Firebase добавя 3 нови възможности в ML Kit и Performance Monitoring за уеб приложения

Платформата за мобилна разработка на Google, Firebase, получава най-голямата си актуализация тази година на годишната конференция за разработчици на Google, Google I/O. Днес Google обяви нови начини, по които подобряват достъпността на машинното обучение за разработчиците; Google също така разширява своите инструменти за наблюдение на ефективността, за да помогне на уеб разработчиците да ускорят своите уеб приложения.

Google обяви ML Kit на миналогодишния I/O да премахне мистерията на машинното обучение за разработчиците. Те започнаха с няколко API за най-честите случаи на употреба и тази година разширяват SDK с добавянето на 3 нови API: API на устройството за превод, API за откриване и проследяване на обекти и API за лесно създаване на персонализиран ML модели. Разработчиците на собствени приложения могат да интегрират SDK за наблюдение на производителността в своето приложение, за да събират данни за производителността, които след това могат да анализират във Firebase Performance Monitoring; скоро уеб разработчиците също ще могат да проследяват ефективността на своите уеб приложения във Firebase. Говорих с Франсис Ма, ръководител на продукта във Firebase, за да науча повече за тези промени.

Нови API на ML Kit

Понастоящем ML SDK на Google поддържа 7 API: разпознаване на текст, разпознаване на лица, сканиране на баркод, етикетиране на изображения, разпознаване на забележителности, интелигентен отговор и езикова идентификация. Последните 2 бяха само наскоро добавен през април, но сега към тях ще се присъединят 3-те гореспоменати API. Ето обобщение на високо ниво на 3-те нови API за ML за разработчици:

• API на устройството за превод: Използвайки същия модел, който захранва офлайн превода на приложението Google Translate, този нов API позволява на разработчиците да предоставят бързи, динамични преводи между 58 езика.
• API за откриване и проследяване на обекти: Този API позволява на приложението да локализира и проследява най-изпъкналия обект, маркиран с квадратче около него, в емисия от камера на живо. След това разработчиците могат да идентифицират най-видния обект чрез запитване до API за търсене в облачно виждане. Като пример се казва, че IKEA експериментира с този API за визуално пазаруване на мебели.
• AutoML Vision Edge: За разработчици, които искат персонализиран ML модел с минимален необходим опит, AutoML Vision Edge ви позволява да изградите и обучите свой собствен персонализиран модел, за да работи локално на потребителско устройство. За да обучите модел, просто качва тяхната база данни (напр. набор от изображения) към конзолата на Firebase и щракнете върху „модел за обучение“, за да обучите модел TensorFlow Lite спрямо базата данни. Google обяви, че компания, наречена Fishbrain, е използвала този API, за да обучи модел за идентифициране на породата риба, докато друга компания, наречена Lose It! обучи модел да идентифицира категориите храна в изображение.

Машинното обучение е бързо развиваща се област в компютърните науки, така че е естествено разработчиците да проявяват интерес към нея. Въпреки това изграждането и обучението на ML модели е възможно без специалист по данни в персонала трудно, поради което Google опростява процеса, като автоматизира обучението на модели с ML комплект. Разработчиците могат да се съсредоточат върху изграждането на нови приложения с мощна функционалност, използвайки силата на ML, без да се налага да отделят значително време и усилия за изучаване на науката за данните. С добавянето на тези 3 нови API в ML Kit се надяваме, че ще видим много нови полезни приложения в Google Play.

Наблюдение на производителността на Firebase за уеб разработчици

Потребителите изискват добра производителност от приложенията и уебсайтовете, които използват, но досега Firebase е предоставяла на местните разработчици на приложения само средствата за ефективно да наблюдават ефективността на своите продукти. На Google I/O 2019 Google обяви, че мониторингът на ефективността на Firebase ще бъде достъпен за уеб разработчици, използващи Firebase хостинг. Уеб разработчиците могат да поддържат потребителите ангажирани в своите платформи, като подобряват скоростта на своите уеб приложения; за да помогне на уеб разработчиците да открият ключовите слабости в ефективността на техните сайтове, Firebase ще предостави инструменти, ориентирани към мрежата, и телеметрични измервания, за да покаже как потребителите в реалния свят преживяват уебсайт. Например, уеб разработчиците ще могат да наблюдават аспекти като времето за първо рисуване и забавяне на въвеждането, колко скоро хората за първи път виждат и взаимодействат със съдържание на уеб страница и средното забавяне. Таблото за общ преглед ще показва тези и други показатели, за да помогне на уеб разработчиците да оптимизират изживяването за своите потребители, независимо дали по държави или в световен мащаб.

Други съобщения

Актуализиран инструмент за създаване на аудитория в Google Анализ за Firebase

Изграждането на целеви аудитории е от решаващо значение за максималното ангажиране на потребителите. Искате да сте сигурни, че сегментирате потребителите си в правилните категории, за да знаете как най-добре да насочвате с персонализирани стимули и насърчение, така че е по-вероятно да продължат да използват вашето приложение или обслужване. Google Анализ за Firebase помага на разработчиците да разбират по-добре своите потребители и това актуализиран създател на аудитория ще улесни създаването на нови аудитории за насочване Дистанционна конфигурация или повторно ангажиране чрез Съобщения в приложението. Актуализираните функции за изграждане на аудитория включват функции като „последователности, обхват, времеви прозорци, [и] продължителност на членството“. Като пример, Google казва, че вече е възможно да се създаде аудитория за потребители, които осребрят код на купон и закупят продукт в рамките на 20 минути от купона изкупление.

• Cloud Firestore, напълно управлявана NoSQL база данни, получава поддръжка за Групови запитвания за събиране което позволява на вашето приложение да "търси полета във всички колекции с едно и също име, без значение къде се намират в базата данни." Заявките за събиране на групи ще, например, позволете на музикално приложение със структура от данни, състояща се от изпълнители и техните песни, да прави заявки между изпълнители за полета в песните, независимо от художник.
• Новото Емулатор на облачни функции ще позволи на разработчиците да ускорят разработването и тестването на локални приложения; той комуникира с емулатора на Cloud Firestore.
• Ако трябва да отстраните грешки във вашето приложение, тогава Firebase Crashlytics може да ви помогне да диагностицирате всички проблеми със стабилността. Предупреждението за скорост ви казва, когато определен проблем внезапно се е увеличил по сериозност и си струва да се разгледа, но неговият праг на предупреждение никога не можеше да бъде персонализиран досега.

За повече новини относно Firebase, следете за официален блог или се присъединете към Алфа програма, за да получите визуализация на предстоящите функции.