Firebase Summit 2018: brièvement sur l'essentiel

À la fin du mois dernier, une conférence Firebase Summit 2018 s'est tenue à Prague sur les services Firebase, dont beaucoup prétendent désormais être la norme dans l'industrie du développement d'applications mobiles. J'essaierai, quoique avec un peu de retard, mais de parler de ce qui était intéressant à entendre et à voir. Dans cet article, nous considérerons les annonces (traduction du communiqué de presse officiel ) avec mes modifications et commentaires.


Annonces clés:

• La prise en charge des services Firebase sera bientôt incluse dans le package d'assistance Google Cloud Platform.
• Publication de l'API Firebase Management, un nouveau service qui vous permet de gérer par programme les projets Firebase.
• Le modèle mis à jour pour la reconnaissance des visages dans le kit ML définit désormais plus de 100 points clés sur le visage.
• La fonction de conversion et de compression des modèles TensorFlow est passée aux tests alpha.
• Émulateurs locaux pour Cloud Firestore et base de données en temps réel publiés.
• Des déclencheurs de configuration à distance ont été ajoutés aux fonctions cloud.
• La batterie d'appareils Test Lab iOS est passée du test au partage.
• La surveillance des performances a ajouté une analyse plus détaillée des sessions utilisateur.
• L'intégration de Crashlytics avec PagerDuty et BigQuery est ajoutée, des modèles de visualisation des données dans Data Studio sont publiés.
• Le service Predictions est passé des tests au partage.
• Ajout de nouveaux paramètres pour travailler avec des publics dans Google Analytics pour Firebase.
• Firebase Cloud Messaging a ajouté la possibilité de configurer des mailings ciblés automatiques.

Vous trouverez ci-dessous plus d'informations sur chacune des annonces.

Prise en charge du service Firebase

La prise en charge des services Firebase fera partie du package de support Google Cloud Platform (GCP) et la prise en charge bêta sera disponible d'ici la fin de l'année. Si vous avez déjà acheté un package de support GCP, la version bêta vous permettra de poser des questions sur Firebase via le canal de support GCP sans frais supplémentaires. Dès que la fonction sera accessible au public, un temps de réponse garanti et un support technique pour les entreprises clientes seront introduits. Des informations détaillées sur le support GCP sont disponibles ici .

Si vous souhaitez continuer à travailler avec le support gratuit de Firebase, ne vous inquiétez pas, Firebase ne prévoit pas de réformer le modèle actuel . L'un des moyens les plus courants d'interagir avec Firebase est maintenant via leur forum Slack officiel, si vous ne l'avez pas encore vu, je vous conseille de le lire.

Outils de développement

Gestion de projets Firebase avec l'API Firebase Management

L'équipe Firebase a lancé l'API de gestion Firebase - l'API REST, qui vous permet de créer et de gérer des projets Firebase par programmation. L'API de gestion est conçue pour mieux intégrer l'écosystème Firebase dans le flux de travail existant de l'entreprise. De plus, l'API de gestion permettra aux services partenaires de faciliter l'interaction avec l'écosystème Firebase. Par exemple, il est désormais possible de déployer des projets sur l'hébergement Firebase directement via les environnements de développement StackBlitz et Glitch . Leurs plates-formes reconnaîtront automatiquement l'application créée par Firebase et vous proposeront de les déployer sur l'hébergement Firebase sans quitter la plate-forme elle-même. Le plus cool est que cette fonctionnalité est disponible non seulement pour les partenaires, mais pour tous les utilisateurs de Firebase. Vous pouvez en savoir plus à ce sujet et commencer ici .


Déploiement du projet Firebase dans StackBlitz.

Amélioration de la reconnaissance faciale dans le kit ML

Le kit ML, présenté lors de la conférence Google I / O en mai, rend l'apprentissage automatique simple et abordable pour tous les développeurs, quelle que soit leur expérience. Si cette zone ne vous est pas très familière, vous pouvez utiliser les API intégrées pour reconnaître, par exemple, du texte ou des visages. Si vous avez de l'expérience en apprentissage automatique, vous pouvez télécharger vos propres modèles TensorFlow Lite et les prendre en charge via Firebase.

Une API de reconnaissance faciale mise à jour a été introduite lors du Sommet Firebase. Dans le cadre de la version bêta, une définition des contours du visage y a été ajoutée, vous permettant d'identifier plus d'une centaine de points sur le visage et autour. La fonction permettra, par exemple, d'appliquer des masques aux visages avec une grande précision ou de retoucher: lisser la peau ou changer le ton. Vous pouvez en savoir plus sur la documentation.


Contour du visage à l'aide du kit ML.

Version alpha de la conversion et de la compression des modèles TensorFlow dans le kit ML

Google I / O a annoncé la conversion automatique des modèles TensorFlow en TensorFlow Lite avec compression parallèle, qui est maintenant en test alpha. Cette fonctionnalité est basée sur la technologie Learn2Compress, et vous pouvez en savoir plus à ce sujet sur le blog Google . À titre d'exemple d'utilisation, la plateforme sociale Fishbrain a été citée, qui a réussi à compresser le modèle de classification des images de 80 Mo à 860 Ko, tout en maintenant des indicateurs de précision à peu près au même niveau. Bien que cette fonctionnalité ne soit pas indiquée dans le communiqué de presse officiel, vous pouvez en apprendre davantage à partir de l' enregistrement du discours lors de la conférence.


Convertissez les modèles TensorFlow en TensorFlow Lite et compression parallèle.

Émulateurs locaux pour Cloud Firestore et base de données en temps réel

Le test des applications peut être difficile, surtout si elles utilisent des stockages de fichiers et des bases de données Firebase. Par exemple, une tâche assez longue consiste à configurer les règles d'accès aux informations dans la base de données en temps réel, qui devaient être testées immédiatement en production. Pour résoudre ces problèmes, des émulateurs locaux pour Cloud Firestore et Realtime Database ont été lancés. Les émulateurs vous permettent de développer et de tester localement, et peuvent également être intégrés dans le processus de test et l'intégration continue. En savoir plus sur les émulateurs ici .

Intégration de la configuration à distance et des fonctions cloud: mise à jour de la configuration en temps réel

Firebase Remote Config est suffisamment pratique pour gérer la configuration à distance de l'application, par exemple, pour personnaliser l'interface, effectuer des tests A / B et déployer de nouvelles fonctionnalités sans mettre à jour l'application sur Google Play. Cependant, le mécanisme de réception des données de configuration sur le client ne pouvait pas être qualifié de flexible: par défaut, les informations n'étaient pas mises à jour plus d'une fois toutes les N heures. Cela a fourni un délai important entre le moment où la mise à jour a été publiée dans la configuration et le moment où l'utilisateur l'a reçue.

Des déclencheurs pour les événements Firebase Remote Config ont été ajoutés à Cloud Functions for Firebase, qui permet désormais de lancer un appel à la fonction de gestionnaire dans Cloud Functions lorsque vous apportez des modifications à Remote Config.

Par exemple, avec cette fonctionnalité, vous pouvez désormais mettre à jour la configuration de la configuration à distance sur les applications clientes en temps réel. Pour ce faire, lors de la modification des données de configuration, vous devez envoyer un push via Firebase Cloud Messaging à l'application cliente, afin que celle-ci, à son tour, mette à jour la configuration à distance. Des instructions détaillées sur la façon de procéder peuvent être trouvées ici .


Mise à jour en temps réel de la configuration à distance dans les applications mobiles.

Outils d'amélioration de la qualité des applications

Release Lab Test sur iOS

Le test bêta de Firebase Test Lab pour iOS, annoncé sur Google I / O, est officiellement terminé, Firebase a ouvert un accès partagé à Test Lab pour iOS. De plus, au cours des derniers mois, la batterie d'appareils iOS a été augmentée, la prise en charge d'iOS 12 et des versions plus anciennes du système a été ajoutée. Plus d'informations dans la documentation .


Test Lab sur iOS.

Surveillance des performances: analyse de session et gestion des bogues

La surveillance des performances a ajouté la possibilité d'analyser le suivi d'une pile d'utilisateurs individuelle pour comprendre ce qui a précédé exactement une baisse des performances. Par exemple, la capture d'écran ci-dessous montre que la charge du processeur a bondi lorsque l'application a téléchargé et rendu le logo du produit à l'écran. Ces informations vous indiqueront dans quelle section du code rechercher une erreur.


Analyse de session utilisateur dans Performance Monitoring.

Avec la richesse des informations et les nombreux défis que la surveillance des performances aide à trouver, il peut être difficile d'établir des priorités. C'est pourquoi l'équipe Firebase a ajouté des fonctionnalités pour travailler avec les bogues, à savoir la possibilité de désactiver les alertes sur un problème, de fermer un problème ou de rouvrir un problème. La désactivation des alertes vous permet de vous distraire du problème et de vous concentrer sur d'autres tâches. Une marque «fermée» signifie que le problème est résolu, mais s'il revient, Firebase enverra automatiquement une notification. Vous trouverez plus d'informations sur les nouvelles fonctionnalités de surveillance des performances ici .

Intégration de Crashlytics avec PagerDuty

En plus de la nouvelle application de messagerie de rapport de stabilité des e-mails, Crashlytics a été intégré à PagerDuty. Le résumé indiquera les problèmes qui pourraient causer beaucoup de problèmes à l'avenir, et l'intégration avec PagerDuty vous permettra d'avertir vos collègues en cas de crise à tout moment opportun. Découvrez comment l'intégrer ici .

Intégration de Crashlytics avec BigQuery et Data Studio

Il y a quelques mois, l'intégration de Crashlytics avec BigQuery était terminée, avec laquelle vous pouvez maintenant effectuer une analyse plus approfondie des données sur les plantages d'applications. Pour faciliter le démarrage de BigQuery, Firebase a publié un modèle Data Studio avec lequel vous pouvez rapidement générer un rapport et le partager avec l'équipe. Informations détaillées sur le lien .


Modèle pour Data Studio.

Outils d'analyse

Publication des prédictions

Lors de la conférence Firebase Summit de l'année dernière, le service Firebase Predictions a été introduit , qui, selon les données de Firebase Analytics, segmente les utilisateurs en fonction de l'action prévue à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique.

Cela vous permet de savoir quels utilisateurs sont plus susceptibles de refuser l'application et qui effectuera un achat ou effectuera toute autre action de conversion sans plonger dans l'analyse des données et l'apprentissage automatique.

Lors de la conférence, il a été annoncé que Predictions passerait de la version bêta à l'accès public et recevrait un certain nombre de nouvelles fonctionnalités. Tout d'abord, pour chaque prévision, des informations détaillées sur les facteurs pris en compte par le modèle (événements, appareil, données utilisateur, etc.) seront ajoutées. Deuxièmement, une infographie de la qualité des prévisions sera jointe à chaque rapport, selon laquelle il sera possible de suivre quelles prévisions étaient meilleures que les autres. Et troisièmement, pour ceux qui souhaitent obtenir une analyse plus approfondie des prévisions ou utiliser des données en travaillant avec d'autres services, l'exportation des données prédites vers BigQuery sera disponible. Détails sur le lien .


Prévision à Firebase Predictions.

Audiences mises à jour dans Google Analytics pour Firebase

Auparavant, la répartition des utilisateurs en types d'audience dans Google Analytics pour Firebase était effectuée en fonction des événements, du type d'appareil et d'autres caractéristiques statiques, mais il existe désormais plusieurs paramètres fondamentalement nouveaux.

• Audiences dynamiques. Désormais, les audiences sont dynamiques par défaut: Firebase inclura automatiquement les utilisateurs appropriés et exclura ceux qui ne répondent plus aux critères spécifiés. Par exemple, si vous ciblez des annonces sur des utilisateurs ayant atteint le niveau 5 dans votre jeu, les utilisateurs ayant atteint le niveau 6 seront automatiquement exclus. De même, les utilisateurs qui atteignent le niveau 5 entreront dans le segment souhaité.
• Critères d'exclusion du public. Vous pouvez désormais filtrer l'audience en ajoutant des critères d'exclusion qui vous permettront de créer une audience telle que "les utilisateurs qui ont ajouté le produit au panier mais ne l'ont pas acheté".
• Gérez la durée de vie de l'utilisateur dans le public. Cette fonction permet, par exemple, de cibler les utilisateurs qui ont effectué l'action souhaitée dans un certain laps de temps, par exemple, "effectué un achat au cours des deux dernières semaines".

Obtenez plus d'informations et commencez avec le service mis à jour ici .

Envoyer automatiquement des notifications push ciblées à la messagerie cloud

La nouvelle interface Web Firebase Cloud Messaging vous permet de configurer la distribution automatique des notifications push (y compris les notifications périodiques) lorsque de nouveaux utilisateurs apparaissent qui correspondent aux critères spécifiés. Par exemple, vous pouvez envoyer des notifications par date de leur premier ou dernier lancement de l'application. L'écran des performances du push-mail a également été mis à jour. Examinez de plus près la nouvelle interface utilisateur .


Configurez un calendrier pour l'envoi de notifications push à Firebase Cloud Messaging.

Où chercher?

Tous les rapports sont disponibles sur YouTube , une brève revue vidéo des principales annonces peut être trouvée ici .