Firebase Summit-ზე Google-მა გამოაცხადა საწარმოს მომხმარებელთა მხარდაჭერა, REST API პროგრამირებადობისთვის, ხელმისაწვდომობა iOS Test Lab/Firebase Predictions-ისთვის და სხვა.
Firebase არის Google-ის პლატფორმა, რომელიც ეხმარება მობილური და ვებ აპლიკაციების გუნდებს მიიღონ საუკეთესო გამოცდილება Android-ისა და iOS-ისთვის აპლიკაციების შემუშავებისას. Firebase-ის გუნდი ამუშავებს საჭირო ინსტრუმენტებს თითქმის ყველაფრისთვის, რაც შეიძლება დეველოპერს დასჭირდეს. დღეს, პრაღაში Firebase სამიტის დროს, Google-ის Firebase-ის გუნდმა გამოაცხადა ახალი ხელსაწყოებისა და ფუნქციების მთელი რიგი, რომლებიც დაგეხმარებათ კიდევ უფრო მეტად. ჩვენ ვესაუბრეთ ფრენსის მას, Firebase-ის პროდუქტის ხელმძღვანელს, რომელიც სიამოვნებით უზიარებდა განცხადებებს ჩვენს საზოგადოებას.
ახლა Firebase-ს აქვს ყოველთვიურად 1,5 მილიონზე მეტი აქტიური აპლიკაცია. ეს შთამბეჭდავი მეტრიკაა, თუ თვლით, რომ Firebase არჩევითია დეველოპერებისთვის გამოსაყენებლად. მეტრიკა ადასტურებს, რომ Firebase არის სასარგებლო ინსტრუმენტი განვითარებისთვის. აქ არის შეჯამება, თუ რა არის ახალი პლატფორმისთვის.
საწარმოს მხარდაჭერა
მიუხედავად იმისა, რომ Firebase აბსოლუტურად შეიძლება გამოყენებულ იქნას ინდიელ ან დამოუკიდებელ დეველოპერებს, ბევრი უფრო დიდი კომპანია ასევე იყენებს მას. ეს ნიშნავს, რომ აუცილებელია საწარმოს მხარდაჭერა და Firebase-ის გუნდმა მიაწოდა. ფასიანი Google Cloud Support მომხმარებლებს ექნებათ გარანტირებული SLA, 24/7 ტექნიკური მხარდაჭერა კრიტიკული საკითხების შემთხვევაში და Firebase-ისთვის გამოყოფილი ტექნიკური მენეჯერის უპირატესობები.
Firebase-ის კითხვებზე პასუხები გაიცემა Google Cloud Platform Support Console. თუ უკვე იხდით GCP-ში, Firebase-ის საწარმოს მხარდაჭერა თქვენთვის სრულიად უფასოა. Enterprise-ის მხარდაჭერა კიდევ ერთხელ არის სურვილისამებრ, ასე რომ, თუ გსურთ, შეგიძლიათ გააგრძელოთ Firebase უფასოდ გამოყენება. Google გეგმავს დაამატოს Firebase Enterprise Support ბეტა ვერსიაში წლის ბოლომდე.
Firebase Management API
შემდეგი დიდი ფუნქცია არის Firebase Management API, რომელიც არის REST API, რომელიც საშუალებას გაძლევთ შექმნათ და მართოთ Firebase აპლიკაციები პროგრამულად. თქვენ ასევე შეგიძლიათ მარტივად დააკავშიროთ Firebase სხვა სისტემებთან. ორ ვებზე დაფუძნებულ IDE-ს, Glitch-სა და Stackblitz-ს, ახლა აქვს თქვენი აპლიკაციის ავტომატურად აღმოჩენის და განთავსების შესაძლებლობა Firebase ჰოსტინგში, რაც შესაძლებელი გახდა ზემოთ ნახსენები API-ით. თქვენ ასევე შეგიძლიათ მისი ინტეგრირება CI/CD (უწყვეტი ინტეგრაცია/უწყვეტი მიწოდების) სისტემებში. ქვემოთ მოცემულია მოქმედებაში განლაგების ვიდეო.
ტესტის ლაბორატორია iOS-ისთვის
Firebase ტესტის ლაბორატორია არის ღრუბელზე დაფუძნებული გადაწყვეტა თქვენი აპების ადვილად შესამოწმებლად. მიუხედავად იმისა, რომ Google-მა გამოაცხადა Test Labs for iOS ბეტა Google I/O 2018-ის დროს, ზოგადი ხელმისაწვდომობა ხელმისაწვდომი იყო მხოლოდ Android-ისთვის. iOS-ის მხარდაჭერა ახლა გადავიდა სტაბილურ არხზე. თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ იგი როგორც სიმულაციურ, ასევე ფიზიკურ მოწყობილობებზე თქვენი აპების ერთი ოპერაციით შესამოწმებლად. თქვენ შეძლებთ იხილოთ ჟურნალები, ვიდეოები და ეკრანის ანაბეჭდები Firebase Console-ში, რადგან iOS UI უკვე ინტეგრირებულია. Test Labs მხარს უჭერს უახლეს iOS 12-ს, ისევე როგორც ძველ ვერსიებს.
Firebase პროგნოზები
მომხმარებლის გამოხმაურება სასიცოცხლო კომპონენტია ნებისმიერი დეველოპერისთვის, რომელიც სერიოზულად ეკიდება აპის გამოცდილებას. ნებისმიერი სახის გამოხმაურება, ხელით თუ ავტომატიზირებული, დაგეხმარებათ მკვეთრად გააუმჯობესოთ თქვენი აპლიკაციის სტაბილურობა და ფუნქციონალობა, თუ სწორად გამოიყენება. Firebase პროგნოზები ეხმარება დეველოპერებს მიიღონ მანქანური სწავლებით მომუშავე მონაცემთა მოდელი იმის შესახებ, თუ როგორ ურთიერთობენ მომხმარებლები მათ აპლიკაციასთან. ეს გამორიცხავს გუნდში ML პროფესიონალის ყოლას, რადგან თითქმის ყველაფერი ავტომატიზირებულია. ფუნქცია ალფა ეტაპზეა ბოლო Firebase სამიტის შემდეგ, მაგრამ ახლახან გადავიდა ბეტაზე. დღეიდან დაწყებული, ის ახლა სტაბილურია და მზადაა ყველასთვის გასაშვებად.
Firebase Predictions ახლა გაწვდით სრულ ისტორიას იმის შესახებ, თუ როგორ გააკეთა Google-ის ML გარკვეული პროგნოზები. ეს მოიცავს მომხდარ მოვლენებს, მოწყობილობას, მომხმარებლის მონაცემებს და ბევრ სხვას. ეს ყველაფერი დაგეხმარებათ გაეცნოთ მოცემული პროგნოზების დეტალებს, ასე რომ თქვენ არ გჭირდებათ სრულად ენდოთ Firebase პროგნოზებს და დამოუკიდებლად მიიღოთ გადაწყვეტილებები დეტალური სიის მიხედვით. Firebase-ის გუნდმა ასევე გამოაცხადა მონაცემების BigQuery-ში ექსპორტის შესაძლებლობა. Აქ არის ოფიციალური დოკუმენტაცია რისკის ტოლერანტობისა და მოდელის მუშაობის შესახებ.
სახის გაძლიერებული ამოცნობა ML Kit-ით
ML ნაკრები იყო დაიწყო Google I/O 2018-ზე. ის დეველოპერებს აძლევს შესაძლებლობას განავითარონ მაღალი ხარისხის აპლიკაციები ML-ის ღრმა ცოდნის გარეშე. Out-0f-the-box ML Kit API-ები საკმარისად მეგობრულია, რომ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ისინი სხვადასხვა ML-ზე მომუშავე აპებში. თუ თქვენ გაქვთ ML-ის უფრო მოწინავე ცოდნა, შეგიძლიათ ასევე გამოიყენოთ თქვენი საკუთარი TensorFlow Lite მოდელები. ახლა Firebase-ის გუნდმა გამოაცხადა განახლებული ML Kit API, რომელიც აძლიერებს სახის ამოცნობის ფუნქციას. ახალი API საშუალებას მოგცემთ დააპროექტოთ 100-ზე მეტი დეტალური წერტილი სახეზე, ასე რომ, ის შეძლებს ადვილად აღმოაჩინოს და გადალახოს ისეთი აქსესუარები, როგორიცაა სათვალე. დოკუმენტაცია არის ხელმისაწვდომია აქ.
გაუმჯობესებული უსაფრთხოება Cloud Firestore-სა და Realtime Database-ში
Firebase-ის გუნდის თანახმად, ბევრმა დეველოპერმა გამოთქვა გაურკვევლობა Cloud Firestore-ის უსაფრთხოების შესახებ. ახლა გუნდმა გამოუშვა ადგილობრივი ემულატორი როგორც Cloud Firestore-სთვის, ასევე რეალურ დროში მონაცემთა ბაზა. ემულატორი შეიძლება ჩაშენებული იყოს თქვენს საკუთარ CI-ში, რომელიც დაგეხმარებათ განავითაროთ და გამოსცადოთ ლოკალურად მეტი თავდაჯერებულობისთვის. დოკუმენტაცია შეიძლება მოიძებნოს ამ ლინკზე.
რეალურ დროში დისტანციური კონფიგურაცია
დისტანციური კონფიგურაცია შესანიშნავი გზაა აპლიკაციის ქცევისა და ინტერფეისის შესაცვლელად Google Play Store-ზე განახლების გამოქვეყნების გარეშე. რასაც ჩვენ სერვერის მხარეს ცვლილებას ვუწოდებთ, ხშირად შესაძლებელია დისტანციური კონფიგურაციის საშუალებით. ერთადერთი ნაკლი აქამდე იყო ის, რომ აპლიკაციებს არ ჰქონდათ საშუალება იცოდნენ, როდის განახლდა დისტანციური კონფიგურაცია. მათ უნდა მიეღოთ განახლებები ყოველ რამდენიმე საათში, პოტენციურად გამოიყენონ მეტი ქსელის გამტარობა და მოწყობილობის ბატარეა.
ახლა, დისტანციური კონფიგურაცია ინტეგრირებულია ღრუბლის ფუნქციები და Firebase Cloud Messaging. ეს აცნობებს აპებს, როდის უნდა გაიტანონ სერვერის მხრიდან განახლება რეალურ დროში. ეს ასევე დაგეხმარებათ უკეთ აცნობოთ თქვენს გუნდს Slack-ის საშუალებით, როდესაც ხელმისაწვდომი იქნება დისტანციური კონფიგურაციის ახალი განახლება. აქ არის დოკუმენტები ამის შესახებ რეალურ დროში დისტანციური კონფიგურაცია.
შესრულების მონიტორინგი
შესრულების მონიტორინგი არის კიდევ ერთი ინსტრუმენტი, რომელიც მიზნად ისახავს დაგეხმაროთ თქვენი აპლიკაციის პრობლემების იდენტიფიცირებაში. მიუხედავად იმისა, თუ რამდენად კარგია თქვენი QA გუნდი, ხშირად არის შეცდომები და პრობლემები, რომლებიც შეიძლება შეუმჩნეველი დარჩეს და საბოლოო ჯამში ზიანი მიაყენოს მომხმარებლის გამოცდილებას. თქვენ ხედავთ ქვემოთ მოცემულ სკრინშოტში, თუ როგორ გამოავლინა Performance Monitoring-მა CPU-ს მოხმარების მატება, როდესაც სურათი იტვირთებოდა აპლიკაციაში. ეს დაეხმარება დეველოპერებს უკეთ დააფიქსირონ და მოაგვარონ თავიანთი აპლიკაციების პრობლემები.
Firebase Console ასევე საშუალებას მოგცემთ გამორთოთ, დახუროთ და ხელახლა გახსნათ საკითხები, ისევე როგორც GitHub. ეს ფუნქცია დაგეხმარებათ უკეთ პრიორიტეტულად განსაზღვროთ, თუ რომელი საკითხების გამოსწორება უნდა მოხდეს პირველ რიგში. თუ გსურთ იმუშაოთ ერთ კონკრეტულ შეცდომაზე, შეგიძლიათ დროებით გამორთოთ ყველა დანარჩენი. ხარვეზის გამოსწორების შემდეგ, შეგიძლიათ დახუროთ ის, რათა მიუთითოთ, რომ პრობლემა მოგვარებულია. Firebase შეგატყობინებთ, თუ შეცდომა კვლავ გამოჩნდება.
Crashlytics + PagerDuty
პრობლემები შეიძლება წარმოიშვას ნებისმიერ დროს, სამუშაოდ თუ შვებულებაში. სწორედ ამიტომ აუცილებელია დეველოპერების გაფრთხილება, როდესაც იყო სერიოზული მუშაობის ან სტაბილურობის პრობლემა. დღეიდან Crashlytics აღმოაჩენს საკითხებს, რომლებიც, მისი აზრით, უარყოფით გავლენას მოახდენს აპლიკაციის სტაბილურობაზე და PagerDuty გუნდს გაუგზავნის ელ.წერილს.
BigQuery + Data Studio
Crashlytics და BigQuery ინტეგრაცია დაეხმარა დეველოპერებს ავარიის მონაცემების უფრო ღრმა ანალიზის ჩატარებაში. ახლა Firebase-ის გუნდმა შეკრიბა ა მონაცემთა სტუდია შაბლონი. ის მოგცემთ ანგარიშის მორგების, მონაცემების დაცინვისა და გაზიარების შესაძლებლობას. მახასიათებლის დოკუმენტაცია შეგიძლიათ იხილოთ აქ.
დინამიური აუდიტორია
Google Analytics for Firebase არის საშუალება დეველოპერებისთვის, მოახდინოს მათი მომხმარებლების სეგმენტირება აუდიტორიაში მოვლენის, მოწყობილობისა და სხვა მრავალი კომპონენტის საფუძველზე. პრობლემა ის იყო, რომ ეს აუდიტორიები ცვლილებების სამიზნე იყო, მაგრამ სიები სტატიკური იყო. დღეიდან ყველა აუდიტორია ნაგულისხმევად დინამიურია. Firebase ახლა ავტომატურად წაშლის მომხმარებლებს, რომლებიც აღარ დააკმაყოფილებენ კრიტერიუმებს და დაამატებს ახალს. Google Analytics for Firebase ასევე იძენს გამორიცხვებსა და წევრობის ხანგრძლივობის ფუნქციებს. ეს ყველაფერი დაგეხმარებათ უკეთ გაიგოთ და დაუკავშირდეთ თქვენს მომხმარებელთა ბაზას. მაგალითად, შეიძლება გინდოდეთ მომხმარებლების სამიზნე, რომლებიც ეწვივნენ კალათას, მაგრამ არ გააკეთეს შესყიდვა ან არ დაასრულეს გარკვეული ქმედება გარკვეული დროის განმავლობაში.
ავტომატური Cloud Messaging
თქვენს მომხმარებლებს ზოგჯერ შეიძლება დასჭირდეთ შეხსენება აპში დასაბრუნებლად. Firebase Cloud Messaging უკვე დიდი ხანია გამოიყენება მომხმარებლებისთვის ერთჯერადი შეტყობინებების გასაგზავნად. ამიერიდან თქვენ გექნებათ ავტომატური შეტყობინებების დაყენების შესაძლებლობა. დეველოპერებს შეუძლიათ მიმართონ გარკვეულ მომხმარებლებს დინამიური აუდიტორიით და გაუგზავნონ ყველა სახის შეტყობინებები. განახლებული შეტყობინებების კონსოლი მხარს უჭერს უფრო დახვეწილ კამპანიებს. თქვენ შეგიძლიათ ნახოთ ახალი მომხმარებლის ინტერფეისი აქ.
ეს შეფუთვაა. ეს იყო მესამე Firebase Dev Summit მას შემდეგ, რაც Google-მა კომპანია 2014 წელს შეიძინა. ყველა ზემოთ ნახსენები ფუნქცია უკვე ხელმისაწვდომია Firebase-ში, ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ დაიწყოთ მათი გამოყენება საოცარი აპებისა და პროექტების შესაქმნელად. დარწმუნდით, რომ გააზიარეთ ისინი ჩვენთან ან საიტზე XDA ფორუმი.