Esportare i dati di monitoraggio del rendimento in BigQuery

Puoi esportare i dati Performance Monitoring dalle app Apple e Android in BigQuery per ulteriori analisi. BigQuery ti consente di analizzare i dati utilizzando BigQuery SQL, esportarli in un altro fornitore di servizi cloud e persino utilizzare i dati per i tuoi modelli di machine learning personalizzati.

Attivare l'esportazione BigQuery

1. Vai alla pagina Integrazioni nella console Firebase, quindi fai clic su Collega nella scheda BigQuery.

2. Segui le istruzioni sullo schermo per attivare BigQuery.

   Quando attivi l'esportazione BigQuery per Performance Monitoring, si verifica quanto segue:

   • Firebase esporta una copia dei dati esistenti in BigQuery. La propagazione iniziale dei dati per l'esportazione potrebbe richiedere fino a 48 ore.

     • Puoi pianificare manualmente i backfill dei dati fino agli ultimi 30 giorni o alla data più recente in cui hai attivato l'BigQuery esportazione (a seconda di quale è più recente).

   • Dopo la creazione del set di dati, la località non può essere modificata, ma puoi copiare il set di dati in un'altra località oppure spostare (ricreare) manualmente il set di dati in un'altra località. Per saperne di più, consulta Modificare la località del set di dati.

   • Firebase configura sincronizzazioni regolari dei dati dal progetto Firebase a BigQuery. Queste operazioni di esportazione giornaliere di solito vengono completate entro 24 ore dalla pianificazione.

   • Per impostazione predefinita, tutte le app del progetto sono collegate a BigQuery. Qualsiasi app che aggiungi in seguito al progetto viene collegata automaticamente a BigQuery. Puoi gestire le app che inviano dati.

Per disattivare l'esportazione BigQuery, scollega il progetto nella console Firebase.

Quali dati vengono esportati in BigQuery?

Per ogni app del progetto, l'esportazione crea una tabella che include tutti gli eventi relativi alle prestazioni acquisiti. Ogni riga della tabella è un singolo evento relativo alle prestazioni che può essere uno dei seguenti:

• Traccia di durata : tracce che raccolgono, per impostazione predefinita, la metrica "durata", che include l'avvio dell'app, l'app in primo piano e l'app in background, nonché eventuali tracce di codice personalizzato strumentate dallo sviluppatore

  • event_type è DURATION_TRACE
  • event_name è uguale al nome della traccia

• Metrica della traccia : metriche personalizzate associate a tracce di codice personalizzato strumentate dallo sviluppatore

  • event_type è TRACE_METRIC
  • event_name è il nome della metrica
  • parent_trace_name è il nome della traccia che contiene questa metrica

• Traccia della schermata: tracce che coprono la durata di una schermata (tracce di rendering della schermata)

  • event_type è SCREEN_TRACE
  • event_name è il prefisso _st_ più il nome effettivo della schermata

• Richiesta di rete : tracce che coprono la durata di una richiesta di rete (tracce di richieste di rete HTTP)

  • event_type è NETWORK_REQUEST
  • event_name è il pattern categorizzato dell'URL della richiesta di rete

Ogni evento relativo alle prestazioni contiene attributi dell'evento (ad esempio il paese e l'operatore del dispositivo client), nonché informazioni specifiche dell'evento:

• Le tracce di durata, le metriche delle tracce e le tracce delle schermate contengono trace_info
• Le metriche delle tracce contengono trace_info.metric_info
• Le tracce delle schermate contengono trace_info.screen_info
• Le tracce di rete contengono network_info

Schema dei dati dettagliato

Che cosa puoi fare con i dati esportati?

Le sezioni seguenti offrono esempi di query che puoi eseguire in BigQuery sui dati Performance Monitoring esportati.

Corrispondenza dei dati visualizzati nella console

La dashboard di Firebase aggrega i dati giornalieri nel fuso orario America/Los_Angeles. Per far corrispondere i dati visualizzati nella console, le funzioni data devono impostare esplicitamente America/Los_Angeles come fuso orario, altrimenti la funzione data utilizzerà per impostazione predefinita il fuso orario UTC.

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;

Visualizzare la suddivisione della latenza media di avvio dell'app per paese

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;

Controllare il rapporto tra frame bloccati e varie condizioni

Ad esempio, puoi controllare il rapporto tra frame bloccati e la quantità di tempo che gli utenti trascorrono su ogni schermata dell'app quando utilizzano diversi tipi di radio (Wi-Fi, 4G e così via).

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;

Calcolare la percentuale di successo della cache per il caricamento di determinati tipi di file dal disco

Questa analisi presuppone che tu abbia strumentato una traccia di codice personalizzato per il caricamento dal disco con un attributo personalizzato denominato file-extension e una metrica personalizzata (una TRACE_METRIC) denominata cache-hit impostata su 1 in caso di successo della cache e su 0 in caso di fallimento della cache.

Ad esempio, puoi calcolare il successo della cache per il caricamento di file PNG dal disco:

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);

Controllare l'ora del giorno in cui gli utenti inviano richieste di rete

Ad esempio, puoi controllare a quale ora del giorno gli utenti degli Stati Uniti inviano richieste di rete dalla tua app:

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;

Portare i dati Performance Monitoring ovunque

A volte vuoi accedere ai dati Performance Monitoring lato server o inviarli a un'altra soluzione di terze parti. Al momento non è previsto alcun costo per l'esportazione dei dati.

Puoi esportare i dati:

• Utilizzando l'interfaccia utente webBigQuery

• Eseguendo il comando CLI bq extract

• Inviando un job di estrazione tramite l'API o le librerie client.

Prezzi

Non è previsto alcun costo per l'esportazione dei dati da Performance Monitoring e BigQuery offre limiti di utilizzo senza costi generosi. Per informazioni dettagliate, consulta i BigQuery prezzi o la BigQuery sandbox.