ส่งออกข้อมูล Performance Monitoring ไปยัง BigQuery

คุณสามารถส่งออกข้อมูล Performance Monitoring จากแอป Apple และ Android ไปยัง BigQuery เพื่อการวิเคราะห์เพิ่มเติมได้ BigQuery ช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้โดยใช้ BigQuery แล้วส่งออกไปยังผู้ให้บริการคลาวด์รายอื่น หรือแม้แต่ใช้ สำหรับโมเดล ML ที่กำหนดเอง

เปิดใช้การส่งออก BigQuery

1. ไปที่หน้า การผสานรวม ในคอนโซล Firebase จากนั้นคลิกลิงก์ใน BigQuery

2. ทำตามวิธีการบนหน้าจอเพื่อเปิดใช้BigQuery

   เมื่อคุณเปิดใช้การส่งออก BigQuery สำหรับ Performance Monitoring จะเกิดสิ่งต่อไปนี้ เกิดขึ้น:

   • Firebase จะส่งออกสำเนาข้อมูลที่มีอยู่ไปยัง BigQuery การเผยแพร่ข้อมูลเพื่อส่งออกในช่วงแรกอาจใช้เวลาถึง ใช้เวลา 48 ชั่วโมงในการดำเนินการให้เสร็จสมบูรณ์

     • คุณสามารถ กำหนดเวลาการทดแทนข้อมูลด้วยตนเอง ไม่เกิน 30 วันที่ผ่านมาหรือสำหรับวันที่ล่าสุดเมื่อคุณเปิดใช้ BigQuery ส่งออก (รายการใดรายการหนึ่งล่าสุด)

   • หลังจากสร้างชุดข้อมูลแล้ว ตำแหน่ง ไม่สามารถเปลี่ยนแปลง แต่คัดลอกชุดข้อมูลไปยังตำแหน่งอื่นได้ หรือย้าย (สร้างใหม่) ชุดข้อมูลไปยังตำแหน่งอื่นด้วยตนเอง เพื่อเรียนรู้ ดูข้อมูลเพิ่มเติมที่เปลี่ยนตำแหน่งชุดข้อมูล

   • Firebase จะตั้งค่าการซิงค์ข้อมูลจากโปรเจ็กต์ Firebase เป็นประจำเพื่อ BigQuery การดำเนินการส่งออกรายวันเหล่านี้มักจะเสร็จสิ้นภายใน 24 ชั่วโมงหลังจากตั้งเวลาไว้

   • โดยค่าเริ่มต้น แอปทั้งหมดในโปรเจ็กต์จะลิงก์กับ BigQuery ช่วง แอปที่คุณเพิ่มในโปรเจ็กต์ในภายหลังจะลิงก์โดยอัตโนมัติ BigQuery คุณสามารถ จัดการแอปที่ส่งข้อมูล

หากต้องการปิดใช้งานการส่งออก BigQuery ยกเลิกการลิงก์โปรเจ็กต์ ในคอนโซล Firebase

ข้อมูลใดบ้างที่ส่งออกไปยัง BigQuery

สำหรับแต่ละแอปในโปรเจ็กต์ การส่งออกจะสร้างตารางที่รวมข้อมูล เหตุการณ์ด้านประสิทธิภาพที่บันทึกไว้ แต่ละแถวในตารางเป็นเหตุการณ์ด้านประสิทธิภาพรายการเดียว ที่อาจเป็นอย่างใดอย่างหนึ่งต่อไปนี้

• การติดตามระยะเวลา — การติดตามที่รวบรวมเมตริก "ระยะเวลา" โดยค่าเริ่มต้น ซึ่งรวมถึงการเริ่มต้นแอป แอปที่ทำงานอยู่เบื้องหน้า และแอปที่ทำงานอยู่เบื้องหลัง ตลอดจนการติดตามโค้ดที่กําหนดเองซึ่งนักพัฒนาแอปติดตั้งใช้งาน

  • event_type คือ DURATION_TRACE
  • event_name เหมือนกับชื่อการติดตาม

• เมตริกการติดตาม — เมตริกที่กำหนดเองซึ่งเชื่อมโยงกับ การติดตามโค้ดที่กำหนดเองที่กำหนดโดยนักพัฒนาซอฟต์แวร์

  • event_type คือ TRACE_METRIC
  • event_name คือชื่อของเมตริก
  • parent_trace_name คือชื่อการติดตามที่มีเมตริกนี้

• การติดตามหน้าจอ — การติดตามที่ครอบคลุมอายุการใช้งานของหน้าจอ (การแสดงผลหน้าจอ) การติดตาม)

  • event_type คือ SCREEN_TRACE
  • event_name คือคำนำหน้า _st_ บวกชื่อหน้าจอจริง

• คําขอเครือข่าย — การติดตามตลอดอายุของคําขอเครือข่าย (การติดตามคําขอเครือข่าย HTTP)

  • event_type คือ NETWORK_REQUEST
  • event_name คือรูปแบบที่มีการจัดหมวดหมู่ของ URL คำขอเครือข่าย

เหตุการณ์ประสิทธิภาพแต่ละรายการมีแอตทริบิวต์ของเหตุการณ์ (เช่น ประเทศและผู้ให้บริการของอุปกรณ์ไคลเอ็นต์) รวมถึงข้อมูลเฉพาะของเหตุการณ์ ดังนี้

• การติดตามระยะเวลา เมตริกการติดตาม และการติดตามหน้าจอมี trace_info
• เมตริกการติดตามมี trace_info.metric_info
• การติดตามหน้าจอมี trace_info.screen_info
• การติดตามเครือข่ายมี network_info

สคีมาข้อมูลโดยละเอียด

คุณใช้ข้อมูลที่ส่งออกทำอะไรได้บ้าง

ส่วนต่อไปนี้แสดงตัวอย่างการค้นหาที่คุณเรียกใช้ได้ใน BigQuery กับข้อมูล Performance Monitoring ที่ส่งออก

ดูรายละเอียดเวลาในการตอบสนองของการเริ่มแอปโดยเฉลี่ยตามประเทศ

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;

ตรวจสอบอัตราส่วนของเฟรมที่ค้างกับเงื่อนไขต่างๆ

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถตรวจสอบอัตราส่วนของเฟรมที่ค้างควบคู่ไปกับจำนวน เวลาที่ผู้ใช้อยู่ในแต่ละหน้าจอของแอปเมื่อใช้วิทยุประเภทต่างๆ (Wi-Fi, 4G ฯลฯ)

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;

อัตรา Hit ของแคชการประมวลผลสำหรับการโหลดไฟล์บางประเภทจากดิสก์

การวิเคราะห์นี้จะสมมติว่าคุณใช้การติดตามโค้ดที่กำหนดเองสำหรับการโหลดจาก ที่มีแอตทริบิวต์ที่กำหนดเองชื่อ file-extension และเมตริกที่กำหนดเอง ( TRACE_METRIC) ตั้งชื่อ cache-hit ที่ตั้งค่าเป็น 1 หากพบแคชและ 0 หาก ไม่พบแคช

เช่น คุณสามารถคำนวณอัตรา Hit ของแคชสำหรับการโหลดไฟล์ PNG จากดิสก์:

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);

ตรวจสอบช่วงเวลาของวันที่ผู้ใช้ส่งคําขอเครือข่าย

เช่น คุณสามารถตรวจสอบว่าผู้ใช้จากสหรัฐอเมริกาในเวลาใดของวัน ส่งคำขอเครือข่ายจากแอปของคุณ

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;

พกข้อมูล Performance Monitoring ไปได้ทุกที่

บางครั้งคุณต้องการเข้าถึงPerformance Monitoringข้อมูลฝั่งเซิร์ฟเวอร์หรือส่งข้อมูลไปยังโซลูชันของบุคคลที่สามอื่น การส่งออกข้อมูลไม่มีค่าใช้จ่ายในขณะนี้

คุณส่งออกข้อมูลได้โดยใช้วิธีต่อไปนี้

• การใช้ UI เว็บของ BigQuery

• การเรียกใช้คำสั่ง CLI bq extract

• การส่ง ดึงข้อมูลงาน ผ่าน API หรือไลบรารีของไคลเอ็นต์

ราคา

การส่งออกข้อมูลจาก Performance Monitoring และ BigQuery ไม่มีค่าใช้จ่าย ให้ขีดจำกัดการใช้งานที่ไม่มีค่าใช้จ่ายมากมาย ดูข้อมูลโดยละเอียดได้ที่ราคา BigQuery หรือแซนด์บ็อกซ์ BigQuery