Attualmente Crashlytics elabora più di 3 miliardi di eventi al giorno per i nostri sviluppatori e li distilla in una serie di problemi strategici e actionable nel dashboard. Nel corso degli anni abbiamo ricevuto migliaia di richieste relative a come conoscere meglio i dati di arresto anomalo, ed è per questo che ora siamo particolarmente lieti di offrirti la possibilità di esportare i dati Firebase Crashlytics in BigQuery per un'analisi più approfondita!
Con pochi clic nel dashboard di Firebase Crashlytics puoi abilitare le esportazioni giornaliere di tutti i dati raw di arresto anomalo in base all'app o al progetto. Ciò include le tracce dello stack, i registri, le chiavi e qualsiasi altro dato di arresto anomalo.
Il dashboard Crashlytics conserva i dati per 90 giorni. Con BigQuery possiedi le politiche di conservazione e cancellazione che consentono al tuo team di monitorare più facilmente le tendenze dei dati di stabilità anno dopo anno.
BigQuery offre anche la possibilità di esportare dati in formato CSV, JSON e Avro. Ciò contribuirà a semplificare qualsiasi richiesta di estrazione dati GDPR che potresti ricevere.
Fino a ora, la visibilità nei report sugli arresti anomali tramite metadati personalizzati, come Experiment ID o un breadcrumb Analytics, è stata limitata, rendendo difficile l'identificazione delle varianti con minore stabilità in un esperimento o il livello di gioco con il maggior numero di arresti anomali. Ora, quando esporti i dati in BigQuery, è facile eseguire tutte le analisi approfondite che desideri per poi visualizzare il report con Data Studio o qualsiasi altro sistema aziendale utilizzato.
Ad esempio, supponi di configurare il tuo gioco Android in modo da poter registrare a quale livello avviene l'arresto anomalo con:
Crashlytics.setInt("current_level", 3);
Quando esporti i tuoi dati Crashlytics in BigQuery, puoi visualizzare la distribuzione degli arresti anomali per livello grazie a questa query:
#standardSQL SELECT COUNT(DISTINCT event_id) AS num_of_crashes, value FROM `projectId.crashlytics.package_name_ANDROID`, UNNEST(custom_keys) WHERE key = "current_level" GROUP BY key, value ORDER BY num_of_crashes DESC
Se sei già un utente Fabric, puoi accedere all'esportazione BigQuery e a tutte le altre funzionalità di Firebase, collegando la tua app al dashboard Fabric. Dai un'occhiata a questo link per scoprire ulteriori dettagli e consultare la documentazione.
Speriamo che questo miglioramento renda ancora più facile l'accesso ai dati dei tuoi report sugli arresti anomali e al debugging efficace della tua app! Come sempre, se hai domande, puoi trovarci su Twitter e su Stack Overflow. Buon debugging!
