Google Cloud की सेवाओं के साथ, एक्सपोर्ट किए गए Crashlytics डेटा का इस्तेमाल करने के विकल्प

Firebase Crashlytics और उसके डैशबोर्ड की मदद से, Firebase कंसोल में मौजूद अपने ऐप्लिकेशन के स्टैबिलिटी डेटा को एक्सप्लोर और उसका विश्लेषण किया जा सकता है. Crashlytics के स्टैंडर्ड Crashlytics फ़ीचर, आपके ऐप्लिकेशन को चलाने से जुड़े कई टास्क और लक्ष्यों को पूरा करने में आपकी मदद कर सकते हैं.

हालांकि, कभी-कभी आपके ऐप्लिकेशन और कारोबार के बढ़ने और ज़्यादा जटिल होने पर, आपको अलग-अलग तरह के सवालों के जवाब चाहिए हो सकते हैं. साथ ही, आपको डेटा का विश्लेषण करने या उसे अलग-अलग तरीकों से जोड़ने या अपने डेटा के आधार पर कस्टम डैशबोर्ड या कस्टम अलर्ट बनाने की ज़रूरत पड़ सकती है.

इन सभी कामों में आपकी मदद करने के लिए, Crashlytics आपके डेटा को शक्तिशाली Google Cloud सेवाओं में एक्सपोर्ट करने के BigQuery और Cloud Logging के विकल्प देता है. इन सेवाओं की सुविधाओं के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, एक्सपोर्ट किए गए डेटा का इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है लेख पढ़ें.

  • BigQuery: एसक्यूएल क्वेरी का इस्तेमाल करके डेटा का विश्लेषण करें, अन्य डेटासेट से डेटा जोड़ें, डेटा को किसी अन्य क्लाउड सेवा देने वाली कंपनी को एक्सपोर्ट करें, और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और कस्टम डैशबोर्ड बनाएं. जैसे, Data Studio का इस्तेमाल करके.
    में डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा सेट अप करनाBigQuery

  • Cloud Logging: बेहतर विश्लेषण के लिए, लॉग-आधारित मेट्रिक बनाएं, कस्टम सूचना चैनलों के लिए बेहतर अलर्ट सेट अप करें, Cloud Monitoring की मदद से कस्टम डैशबोर्ड और चार्ट बनाएं वगैरह.
    को एक्सपोर्ट करने की सुविधा सेट अप करनाCloud Logging

इस पेज पर, इस बारे में ज़्यादा जानकारी दी गई है कि इन Google Cloud सेवाओं के साथ, एक्सपोर्ट किए गए Crashlytics डेटा और (ज़रूरी नहीं) Firebase सेशन डेटा का इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है.

हर सेवा में कौनसा डेटा एक्सपोर्ट किया जाता है?

एक्सपोर्ट में, Crashlytics का रॉ डेटा (और ज़रूरत पड़ने पर Firebase सेशन डेटा) शामिल होता है. इसमें डिवाइस का टाइप, ऑपरेटिंग सिस्टम, अपवाद (Android ऐप्लिकेशन) या गड़बड़ियां (Apple ऐप्लिकेशन) और Crashlytics लॉग के साथ-साथ, अन्य संबंधित मेटाडेटा शामिल होता है.

हर सेवा में एक्सपोर्ट किया गया डेटा एक जैसा होता है, लेकिन उसका स्ट्रक्चर अलग होता है. BigQuery के लिए, डेटा टेबल में होता है. डेटासेट स्कीमा देखें. वहीं, Cloud Logging के लिए, डेटा लॉग फ़ॉर्मैट में होता है. लॉग स्कीमा देखें.

एक्सपोर्ट किए गए डेटा का इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है?

इन सेवाओं का इस्तेमाल करने पर, Google Cloud डेटा के साथ Crashlytics ये काम किए जा सकते हैं. Google Cloud दस्तावेज़ में, BigQuery और Cloud Logging की सभी क्षमताओं के बारे में जाना जा सकता है.

BigQuery में एक्सपोर्ट किया गया डेटा

  • एसक्यूएल क्वेरी का इस्तेमाल करके डेटा का विश्लेषण करना
    कस्टम रिपोर्ट और खास जानकारी जनरेट करने के लिए, Crashlytics डेटा पर क्वेरी चलाई जा सकती हैं. Firebase कंसोल के Crashlytics डैशबोर्ड में, इस तरह की कस्टम रिपोर्ट उपलब्ध नहीं होती हैं. इसलिए, ये रिपोर्ट क्रैश डेटा के विश्लेषण और उसे समझने में आपकी मदद कर सकती हैं. हम आपको क्वेरी के उदाहरणों का कलेक्शन भी उपलब्ध कराते हैं .

  • अलग-अलग डेटासेट से डेटा जोड़ना
    उदाहरण के लिए, अगर डेटा एक्सपोर्ट सेट अप करते समय, Firebase सेशन डेटा एक्सपोर्ट करने का विकल्प चुना जाता है, तो क्रैश न होने वाले उपयोगकर्ताओं और क्रैश न होने वाले सेशन के बारे में ज़्यादा जानकारी मिल सकती है.Crashlytics इसके अलावा, Firebase के अलग-अलग प्रॉडक्ट (जैसे, Performance Monitoring) या Google Analytics से डेटा एक्सपोर्ट किया जा सकता है. इसके बाद, BigQuery में उस डेटा को Crashlytics डेटा के साथ जोड़ा और उसका विश्लेषण किया जा सकता है.

  • व्यू बनाना
    BigQuery यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) का इस्तेमाल करके, व्यू बनाया जा सकता है. यह एक वर्चुअल टेबल होती है, जिसे एसक्यूएल क्वेरी के आधार पर तय किया जाता है. अलग-अलग तरह के व्यू और उन्हें बनाने के तरीके के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, BigQuery दस्तावेज़ देखें.

  • डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और कस्टम डैशबोर्ड बनाना
    उदाहरण के लिए, Data Studio का इस्तेमाल करके डैशबोर्ड बनाने के लिए, Crashlytics के पहले से बने टेंप्लेट का इस्तेमाल किया जा सकता है.

Cloud Logging में एक्सपोर्ट किया गया डेटा

  • बेहतर विश्लेषण के लिए, लॉग-आधारित मेट्रिक बनाना
    अपने लॉग एंट्री को मेट्रिक में बदलें. इससे समय के साथ-साथ, ऐप्लिकेशन के खास बिहेवियर या स्टैबिलिटी के ट्रेंड को ट्रैक किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, एक मेट्रिक बनाई जा सकती है, जिससे यह गिना जा सके कि कोई खास नॉन-फ़ेटल अपवाद कितनी बार होता है. साथ ही, इसे सिस्टम की अन्य हेल्थ मेट्रिक के साथ विज़ुअलाइज़ किया जा सकता है.

  • कस्टम सूचना चैनलों के लिए बेहतर अलर्ट सेट अप करना
    Cloud Monitoring में, कस्टम अलर्टिंग नीतियां सेट अप करके, डिफ़ॉल्ट ईमेल अलर्ट से ज़्यादा सुविधाएं पाएं. Cloud Monitoring लॉग के खास पैटर्न या थ्रेशोल्ड के आधार पर सूचनाएं ट्रिगर करें और उन्हें Slack, Jira या PagerDuty जैसी सेवाओं पर भेजें.

  • कस्टम डैशबोर्ड और चार्ट बनाना
    Cloud Monitoring का इस्तेमाल करके, अपनी पसंद के मुताबिक डैशबोर्ड बनाएं. इनमें आपके कारोबार के लिए सबसे अहम मेट्रिक हाइलाइट की जाती हैं. एक ही व्यू में, क्रैश न होने की दर, सेशन की संख्या, और गड़बड़ियों की संख्या को अन्य Google Cloud प्रॉडक्ट के डेटा के साथ विज़ुअलाइज़ किया जा सकता है.

  • ऐप्लिकेशन के क्रैश को बैकएंड लॉग से जोड़ना
    क्लाइंट-साइड क्रैश डेटा को सर्वर-साइड लॉग के साथ एक जगह पर इंटिग्रेट करें.

  • बड़े पैमाने पर, क्रैश के रॉ डेटा को खोजना और फ़िल्टर करना
    Logs Explorer का इस्तेमाल करके, जटिल क्वेरी चलाने के लिए, LQL (लॉगिंग क्वेरी लैंग्वेज) का इस्तेमाल करें. सभी उपयोगकर्ताओं और वर्शन में, खास लॉग मैसेज, कस्टम की या ब्रेडक्रंब खोजकर, डिवाइस से जुड़ी या ऐसी समस्याएं ढूंढें जो कभी-कभी होती हैं.

  • लंबे समय तक डेटा बनाए रखने या बाहरी प्रोसेसिंग के लिए, डेटा को रूट करना
    अपने Crashlytics लॉग को Cloud Storage में एक्सपोर्ट करने के लिए, लॉग सिंक का इस्तेमाल करें. इससे कंप्लायंस, बड़े पैमाने पर विश्लेषण के लिए BigQuery या Pub/Sub का इस्तेमाल करके, अपने बाहरी मॉनिटरिंग टूल में डेटा स्ट्रीम किया जा सकता है.

BigQuery और Cloud Logging में से कौनसा विकल्प चुनना चाहिए?

यहां कुछ अंतर दिए गए हैं. इनकी मदद से यह तय किया जा सकता है कि डेटा को कहां एक्सपोर्ट करना है.

BigQuery में एक्सपोर्ट किया गया डेटा Cloud Logging में एक्सपोर्ट किया गया डेटा
कारोबार से जुड़ी भूमिकाएं डेटा एनालिस्ट की भूमिकाओं के लिए सबसे सही. खास तौर पर, एक से ज़्यादा डेटासेट से डेटा जोड़ने के लिए . डेवलपर और एसआरई के लिए मददगार. इसकी मदद से, कस्टम अलर्ट और डैशबोर्ड सेट अप किए जा सकते हैं. साथ ही, सर्वर-साइड मॉनिटरिंग डेटा से आसानी से कनेक्ट किया जा सकता है.
प्रॉडक्ट के साथ डेटा इस्तेमाल करने के विकल्पGoogle Cloud
  • कस्टम डैशबोर्ड बनाने के लिए, Data Studio .
डेटा को जोड़ने और आगे एक्सपोर्ट करने के विकल्प
  • लिंक किए गए डेटासेट का इस्तेमाल करके, BigQuery और Cloud Logging के डेटा को जोड़ा जा सकता है .
  • आप डेटा को BigQuery में Cloud Logging या Cloud Monitoring में एक्सपोर्ट नहीं कर सकते.
  • डेटा को किसी अन्य क्लाउड सेवा देने वाली कंपनी को एक्सपोर्ट किया जा सकता है .
  • लिंक किए गए डेटासेट का इस्तेमाल करके, BigQuery और Cloud Logging के डेटा को जोड़ा जा सकता है .
  • लॉग सिंक का इस्तेमाल करके, Cloud Logging में सेव किए गए डेटा को BigQuery में एक्सपोर्ट किया जा सकता है .
  • डेटा को किसी अन्य क्लाउड सेवा देने वाली कंपनी को एक्सपोर्ट किया जा सकता है .
कीमत स्टोरेज और क्वेरी, दोनों के लिए पेमेंट करना होता है.
ज़्यादा जानने के लिए, एक्सपोर्ट Crashlytics डेटा को BigQuery लेख पढ़ें. 		स्टोरेज के लिए पेमेंट करना होता है, लेकिन क्वेरी के लिए नहीं.
ज़्यादा जानने के लिए, एक्सपोर्ट Crashlytics डेटा को Cloud Logging लेख पढ़ें.

आगे क्या करना है?

BigQuery में डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा सेट अप करनाBigQuery Cloud Logging में डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा सेट अप करनाCloud Logging

Crashlytics और (ज़रूरी नहीं) Firebase सेशन डेटा को एक्सपोर्ट करने की सुविधा सेट अप करने के बाद, Google Cloud सेवाओं के फ़ीचर का इस्तेमाल करना शुरू करें: