Firebase는 기업 지원, 새로운 REST API, iOS 테스트 랩 및 예측에 대한 일반 가용성을 얻습니다.

Firebase는 모바일 및 웹 앱 팀이 Android 및 iOS용 애플리케이션을 개발하는 동안 최고의 경험을 얻을 수 있도록 지원하는 Google의 플랫폼입니다. Firebase 팀은 개발자에게 필요할 수 있는 거의 모든 것에 필요한 도구를 출시해 왔습니다. 오늘 프라하에서 열린 Firebase Summit에서 Google Firebase 팀은 여러분에게 더욱 도움이 될 다양한 새로운 도구와 기능을 발표했습니다. 우리는 Firebase 제품 책임자인 Francis Ma와 이야기를 나눴는데 그는 커뮤니티와 이 소식을 기꺼이 공유했습니다.

Firebase에는 현재 월간 활성 앱이 150만 개가 넘습니다. 개발자가 Firebase를 선택적으로 사용할 수 있다는 점을 고려하면 이는 인상적인 지표입니다. 이 측정항목은 Firebase가 개발에 유용한 도구임을 입증합니다. 다음은 플랫폼의 새로운 기능에 대한 요약입니다.

기업 지원

Firebase는 인디 개발자나 프리랜서 개발자 모두가 사용할 수 있지만 많은 대기업에서도 Firebase를 사용하고 있습니다. 이는 기업 지원이 필요하다는 것을 의미하며 Firebase 팀이 이를 제공했습니다. 유료 Google Cloud 지원 사용자는 SLA 보장, 심각한 문제 발생 시 연중무휴 기술 지원, Firebase 전담 기술 관리자의 혜택을 누릴 수 있습니다.

Firebase 질문은 다음을 통해 답변됩니다. Google Cloud Platform 지원 콘솔. 이미 GCP 비용을 지불했다면 Firebase 기업 지원이 완전히 무료로 제공됩니다. 엔터프라이즈 지원은 다시 한 번 선택 사항이므로 원하는 경우 계속 무료로 Firebase를 사용할 수 있습니다. Google은 연말까지 Firebase Enterprise 지원을 베타 버전으로 추가할 계획입니다.

Firebase 관리 API

다음으로 큰 특징은 Firebase 관리 API, 프로그래밍 방식으로 Firebase 앱을 생성하고 관리할 수 있는 REST API입니다. Firebase를 다른 시스템과 쉽게 통합할 수도 있습니다. 두 가지 웹 기반 IDE인 Glitch와 Stackblitz에는 이제 위에서 언급한 API를 통해 앱을 자동으로 감지하고 Firebase 호스팅에 배포할 수 있는 옵션이 있습니다. CI/CD(지속적 통합/지속적 전달) 시스템에 통합할 수도 있습니다. 아래는 실제 배포 영상입니다.

iOS용 테스트 랩

Firebase 테스트 랩 앱을 쉽게 테스트할 수 있는 클라우드 기반 솔루션입니다. Google은 Google I/O 2018에서 iOS용 Test Labs 베타를 발표했지만 일반 가용성은 Android에서만 사용할 수 있습니다. 이제 iOS 지원이 공개 채널로 이동되었습니다. 시뮬레이션된 장치와 실제 장치 모두에서 이를 사용하여 한 번의 작업으로 앱을 테스트할 수 있습니다. iOS UI가 이미 통합되어 있으므로 Firebase 콘솔 내에서 로그, 동영상, 스크린샷을 볼 수 있습니다. Test Labs는 최신 iOS 12와 이전 버전을 지원합니다.

Firebase 예측

사용자 피드백은 앱 경험을 진지하게 받아들이는 모든 개발자에게 중요한 구성 요소입니다. 수동이든 자동이든 모든 종류의 피드백은 올바르게 사용하면 애플리케이션의 안정성과 기능을 크게 향상시키는 데 도움이 됩니다. Firebase 예측 개발자가 사용자가 애플리케이션과 상호 작용하는 방식에 대한 기계 학습 기반 데이터 모델을 얻을 수 있도록 도와줍니다. 이렇게 하면 거의 모든 것이 자동화되므로 팀에 ML 전문가가 필요하지 않습니다. 이 기능은 지난 Firebase Summit 이후 알파 단계에 있었지만 최근 베타 버전으로 전환되었습니다. 오늘부터 안정화되어 모든 사용자에게 출시될 준비가 되었습니다.

이제 Firebase 예측은 Google의 ML이 특정 예측을 수행한 방법에 대한 자세한 내용을 제공합니다. 여기에는 발생한 이벤트, 장치, 사용자 데이터 등이 포함됩니다. 이 모든 것은 주어진 예측의 세부 사항을 조사하는 데 도움이 되므로 Firebase 예측을 완전히 신뢰하고 세부 목록에 따라 스스로 결정을 내릴 필요가 없습니다. Firebase 팀은 또한 데이터를 BigQuery로 내보내는 기능도 발표했습니다. 여기는 공식 문서 위험 허용 범위와 모델 성능에 대해 알아보세요.

ML Kit를 통한 향상된 얼굴 감지

ML 키트 ~였다 출시됨 Google I/O 2018에서. 개발자는 ML에 대한 깊은 지식 없이도 고품질 앱을 개발할 수 있습니다. 즉시 사용 가능한 ML Kit API는 다양한 ML 기반 앱에서 사용할 수 있을 만큼 친숙합니다. ML에 대한 고급 지식이 있는 경우 자체 TensorFlow Lite 모델을 사용할 수도 있습니다. 이제 Firebase 팀은 얼굴 감지 기능을 향상시키는 업데이트된 ML Kit API를 발표했습니다. 새로운 API를 사용하면 얼굴에 100개 이상의 세부 포인트를 투사할 수 있으므로 안경과 같은 액세서리를 쉽게 감지하고 극복할 수 있습니다. 문서는 여기에서 사용 가능.

Cloud Firestore 및 실시간 데이터베이스의 보안이 향상되었습니다.

Firebase 팀에 따르면 많은 개발자가 Cloud Firestore의 보안에 대한 불확실성을 표현했습니다. 이제 팀은 Cloud Firestore와 Cloud Firestore 모두를 위한 로컬 에뮬레이터를 출시했습니다. 실시간 데이터베이스. 에뮬레이터는 자체 CI에 내장될 수 있으며, 이를 통해 로컬에서 개발하고 테스트하여 더 많은 자신감을 얻을 수 있습니다. 문서를 찾을 수 있습니다 이 링크에서.

실시간 원격 구성

원격 구성 Google Play 스토어에 업데이트를 푸시하지 않고도 애플리케이션의 동작과 인터페이스를 변경할 수 있는 좋은 방법입니다. 우리가 서버 측 변경이라고 부르는 것은 원격 구성을 통해 가능한 경우가 많습니다. 지금까지의 유일한 단점은 원격 구성이 언제 업데이트되었는지 애플리케이션이 알 수 없다는 점이었습니다. 그들은 두 시간마다 업데이트를 가져와야 했으며 잠재적으로 더 많은 네트워크 대역폭과 장치 배터리를 사용하게 되었습니다.

이제 원격 구성이 다음과 통합되었습니다. 클라우드 기능 그리고 Firebase 클라우드 메시징. 이를 통해 앱은 실시간으로 서버 측 업데이트를 언제 가져와야 하는지 알 수 있습니다. 또한 새로운 원격 구성 업데이트가 있을 때 Slack을 통해 팀에 더 잘 알리는 데 도움이 됩니다. 여기에 대한 문서가 있습니다 실시간 원격 구성.

성능 모니터링

성능 모니터링 앱의 문제를 식별하는 데 도움을 주는 또 다른 도구입니다. QA 팀이 아무리 훌륭하더라도, 눈에 띄지 않고 결국 사용자 경험에 해를 끼칠 수 있는 버그와 문제가 종종 있습니다. 아래 스크린샷에서는 애플리케이션 내에 이미지가 로드될 때 성능 모니터링이 CPU 사용량 급증을 감지한 방법을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 애플리케이션의 문제를 더 정확히 찾아내고 해결하는 데 도움이 됩니다.

Firebase 콘솔을 사용하면 GitHub와 마찬가지로 문제를 음소거하고, 닫고, 다시 열 수 있습니다. 이 기능은 어떤 문제를 먼저 해결해야 할지 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다. 특정 버그 하나를 해결하려는 경우 다른 모든 버그를 일시적으로 음소거할 수 있습니다. 버그를 수정한 후에는 버그를 닫아 문제가 해결되었음을 표시할 수 있습니다. 버그가 다시 나타나면 Firebase에서 알려드립니다.

Crashlytics + PagerDuty

문제는 근무 중이든 휴가 중이든 언제든지 발생할 수 있습니다. 그렇기 때문에 심각한 성능이나 안정성 문제가 있을 때마다 개발자에게 경고해야 합니다. 오늘부터 Crashlytics는 앱의 안정성에 부정적인 영향을 미칠 것으로 생각되는 문제를 감지하고 호출기 의무 팀에 이메일을 보내겠습니다.

BigQuery + 데이터 스튜디오

Crashlytics와 BigQuery 통합은 개발자가 충돌 데이터를 더 심층적으로 분석하는 데 도움이 되었습니다. 이제 Firebase팀은 데이터 스튜디오 주형. 보고서를 사용자 정의하고, 데이터를 모의하고, 공유할 수 있는 기능을 제공합니다. 기능에 대한 문서 여기에서 찾을 수 있습니다.

동적 잠재고객

Firebase용 Google Analytics는 개발자가 이벤트, 기기 및 기타 다양한 구성요소를 기반으로 사용자를 잠재고객으로 분류할 수 있는 방법입니다. 문제는 이러한 청중이 변화의 대상이었지만 목록이 고정되어 있다는 것입니다. 오늘부터 모든 대상은 기본적으로 동적입니다. 이제 Firebase는 더 이상 기준을 충족하지 않는 사용자를 자동으로 제거하고 새로운 사용자를 추가합니다. Firebase용 Google Analytics에는 제외 및 가입 기간 기능도 추가되었습니다. 이 모든 것이 사용자 기반을 더 잘 이해하고 상호작용하는 데 도움이 될 것입니다. 예를 들어 장바구니를 방문했지만 특정 시간 동안 구매를 하지 않았거나 특정 작업을 완료하지 않은 사용자를 타겟팅할 수 있습니다.

자동 클라우드 메시징

사용자가 앱으로 돌아올 때 알림이 필요한 경우가 있습니다. Firebase 클라우드 메시징은 한동안 사용자에게 일회성 메시지를 보내는 데 사용되었습니다. 이제부터 자동 메시지를 설정할 수 있습니다. 개발자는 동적 잠재고객을 통해 특정 사용자를 타겟팅하고 모든 종류의 알림을 보낼 수 있습니다. 업데이트된 알림 콘솔은 더욱 정교한 캠페인을 지원합니다. 당신은 볼 수 있습니다 여기에 새로운 사용자 인터페이스.

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그것은 마무리입니다. 이는 2014년 Google이 회사를 인수한 이후 세 번째 Firebase Dev Summit이었습니다. 위에서 언급한 모든 기능은 이미 Firebase에서 사용할 수 있으므로 이를 사용하여 놀라운 앱과 프로젝트를 개발할 수 있습니다. 우리와 공유하거나 XDA 포럼.