Firebase Summit 2018: brevemente sobre lo principal

A finales del mes pasado, se celebró una conferencia Firebase Summit 2018 en Praga sobre los servicios de Firebase, muchos de los cuales ahora afirman ser el estándar en la industria del desarrollo de aplicaciones móviles. Intentaré, aunque con retraso, hablar sobre lo que fue interesante escuchar y ver. En este artículo consideraremos anuncios (traducción del comunicado de prensa oficial ) con mis ediciones y comentarios.


Anuncios clave:

• El soporte para los servicios de Firebase pronto se incluirá en el paquete de soporte de Google Cloud Platform.
• Publicó Firebase Management API, un nuevo servicio que le permite administrar mediante programación proyectos de Firebase.
• El modelo actualizado para el reconocimiento facial en el Kit ML ahora define más de 100 puntos clave en la cara.
• La función de convertir y comprimir los modelos TensorFlow ha cambiado a pruebas alfa.
• Emuladores locales para Cloud Firestore y Realtime Database lanzados.
• Se han agregado disparadores de configuración remota a las funciones de la nube.
• La granja de dispositivos iOS de Test Lab ha pasado de probar a compartir.
• La supervisión del rendimiento ha agregado un análisis más detallado de las sesiones de los usuarios.
• Se agrega la integración de Crashlytics con PagerDuty y BigQuery, se publican plantillas para la visualización de datos en Data Studio.
• El servicio de predicciones ha pasado de probar a compartir.
• Se agregaron nuevas configuraciones para trabajar con audiencias en Google Analytics para Firebase.
• Firebase Cloud Messaging ha agregado la capacidad de configurar correos automáticos dirigidos.

A continuación puede encontrar más información sobre cada uno de los anuncios.

Servicio de soporte de Firebase

El soporte para los servicios de Firebase será parte del Paquete de soporte de Google Cloud Platform (GCP), y el soporte beta estará disponible a finales de año. Si ya compró un paquete de soporte de GCP, la versión beta le permitirá hacer preguntas sobre Firebase a través del canal de soporte de GCP sin costo adicional. Tan pronto como la función esté disponible al público, se presentará un tiempo de respuesta garantizado y soporte técnico para clientes corporativos. Puede encontrar información detallada sobre el soporte de GCP aquí .

Si desea continuar trabajando con soporte gratuito de Firebase, no se preocupe, Firebase no planea reformar el modelo actual . Una de las formas más comunes de interactuar con Firebase ahora es a través de su foro oficial de Slack , si aún no lo ha visto, le aconsejo que lo lea.

Herramientas de desarrollo

Firebase Project Management con la API de Firebase Management

El equipo de Firebase lanzó la API de administración de Firebase, la API REST, que le permite crear y administrar proyectos de Firebase mediante programación. La API de administración está diseñada para integrar mejor el ecosistema de Firebase en el flujo de trabajo existente de la compañía. Además, la API de administración habilitará servicios de socios para facilitar la interacción con el ecosistema Firebase. Por ejemplo, ahora es posible implementar proyectos en el alojamiento de Firebase directamente a través de los entornos de desarrollo StackBlitz y Glitch . Sus plataformas reconocerán automáticamente la aplicación creada por Firebase y le ofrecerán implementarlas en el alojamiento de Firebase sin abandonar la plataforma. Lo mejor es que esta función está disponible no solo para los socios, sino para todos los usuarios de Firebase. Puede obtener más información al respecto y comenzar aquí .


Implementación del proyecto Firebase en StackBlitz.

Reconocimiento facial mejorado en ML Kit

El ML Kit, presentado en la conferencia Google I / O en mayo, hace que el aprendizaje automático sea simple y asequible para todos los desarrolladores, independientemente de su experiencia. Si esta área no le es muy familiar, puede usar las API integradas para reconocer, por ejemplo, texto o caras. Si tiene experiencia en aprendizaje automático, puede descargar sus propios modelos TensorFlow Lite y apoyarlos a través de Firebase.

Se ha introducido una API de reconocimiento facial actualizada en Firebase Summit. Como parte de la versión beta, se le agregó una definición de contornos faciales, lo que le permite identificar más de cien puntos en la cara y alrededor. La función permitirá, por ejemplo, aplicar máscaras a caras con alta precisión o retocar: alisar la piel o cambiar el tono. Puede obtener más información de la documentación.


Contorno facial con el kit ML.

Versión alfa de la conversión y compresión de los modelos TensorFlow en ML Kit

Google I / O anunció la conversión automática de los modelos TensorFlow a TensorFlow Lite con compresión paralela, que ahora se encuentra en pruebas alfa. Esta característica se basa en la tecnología Learn2Compress, y puede leer más al respecto en el blog de Google . Como ejemplo de uso, se citó la plataforma social Fishbrain, que logró comprimir el modelo para clasificar imágenes de 80 MB a 860 KB, manteniendo los indicadores de precisión aproximadamente al mismo nivel. A pesar de que esta característica no está indicada en el comunicado de prensa oficial, puede obtener información al respecto al grabar el discurso en la conferencia.


Convierta los modelos TensorFlow a TensorFlow Lite y compresión paralela.

Emuladores locales para Cloud Firestore y Realtime Database

Probar aplicaciones puede ser difícil, especialmente si usan almacenamientos de archivos y bases de datos Firebase. Por ejemplo, una tarea que consume bastante tiempo es configurar las reglas para acceder a la información en la Base de datos en tiempo real, que tuvo que ser probada inmediatamente en producción. Para resolver estos problemas, se lanzaron emuladores locales para Cloud Firestore y Realtime Database . Los emuladores le permiten desarrollar y probar localmente, y también pueden integrarse en el proceso de prueba y la integración continua. Lea más sobre emuladores aquí .

Integración de la configuración remota y las funciones de la nube: actualización de la configuración en tiempo real

Firebase Remote Config es lo suficientemente conveniente para el control remoto de la configuración de la aplicación, por ejemplo, para personalizar la interfaz, realizar pruebas A / B y desplegar nuevas funciones sin actualizar la aplicación en Google Play. Sin embargo, el mecanismo para recibir datos de configuración en el cliente no podría llamarse flexible: por defecto, la información se actualizó no más de una vez cada N horas. Esto proporcionó un retraso significativo entre el momento en que se publicó la actualización en la configuración y el momento en que el usuario la recibió.

Se han agregado disparadores para eventos de configuración remota de Firebase a Cloud Functions para Firebase, que ahora permite iniciar una llamada a la función de controlador en Cloud Functions cuando se realizan cambios en la configuración remota.

Por ejemplo, con esta característica ahora puede actualizar la configuración de Configuración remota en aplicaciones cliente en tiempo real. Para hacer esto, al cambiar los datos de configuración, debe enviar un envío a través de Firebase Cloud Messaging a la aplicación cliente, de modo que, a su vez, actualice la configuración remota. Las instrucciones detalladas sobre cómo hacer esto se pueden encontrar aquí .


Actualización en tiempo real de Remote Config en aplicaciones móviles.

Herramientas de mejora de calidad de aplicaciones

Lanzamiento de prueba de laboratorio en iOS

La prueba beta de Firebase Test Lab para iOS, anunciada en Google I / O, se completó oficialmente, Firebase ha abierto un acceso compartido a Test Lab para iOS. Además, en los últimos meses se ha incrementado la granja de dispositivos iOS, se ha agregado soporte para iOS 12 y versiones anteriores del sistema. Más información en la documentación .


Test Lab en iOS.

Monitoreo de rendimiento: análisis de sesión y gestión de errores

La supervisión del rendimiento agregó la capacidad de analizar el seguimiento de una pila de usuarios individuales para comprender qué precedió exactamente a una disminución en el rendimiento. Por ejemplo, la captura de pantalla siguiente muestra que la carga del procesador aumentó cuando la aplicación descargó y mostró el logotipo del producto en la pantalla. Esta información le indicará en qué sección del código buscar un error.


Análisis de sesión de usuario en Performance Monitoring.

Con la gran cantidad de información y los muchos desafíos que el monitoreo del desempeño ayuda a encontrar, puede ser difícil priorizar. Es por eso que el equipo de Firebase agregó funcionalidad para trabajar con errores, es decir, la capacidad de desactivar alertas sobre un problema, cerrar un problema o volver a abrir un problema. Deshabilitar alertas le permite distraerse del problema y centrarse en otras tareas. Una marca "cerrada" significa que el problema está resuelto, pero si regresa, Firebase enviará automáticamente una notificación. Puede encontrar más información sobre las nuevas funciones de Monitoreo de rendimiento aquí .

Integración de Crashlytics con PagerDuty

Además de la nueva aplicación de correo electrónico de informe de estabilidad de correo electrónico, Crashlytics recibió integración con PagerDuty. El resumen indicará problemas emergentes que pueden causar muchos problemas en el futuro, y la integración con PagerDuty le permitirá notificar a sus colegas en caso de crisis en cualquier momento conveniente. Lea cómo integrarse aquí .

Integración de Crashlytics con BigQuery y Data Studio

Hace unos meses, se completó la integración de Crashlytics con BigQuery, con lo que ahora puede realizar un análisis más profundo de los datos sobre bloqueos de aplicaciones. Para que sea más fácil comenzar con BigQuery, Firebase ha publicado una plantilla de Data Studio con la que puede generar rápidamente un informe y compartirlo con el equipo. Información detallada en el enlace .


Plantilla para Data Studio.

Herramientas de análisis

Lanzamiento de predicciones

En la conferencia de la Cumbre de Firebase del año pasado, se introdujo el servicio de Predicciones de Firebase, que, según los datos de Firebase Analytics, segmenta a los usuarios con respecto a la acción prevista utilizando métodos de aprendizaje automático.

Esto le permite tener una idea de qué usuarios tienen más probabilidades de rechazar la aplicación y cuáles realizarán una compra o realizarán cualquier otra acción de conversión sin sumergirse en el análisis de datos y el aprendizaje automático.

En la conferencia, se anunció que Predictions pasaría de beta a acceso público y recibiría una serie de nuevas características. En primer lugar, para cada pronóstico, se agregará información ampliada sobre los factores tomados en cuenta por el modelo (eventos, dispositivo, datos del usuario, etc.). En segundo lugar, se adjuntará a cada informe una infografía de la calidad del pronóstico, según la cual será posible realizar un seguimiento de los pronósticos que fueron mejores que los demás. Y en tercer lugar, para aquellos que desean obtener un análisis más profundo de los pronósticos o utilizar datos al trabajar con otros servicios, la exportación de datos pronosticados a BigQuery estará disponible. Detalles en el enlace .


Pronóstico en las predicciones de Firebase.

Audiencias actualizadas en Google Analytics para Firebase

Anteriormente, el desglose de usuarios en audiencias en Google Analytics para Firebase se realizaba según los eventos, el tipo de dispositivo y otras características estáticas, pero ahora hay varias configuraciones fundamentalmente nuevas.

• Audiencias dinámicas. Ahora, el público es dinámico de manera predeterminada: Firebase incluirá automáticamente a los usuarios adecuados en ellos y excluirá a aquellos que ya no cumplan con los criterios especificados. Por ejemplo, si orienta anuncios a usuarios que han alcanzado el nivel 5 en su juego, los usuarios que hayan alcanzado el nivel 6 serán excluidos automáticamente. Del mismo modo, los usuarios que alcanzan el nivel 5 ingresarán al segmento deseado.
• Criterios de exclusión de la audiencia. Ahora puede filtrar la audiencia agregando criterios de exclusión que le permitirán crear una audiencia como "usuarios que agregaron el producto a la cesta pero no lo compraron".
• Administre la vida útil del usuario en la audiencia. Esta función permite, por ejemplo, apuntar a usuarios que han realizado la acción deseada en un cierto período de tiempo, por ejemplo, "hicieron una compra en las últimas dos semanas".

Obtenga más información y comience con el servicio actualizado aquí .

Enviar automáticamente notificaciones push específicas a la mensajería en la nube

La nueva interfaz web de Firebase Cloud Messaging le permite configurar la distribución automática de notificaciones push (incluidas las periódicas) cuando aparecen nuevos usuarios que coinciden con los criterios especificados. Por ejemplo, puede enviar notificaciones antes de la fecha de su primer o último lanzamiento de la aplicación. La pantalla de rendimiento de correo electrónico también se ha actualizado. Eche un vistazo más de cerca a la nueva interfaz de usuario .


Configure un horario para enviar notificaciones push a Firebase Cloud Messaging.

Donde mirar

Todos los informes están disponibles en YouTube , una breve revisión en video de anuncios clave se puede encontrar aquí .