ייצוא נתוני מעקב הביצועים ל-BigQuery

אפשר לייצא נתוני Performance Monitoring מאפליקציות ל-Apple ול-Android אל BigQuery לצורך ניתוח נוסף. BigQuery מאפשר לנתח את הנתונים באמצעות BigQuery SQL, לייצא אותו לספק שירותי ענן אחר, ואפילו להשתמש של המודלים המותאמים אישית של למידת מכונה.

הפעלת ייצוא של BigQuery

1. נכנסים אל שילובים במסוף Firebase ואז לוחצים על קישור ב-BigQuery. של Google.

2. פועלים לפי ההוראות במסך כדי להפעיל את BigQuery.

   כשמפעילים את הייצוא של BigQuery עבור Performance Monitoring, הפעולות הבאות: קורה:

   • מערכת Firebase מייצאת עותק של הנתונים הקיימים אל BigQuery. ההפצה הראשונית של הנתונים לייצוא עשויה להימשך עד נשארו 48 שעות.

     • אפשר תזמון ידני של מילוי חוסרים (backfill) בנתונים עד 30 הימים האחרונים או התאריך האחרון שבו הפעלת את BigQuery לייצא (העדכני ביותר).

   • אי אפשר לשנות את המיקום אחרי שיוצרים את מערך הנתונים, אבל אפשר להעתיק את מערך הנתונים למיקום אחר או להעביר אותו ידנית למיקום אחר (וליצור אותו מחדש). למידה מידע נוסף זמין במאמר שינוי המיקום של מערך הנתונים.

   • מערכת Firebase מגדירה סנכרון קבוע של הנתונים מפרויקט Firebase אל BigQuery. פעולות הייצוא היומיות האלה מסתיימות בדרך כלל תוך 24 שעות אחרי שהן נקבעו.

   • כברירת מחדל, כל האפליקציות בפרויקט מקושרות אל BigQuery. כלשהו האפליקציות שתוסיפו לפרויקט במועד מאוחר יותר יקושרו באופן אוטומטי BigQuery אפשר לקבוע אילו אפליקציות ישלחו נתונים.

כדי להשבית ייצוא של BigQuery, ביטול הקישור של הפרויקט במסוף Firebase.

אילו נתונים מיוצאים אל BigQuery?

בייצוא נוצרת טבלה שכוללת את כל אירועי ביצועים שתועדו. כל שורה בטבלה מייצגת אירוע ביצועים יחיד, שיכול להיות אחד מהאירועים הבאים:

• מעקב אחר משך הזמן – עקבות שאוספים, כברירת מחדל, את המדד של משך זמן, כולל הפעלת האפליקציה, אפליקציה בחזית ואפליקציה ברקע, וגם כל מעקב קוד מותאם אישית

  • event_type הוא DURATION_TRACE
  • event_name זהה לשם המעקב

• מדד מעקב – מדדים מותאמים אישית שמשויכים אל מעקבי קוד בהתאמה אישית בהטמעה של המפתח

  • event_type הוא TRACE_METRIC
  • event_name הוא שם המדד
  • parent_trace_name הוא השם של המעקב שמכיל את המדד הזה

• מעקב אחר מסך — עקבות לאורך כל משך החיים של המסך (רינדור מסך) עקבות)

  • event_type הוא SCREEN_TRACE
  • event_name היא הקידומת _st_ בתוספת שם המסך בפועל

• בקשת רשת – מעקבים על פני כל משך החיים של בקשת רשת (מעקבי בקשה של רשת HTTP)

  • event_type הוא NETWORK_REQUEST
  • event_name הוא הדפוס המסווג של כתובת ה-URL של בקשת הרשת

כל אירוע ביצועים כולל מאפיינים של האירוע (כגון מדינה הספק של מכשיר הלקוח), וכן מידע ספציפי לאירוע:

• נתוני המעקב אחר משך הזמן, מדדי המעקב ומעקב אחר המסך מכילים trace_info
• מדדי המעקב מכילים trace_info.metric_info
• עקבות המסך מכילים trace_info.screen_info
• מעקבי הרשת מכילים network_info

סכימה מפורטת של נתונים

מה אפשר לעשות עם הנתונים שיוצאו?

בקטעים הבאים מופיעות דוגמאות לשאילתות שאפשר להריץ BigQuery כנגד נתוני Performance Monitoring שיוצאו.

הצגת פירוט של זמן האחזור הממוצע להפעלת אפליקציה לפי מדינה

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;

בדיקת היחס בין פריימים שקופאים לבין תנאים שונים

לדוגמה, אתם יכולים לבדוק את היחס בין פריימים שקופאים לבין כמות הפריימים משך הזמן שבו משתמשים מבלים בכל מסך באפליקציה כשהם משתמשים בסוגי רדיו שונים (Wi-Fi, 4G וכו').

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;

שיעור ההיטים במטמון של Compute לטעינת סוגי קבצים מסוימים מהדיסק

הניתוח הזה מבוסס על ההנחה שהוספתם למעקב קוד בהתאמה אישית לצורך טעינה אחסון עם מאפיין מותאם אישית בשם file-extension ומדד מותאם אישית ( TRACE_METRIC) בשם cache-hit שמוגדר ל-1 אם הוא מגיע למטמון ו-0 אם חסרים מטמון.

לדוגמה, אפשר לחשב את שיעור ההיטים של המטמון לטעינת קובצי PNG מהדיסק:

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);

בדיקת השעה ביום שבה משתמשים שולחים בקשות לרשת

לדוגמה, אפשר לבדוק באיזו שעה ביום משתמשים מארצות הברית להנפיק בקשות רשת מהאפליקציה שלך:

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;

אפשר לקחת את הנתונים של Performance Monitoring לכל מקום

לפעמים רוצים לגשת בצד שרת הנתונים של Performance Monitoring או להעביר אותו בדחיפה בפתרון אחר של צד שלישי. ייצוא הנתונים לא כרוך בתשלום כרגע.

אפשר לייצא את הנתונים בדרכים הבאות:

• באמצעות ממשק המשתמש באינטרנט של BigQuery

• הרצת הפקודה ב-CLI bq extract

• שליחת משימת חילוץ דרך ה-API או ספריות הלקוח.

תמחור

ייצוא נתונים מ-Performance Monitoring ומ-BigQuery לא כרוך בתשלום מספק מגבלות שימוש נדיבות ללא עלות. לקבלת מידע מפורט, אפשר לעיין במאמר תמחור של BigQuery או ארגז החול של BigQuery.