Exportar dados do Monitoramento de desempenho para o BigQuery

É possível exportar dados do Performance Monitoring de apps para Apple e Android para o BigQuery para análise posterior. Com o BigQuery, é possível fazer análises usando o BigQuery SQL, exportar os dados para outro provedor de nuvem ou usá-los para seus modelos personalizados de ML.

Ativar a exportação do BigQuery

1. Acesse a página Integrações no console do Firebase e, em seguida, clique em Link no card do BigQuery.

2. Siga as instruções na tela para ativar o BigQuery.

   Quando você ativa a exportação do BigQuery para o Performance Monitoring, acontece isto:

   • O Firebase exporta uma cópia dos dados existentes para o BigQuery. A propagação inicial dos dados para exportação pode levar até 48 horas para ser concluída.

     • É possível configurar manualmente o preenchimento de dados dos últimos 30 dias ou da data mais recente em que você ativou a exportação do BigQuery (o que for mais recente).

   • Após a criação do banco de dados, o local não pode ser alterado, mas é possível mover (recriar) ou copiar o conjunto de dados para um local diferente. Para saber mais, consulte Mudar local do conjunto de dados.

   • O Firebase configura sincronizações regulares dos dados do projeto do Firebase para o BigQuery. Essas operações de exportação diárias geralmente terminam em 24 horas depois de serem programadas.

   • Por padrão, todos os apps no projeto são vinculados ao BigQuery. Todos os apps adicionados mais tarde ao projeto serão vinculados automaticamente ao BigQuery. É possível gerenciar quais apps enviam dados.

Para desativar a exportação do BigQuery, desvincule seu projeto no console do Firebase.

Quais dados são exportados para o BigQuery?

Para cada aplicativo no projeto, a exportação cria uma tabela que inclui todos os eventos de desempenho registrados. Cada linha na tabela é um evento único de desempenho que pode ser de um dos seguintes tipos:

• Trace de duração: traces que coletam, por padrão, a métrica de "duração", que inclui inicialização do app, app em primeiro plano e app em segundo plano, bem como qualquer trace de código personalizado instrumentado pelo desenvolvedor.

  • event_type é DURATION_TRACE
  • event_name é igual ao nome do trace

• Métrica de trace: métricas personalizadas associadas aos traces de código personalizados instrumentados pelo desenvolvedor.

  • event_type é TRACE_METRIC
  • event_name é o nome da métrica
  • parent_trace_name é o nome do trace que contém essa métrica

• Trace de tela: traces que abrangem o ciclo de vida de uma tela (traces de renderização de tela).

  • event_type é SCREEN_TRACE
  • event_name é um prefixo _st_ junto do nome real da tela

• Solicitação de rede: traces que abrangem o ciclo de vida de uma solicitação de rede (traces de solicitação de rede HTTP).

  • event_type é NETWORK_REQUEST
  • event_name é o padrão categorizado do URL de solicitação de rede

Cada evento de desempenho contém atributos do evento, como país e operadora do dispositivo cliente, além de informações específicas do evento:

• Trace de duração, métricas de trace e traces de tela contêm trace_info
• As métricas de traces contêm trace_info.metric_info
• Os traces de tela contêm trace_info.screen_info
• Os traces de rede contêm network_info

Esquema detalhado de dados

O que você pode fazer com os dados exportados?

As seções a seguir oferecem exemplos de consultas que podem ser executadas no BigQuery em comparação com os dados exportados do Performance Monitoring.

Correlacionar os dados mostrados no console

O painel do Firebase agrega dados diários no fuso horário America/Los_Angeles. Para corresponder ao que foi visto no console, as funções de data precisam definir explicitamente America/Los_Angeles como o fuso horário. Caso contrário, a função de data vai usar o UTC como padrão.

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;

Visualizar a média da latência de início de aplicativo filtrada por país

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;

Verifique a proporção de frames congelados em várias condições

Por exemplo, é possível verificar a proporção de frames congelados junto com o tempo que os usuários passam em cada tela do seu aplicativo quando estão em diferentes tipos de rádio (Wi-Fi, 4G etc.).

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;

Calcular a taxa de ocorrência em cache ao carregar certos tipos de arquivos a partir do disco

Esta análise pressupõe que você instrumentou um trace de código personalizado para ser carregado a partir do disco com um atributo personalizado denominado file-extension e uma métrica personalizada (um TRACE_METRIC) denominada cache-hit que está definida como 1 em casos de ocorrência em cache e como 0 em casos de ausência no cache.

Por exemplo, é possível calcular a taxa de ocorrência em cache ao carregar arquivos PNG a partir do 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);

Verificar a hora do dia em que os usuários emitem solicitações de rede

Por exemplo, é possível verificar a hora do dia em que os usuários dos Estados Unidos emitem solicitações de rede do seu 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;

Levar os dados do Performance Monitoring para qualquer lugar

Às vezes, você quer acessar os dados do Performance Monitoring do lado do servidor ou enviá-los para outra solução de terceiros. No momento, não há cobrança para exportação de dados.

É possível exportar seus dados ao:

• Como usar a IU da Web do BigQuery

• executar o comando bq extract da CLI;

• enviar um job de extração pela API ou por bibliotecas do cliente.

Preços

Não há custo financeiro para exportar dados do Performance Monitoring, e o BigQuery fornece limites generosos de uso sem custos. Para mais informações, consulte preços do BigQuery ou o sandbox do BigQuery.