Esporta i dati di Performance Monitoring in BigQuery

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

Attiva l'esportazione di 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 di BigQuery per Performance Monitoring, si verifica quanto segue:

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

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

   • Dopo la creazione del set di dati, la località non può essere modificata, ma puoi copiarlo in un'altra posizione o spostarlo (ricrearlo) manualmente in un'altra posizione. Per saperne di più, consulta Modificare la posizione 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 loro pianificazione.

   • Per impostazione predefinita, tutte le app del progetto sono collegate a BigQuery. Eventuali app aggiunte in un secondo momento al progetto vengono collegate automaticamente a BigQuery. Puoi gestire le app che inviano dati.

Per disattivare l'esportazione di 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 di rendimento che può essere uno dei seguenti:

• Traccia 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 sottoposte a ispezione da parte dello sviluppatore

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

• Metrica traccia: metriche personalizzate associate alle tracce di codice personalizzato instrumentate 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 schermo: tracce che coprono l'intera vita 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 l'intera durata di una richiesta di rete (tracce richiesta di rete HTTP)

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

Ogni evento di rendimento contiene gli attributi dell'evento (ad esempio il paese e l'operatore del dispositivo client), nonché informazioni specifiche dell'evento:

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

Schema dei dati dettagliati

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 con i dati visualizzati nella console

La dashboard di Firebase aggrega i dati giornalieri nel fuso orario America/Los_Angeles. Per ottenere lo stesso risultato visualizzato nella console, le funzioni di data devono impostare esplicitamenteAmerica/Los_Angeles come fuso orario, altrimenti la funzione di data utilizzeràper impostazione predefinita 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;

Visualizza 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 in ogni schermata della tua app quando utilizzano diversi tipi di rete (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;

Calcola il tasso di hit della cache per il caricamento di determinati tipi di file dal disco

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

Ad esempio, puoi calcolare il tasso di hit 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);

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

Ad esempio, puoi controllare a che 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;

Porta i tuoi dati di Performance Monitoring ovunque

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

Per esportare i tuoi dati:

• Utilizzo dell'interfaccia utente web di BigQuery

• Eseguire il comando dell'interfaccia a riga di comando bq extract

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

Prezzi

L'esportazione dei dati da Performance Monitoring non prevede costi e BigQuery offre generosi limiti di utilizzo senza costi. Per informazioni dettagliate, consulta i prezzi di BigQuery o la sandbox BigQuery.