ़ तौर पर टाइमज़ोन के तौर पर सेट किया जाना चाहिए. ऐसा न करने पर, तारीख वाला फ़ंक्शन डिफ़ॉल्ट रूप से यूटीसी का इस्तेमाल करेगा.

SELECT
  DATE(event_timestamp, 'America/Los_Angeles') AS daily_date,
  APPROX_QUANTILES(trace_info.duration_us, 100)[OFFSET(90)] / 1000000 AS p90_seconds,
FROM `TABLE_NAME`
WHERE
  DATE(event_timestamp, 'America/Los_Angeles')
    >= DATE_SUB( PARSE_DATE('%Y%m%d', 'YYYY-MM-DD'), INTERVAL 7 DAY)
  AND DATE(event_timestamp, 'America/Los_Angeles')
    <= PARSE_DATE('%Y%m%d', 'YYYY-MM-DD')
  AND event_name = '_app_start'
GROUP BY 1
ORDER BY 1 DESC;

देश के हिसाब से, ऐप्लिकेशन शुरू होने में लगने वाले औसत समय का ब्रेकडाउन देखना

SELECT AVG(trace_info.duration_us), country
FROM `TABLE_NAME`
WHERE _PARTITIONTIME > TIMESTAMP("YYYY-MM-DD")
AND event_type = "DURATION_TRACE"
AND event_name = "_app_start"
GROUP BY 2;

अलग-अलग स्थितियों के हिसाब से, फ़्रीज़ हुए फ़्रेम का अनुपात देखना

उदाहरण के लिए, अलग-अलग रेडियो टाइप (वाई-फ़ाई, 4G वगैरह) का इस्तेमाल करने पर, उपयोगकर्ता आपके ऐप्लिकेशन की हर स्क्रीन पर कितना समय बिताते हैं, इसकी जानकारी के साथ-साथ फ़्रीज़ किए गए फ़्रेम का अनुपात भी देखा जा सकता है.

SELECT
  AVG(trace_info.duration_us / 1000000) AS seconds_on_screen,
  AVG(trace_info.screen_info.frozen_frame_ratio) AS frozen_frame_ratio,
  event_name,
  radio_type
FROM `TABLE_NAME`
WHERE _PARTITIONTIME > TIMESTAMP("YYYY-MM-DD")
AND event_type = "SCREEN_TRACE"
GROUP BY event_name, radio_type
ORDER BY event_name, radio_type;

डिस्क से कुछ खास तरह की फ़ाइलें लोड करने के लिए, कैश मेमोरी में हिट होने की दर का हिसाब लगाना

इस विश्लेषण में यह माना गया है कि आपने डिस्क से लोड करने के लिए, file-extension नाम के कस्टम एट्रिब्यूट और cache-hit नाम की कस्टम मेट्रिक (TRACE_METRIC) के साथ कस्टम कोड ट्रेस को इंस्ट्रूमेंट किया है. यह मेट्रिक, कैश मेमोरी में डेटा मौजूद होने पर 1 और कैश मेमोरी में डेटा मौजूद न होने पर 0 पर सेट होती है.

उदाहरण के लिए, डिस्क से PNG फ़ाइलें लोड करने के लिए, कैश मेमोरी में हिट होने की दर का हिसाब लगाया जा सकता है:

SELECT AVG(trace_info.metric_info.metric_value) AS cache_hit_rate
FROM `TABLE_NAME`
WHERE _PARTITIONTIME > TIMESTAMP("YYYY-MM-DD")
AND event_type = "TRACE_METRIC"
AND event_name = "cache-hit"
AND parent_trace_name = "loadFromDisk"
AND STRUCT("file-extension", "png") IN UNNEST(custom_attributes);

यह देखें कि उपयोगकर्ता किस समय नेटवर्क अनुरोध करते हैं

उदाहरण के लिए, यह देखा जा सकता है कि अमेरिका के उपयोगकर्ता, आपके ऐप्लिकेशन से किस समय नेटवर्क के अनुरोध करते हैं:

SELECT
  count(1) AS hourly_count,
  EXTRACT(HOUR FROM event_timestamp) AS hour_of_day
FROM `TABLE_NAME`
WHERE _PARTITIONTIME > TIMESTAMP("YYYY-MM-DD")
AND event_type = "NETWORK_REQUEST"
AND country = "US"
GROUP BY 2 ORDER BY 2;

Performance Monitoring का डेटा कहीं से भी ऐक्सेस करना

कभी-कभी, आपको अपने Performance Monitoring डेटा को सर्वर-साइड से ऐक्सेस करना होता है या उसे तीसरे पक्ष के किसी दूसरे समाधान पर पुश करना होता है. फ़िलहाल, डेटा एक्सपोर्ट करने के लिए कोई शुल्क नहीं लिया जाता.

अपना डेटा एक्सपोर्ट करने के लिए:

• BigQuery के वेब यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) का इस्तेमाल करना

• सीएलआई कमांड चलाना bq extract

• एपीआई या क्लाइंट लाइब्रेरी के ज़रिए, डेटा निकालने का टास्क सबमिट करना.

कीमत

Performance Monitoring से डेटा एक्सपोर्ट करने के लिए कोई शुल्क नहीं लिया जाता. साथ ही, BigQuery के लिए, बिना किसी शुल्क के डेटा इस्तेमाल करने की सुविधा मिलती है. ज़्यादा जानकारी के लिए, BigQuery कीमत या BigQuery सैंडबॉक्स लेख पढ़ें.