फायरबेस समिट 2018: मुख्य बात पर संक्षेप में

पिछले महीने के अंत में, फायरबेस सेवाओं पर प्राग में एक फायरबेस शिखर सम्मेलन 2018 सम्मेलन आयोजित किया गया था, जिनमें से कई अब मोबाइल एप्लिकेशन विकास उद्योग में मानक होने का दावा करते हैं। मैं कोशिश करूंगा, भले ही देरी से, लेकिन बात करने के लिए जो सुनने और देखने में दिलचस्प था। इस लेख में हम अपने संपादन और टिप्पणियों के साथ घोषणाओं ( आधिकारिक प्रेस विज्ञप्ति के अनुवाद) पर विचार करेंगे।


प्रमुख घोषणाएँ:

• फायरबेस सेवाओं के लिए समर्थन को जल्द ही Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म समर्थन पैकेज में शामिल किया जाएगा।
• प्रकाशित Firebase Management API, एक नई सेवा है जो आपको प्रोग्राम को फायरबेस परियोजनाओं का प्रबंधन करने की अनुमति देती है।
• एमएल किट में चेहरे की पहचान के लिए अद्यतन मॉडल अब चेहरे पर 100 से अधिक प्रमुख बिंदुओं को परिभाषित करता है।
• TensorFlow मॉडल को परिवर्तित और संपीड़ित करने का कार्य अल्फा परीक्षण में बदल गया है।
• क्लाउड फायरस्टार और रियलटाइम डेटाबेस के लिए स्थानीय एमुलेटर जारी किए गए।
• रिमोट फिगर्स ट्रिगर्स को क्लाउड फ़ंक्शंस में जोड़ा गया है।
• टेस्ट लैब आईओएस डिवाइस फार्म परीक्षण से साझा करने के लिए चला गया है।
• प्रदर्शन निगरानी ने उपयोगकर्ता सत्रों का अधिक विस्तृत विश्लेषण जोड़ा है।
• PagerDuty और BigQuery के साथ क्रैशलाईटिक्स एकीकरण जोड़ा गया है, डेटा स्टूडियो में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए टेम्पलेट प्रकाशित किए गए हैं।
• भविष्यवाणियों की सेवा परीक्षण से साझाकरण तक चली गई है।
• फायरबेस के लिए Google Analytics में दर्शकों के साथ काम करने के लिए नई सेटिंग्स जोड़ी गईं।
• फायरबेस क्लाउड मैसेजिंग ने स्वचालित लक्षित डाक को कॉन्फ़िगर करने की क्षमता को जोड़ा है।

नीचे आप प्रत्येक घोषणाओं के बारे में अधिक जानकारी पा सकते हैं।

फायरबेस सर्विस सपोर्ट

फायरबेस सेवाओं के लिए समर्थन Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म सपोर्ट पैकेज (GCP) का हिस्सा होगा, और बीटा समर्थन वर्ष के अंत तक उपलब्ध होगा। यदि आपने पहले ही GCP सपोर्ट पैकेज खरीद लिया है, तो बीटा वर्जन आपको GCP सपोर्ट चैनल के माध्यम से Firebase के बारे में बिना किसी अतिरिक्त लागत के प्रश्न पूछने की अनुमति देगा। जैसे ही फ़ंक्शन सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हो जाता है, कॉर्पोरेट ग्राहकों के लिए गारंटीकृत प्रतिक्रिया समय और तकनीकी सहायता पेश की जाएगी। जीसीपी समर्थन पर विस्तृत जानकारी यहां पाई जा सकती है ।

यदि आप नि: शुल्क Firebase समर्थन के साथ काम करना जारी रखना चाहते हैं, तो चिंता न करें, Firebase वर्तमान मॉडल को सुधारने की योजना नहीं बनाता है। फायरबेस के साथ बातचीत करने के सबसे आम तरीकों में से एक अब उनके आधिकारिक स्लैक फोरम के माध्यम से है, अगर आपने इसे अभी तक नहीं देखा है, तो मैं आपको इसे पढ़ने की सलाह देता हूं।

विकास के उपकरण

फायरबेस मैनेजमेंट एपीआई के साथ फायरबेस प्रोजेक्ट मैनेजमेंट

Firebase टीम ने Firebase Management API - REST API लॉन्च किया, जो आपको प्रोग्राम प्रोग्राम को फायरबेस प्रोजेक्ट बनाने और प्रबंधित करने की अनुमति देता है। प्रबंधन एपीआई को कंपनी के मौजूदा वर्कफ़्लो में फायरबेस इकोसिस्टम को बेहतर ढंग से एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसके अलावा, प्रबंधन एपीआई भागीदार सेवाओं को फायरबेस पारिस्थितिकी तंत्र के साथ बातचीत की सुविधा प्रदान करने में सक्षम करेगा। उदाहरण के लिए, स्टैकब्लिट्ज़ और ग्लिच विकास के वातावरण के माध्यम से सीधे फायरबेस की परियोजनाओं को तैनात करना अब संभव है। उनके प्लेटफॉर्म स्वचालित रूप से फायरबेस द्वारा बनाए जा रहे एप्लिकेशन को पहचान लेंगे और आपको प्लेटफॉर्म को छोड़ने के बिना उन्हें फायरबेस होस्ट करने के लिए तैनात करने की पेशकश करेंगे। सबसे अच्छी बात यह है कि यह सुविधा न केवल भागीदारों के लिए, बल्कि सभी फायरबेस उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है। आप इसके बारे में अधिक जान सकते हैं और यहां आरंभ कर सकते हैं ।


स्टैकब्लिट्ज में फायरबेस परियोजना की तैनाती।

एमएल किट में चेहरे की पहचान में सुधार

मई में Google I / O सम्मेलन में प्रस्तुत एमएल किट, सभी डेवलपर्स के लिए उनके अनुभव की परवाह किए बिना मशीन सीखने को सरल और सस्ती बनाता है। यदि यह क्षेत्र आपके लिए बहुत परिचित नहीं है, तो आप अंतर्निहित API को पहचानने के लिए उपयोग कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, पाठ या चेहरे। यदि आपके पास मशीन सीखने का अनुभव है, तो आप अपने खुद के TensorFlow Lite मॉडल डाउनलोड कर सकते हैं और Firebase के माध्यम से उनका समर्थन कर सकते हैं।

फायरबैस शिखर सम्मेलन में एक अद्यतन चेहरा पहचान एपीआई पेश किया गया है। बीटा संस्करण के हिस्से के रूप में, चेहरे की आकृति की एक परिभाषा इसमें जोड़ी गई, जिससे आप चेहरे पर और इसके चारों ओर सौ से अधिक बिंदुओं को पहचान सकते हैं। समारोह की अनुमति देगा, उदाहरण के लिए, उच्च सटीकता के साथ चेहरे को लागू करने के लिए या पीछे हटने के लिए: त्वचा को चौरसाई करना या टोन बदलना। आप प्रलेखन से अधिक सीख सकते हैं।


एमएल किट का उपयोग कर चेहरा समोच्च।

एमएल किट में TensorFlow मॉडल को परिवर्तित और संपीड़ित करने का अल्फा संस्करण

Google I / O ने समानांतर संपीड़न के साथ TensorFlow Lite के लिए TensorFlow मॉडल के स्वचालित रूपांतरण की घोषणा की, जो अब अल्फा परीक्षण में है। यह सुविधा Learn2Compress तकनीक पर आधारित है, और आप Google ब्लॉग पर इसके बारे में अधिक पढ़ सकते हैं। उपयोग के एक उदाहरण के रूप में, फिशब्रेन सोशल प्लेटफॉर्म का हवाला दिया गया, जो 80 एमबी से 860 केबी तक छवियों को वर्गीकृत करने के लिए मॉडल को संपीड़ित करने में कामयाब रहा, जबकि एक ही स्तर पर सटीकता संकेतक बनाए रखा। इस तथ्य के बावजूद कि आधिकारिक प्रेस विज्ञप्ति में इस सुविधा का संकेत नहीं दिया गया है, आप सम्मेलन में भाषण की रिकॉर्डिंग से इसके बारे में जान सकते हैं।


TensorFlow Lite और समानांतर संपीड़न के लिए TensorFlow मॉडल बदलें।

क्लाउड फायरस्टार और रियलटाइम डेटाबेस के लिए स्थानीय एमुलेटर

अनुप्रयोगों का परीक्षण करना मुश्किल हो सकता है, खासकर यदि वे फ़ाइल स्टोरेज और फायरबेस डेटाबेस का उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, एक समय लेने वाला कार्य रियलटाइम डेटाबेस में जानकारी तक पहुंचने के लिए नियमों को कॉन्फ़िगर करना है, जिसे तुरंत उत्पादन में परीक्षण किया जाना था। इन समस्याओं को हल करने के लिए, क्लाउड फायरस्टोर और रियलटाइम डेटाबेस के लिए स्थानीय एमुलेटर लॉन्च किए गए थे। एमुलेटर आपको स्थानीय रूप से विकसित और परीक्षण करने की अनुमति देते हैं, और परीक्षण प्रक्रिया और निरंतर एकीकरण में भी एकीकृत किया जा सकता है। एमुलेटर के बारे में यहाँ और पढ़ें।

रिमोट कॉन्फ़िगरेशन और क्लाउड फ़ंक्शंस का एकीकरण: अपडेटिंग रियल-टाइम कॉन्फ़िगरेशन

फायरबेस रिमोट कॉन्फ़िगरेशन एप्लिकेशन के रिमोट कॉन्फ़िगरेशन प्रबंधन के लिए पर्याप्त सुविधाजनक है, उदाहरण के लिए, इंटरफ़ेस को कस्टमाइज़ करने के लिए, ए / बी टेस्ट आयोजित करना और Google Play पर एप्लिकेशन को अपडेट किए बिना नई सुविधाओं को रोल आउट करना। हालाँकि, क्लाइंट पर कॉन्फ़िगरेशन डेटा प्राप्त करने के लिए तंत्र को लचीला नहीं कहा जा सकता है: डिफ़ॉल्ट रूप से, जानकारी हर एन घंटे में एक बार से अधिक अपडेट नहीं की गई थी। यह उस समय के बीच एक महत्वपूर्ण विलंब प्रदान करता है जब कॉन्फ़िगरेशन में अपडेट प्रकाशित किया गया था और जिस क्षण उपयोगकर्ता ने इसे प्राप्त किया था।

फायरबेस के लिए ट्रिगर्स रिमोट कॉन्फिग इवेंट्स को फायरबेस के लिए क्लाउड फ़ंक्शंस में जोड़ा गया है, जो अब रिमोट फ़ंक्शंस में कोई भी बदलाव करते समय क्लाउड फ़ंक्शंस में हैंडलर फ़ंक्शन को कॉल शुरू करने की अनुमति देता है।

उदाहरण के लिए, इस सुविधा के साथ अब आप वास्तविक समय में क्लाइंट एप्लिकेशन पर दूरस्थ कॉन्फ़िगरेशन कॉन्फ़िगरेशन को अपडेट कर सकते हैं। ऐसा करने के लिए, कॉन्फ़िगरेशन डेटा बदलते समय, आपको क्लाइंट एप्लिकेशन को फायरबेस क्लाउड मैसेजिंग के माध्यम से एक पुश भेजना चाहिए, ताकि यह बदले में, रिमोट कॉन्फ़िगरेशन को अपडेट करे। इसे कैसे किया जा सकता है, इस पर विस्तृत निर्देश।


मोबाइल एप्लिकेशन में दूरस्थ कॉन्फ़िगरेशन का वास्तविक समय अद्यतन।

अनुप्रयोग गुणवत्ता सुधार उपकरण

IOS पर रिलीज़ लैब टेस्ट

Google I / O पर घोषित iOS के लिए Firebase Test Lab का बीटा परीक्षण, आधिकारिक रूप से पूरा हो गया है, Firebase ने iOS के लिए Test Lab के लिए एक साझा पहुँच खोली है। इसके अलावा, हाल के महीनों में आईओएस उपकरणों के फार्म में वृद्धि की गई है, आईओएस 12 के लिए समर्थन और सिस्टम के पुराने संस्करणों को जोड़ा गया है। प्रलेखन में अधिक जानकारी।


IOS पर टेस्ट लैब।

प्रदर्शन की निगरानी: सत्र विश्लेषण और बग प्रबंधन

प्रदर्शन निगरानी ने एक व्यक्तिगत उपयोगकर्ता स्टैक के अनुरेखण का विश्लेषण करने की क्षमता को समझने के लिए जोड़ा कि प्रदर्शन में कमी से पहले क्या हुआ था। उदाहरण के लिए, नीचे दिए गए स्क्रीनशॉट से पता चलता है कि एप्लिकेशन डाउनलोड होने और स्क्रीन पर उत्पाद लोगो को प्रदान करने पर प्रोसेसर लोड कूद गया। यह जानकारी आपको बताएगी कि त्रुटि देखने के लिए कोड के किस भाग में है।


प्रदर्शन निगरानी में उपयोगकर्ता सत्र विश्लेषण।

सूचना की सम्पदा और प्रदर्शन की निगरानी में मदद करने वाली कई चुनौतियों के साथ, इसे प्राथमिकता देना मुश्किल हो सकता है। यही कारण है कि फायरबेस टीम ने बग के साथ काम करने के लिए कार्यक्षमता को जोड़ा, अर्थात् किसी समस्या के बारे में अलर्ट बंद करने, किसी समस्या को बंद करने या किसी समस्या को फिर से खोलने की क्षमता। अलर्ट अक्षम करना आपको समस्या से ध्यान हटाने और अन्य कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है। "बंद" चिह्न का अर्थ है कि समस्या हल हो गई है, लेकिन अगर यह वापस आती है, तो फायरबेस स्वचालित रूप से एक अधिसूचना भेजेगा। नई प्रदर्शन निगरानी सुविधाओं के बारे में अधिक जानकारी यहां पाई जा सकती है ।

PagerDuty के साथ क्रैशलाइटिक्स एकीकरण

नई ईमेल स्थिरता रिपोर्ट ईमेल ऐप के अलावा, क्रैशल्टिक्स को पेजरूट के साथ एकीकरण प्राप्त हुआ। पाचन समस्याओं का संकेत देगा जो भविष्य में बहुत परेशानी का कारण बन सकता है, और पेजेरूट के साथ एकीकरण आपको किसी भी सुविधाजनक समय पर संकट की स्थिति में अपने सहयोगियों को सूचित करने की अनुमति देगा। कैसे एकीकृत करने के लिए यहां पढ़ें ।

BigQuery और डेटा स्टूडियो के साथ क्रैशलाइटिक्स एकीकरण

कुछ महीनों पहले, BigQuery के साथ क्रैशलाईटिक्स का एकीकरण पूरा हो गया था, जिसके साथ अब आप एप्लिकेशन क्रैश के बारे में डेटा का अधिक गहराई से विश्लेषण कर सकते हैं। BigQuery के साथ आरंभ करना आसान बनाने के लिए, फायरबेस ने एक डेटा स्टूडियो टेम्पलेट प्रकाशित किया है जिसके साथ आप जल्दी से एक रिपोर्ट तैयार कर सकते हैं और इसे टीम के साथ साझा कर सकते हैं। लिंक पर विस्तृत जानकारी।


डेटा स्टूडियो के लिए टेम्पलेट।

विश्लेषिकी उपकरण

भविष्यवाणियाँ जारी

पिछले साल के फायरबेस समिट सम्मेलन में, फायरबेस प्रिडिक्शन सेवा पेश की गई थी , जो फायरबेस एनालिटिक्स के आंकड़ों के अनुसार, उपयोगकर्ताओं को मशीन सीखने के तरीकों का उपयोग करके अनुमानित कार्रवाई के संबंध में खंडित करता है।

इससे आप यह अंदाजा लगा सकते हैं कि कौन से उपयोगकर्ता एप्लिकेशन को मना करने की अधिक संभावना रखते हैं और जो डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग में गोता लगाए बिना खरीदारी या कोई अन्य रूपांतरण कार्रवाई करेंगे।

सम्मेलन में, यह घोषणा की गई कि भविष्यवाणियां सार्वजनिक उपयोग के लिए बीटा से जा रही हैं और कई नई सुविधाएँ प्राप्त करेंगी। सबसे पहले, प्रत्येक पूर्वानुमान के लिए, मॉडल (घटनाओं, डिवाइस, उपयोगकर्ता डेटा, आदि) द्वारा ध्यान में रखे गए कारकों के बारे में विस्तारित जानकारी जोड़ी जाएगी। दूसरे, पूर्वानुमान गुणवत्ता का एक इन्फोग्राफिक प्रत्येक रिपोर्ट से जुड़ा होगा, जिसके अनुसार यह ट्रैक करना संभव होगा कि कौन से पूर्वानुमान दूसरों की तुलना में बेहतर थे। और तीसरा, उन लोगों के लिए जो पूर्वानुमान का गहन विश्लेषण करना चाहते हैं या अन्य सेवाओं के साथ काम करने में डेटा का उपयोग करते हैं, बिगिवा को अनुमानित डेटा का निर्यात उपलब्ध होगा। लिंक पर विवरण।


फायरबेस भविष्यवाणियों पर पूर्वानुमान।

Firebase के लिए Google Analytics में अद्यतित ऑडियंस

इससे पहले, Google Analytics में Firebase के लिए ऑडियंस में उपयोगकर्ताओं का टूटना घटनाओं, डिवाइस के प्रकार और अन्य स्थिर विशेषताओं के आधार पर किया गया था, लेकिन अब कई मूलभूत रूप से नई सेटिंग्स हैं।

• गतिशील दर्शक। अब, ऑडियंस डिफ़ॉल्ट रूप से गतिशील हैं: फायरबेस में स्वचालित रूप से उपयुक्त उपयोगकर्ता शामिल होंगे और उन लोगों को बाहर कर देंगे जो अब निर्दिष्ट मानदंडों को पूरा नहीं करते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप उन उपयोगकर्ताओं को विज्ञापन लक्षित करते हैं जो आपके खेल में स्तर 5 तक पहुँच चुके हैं, तो वे उपयोगकर्ता जो स्तर 6 पर पहुँच चुके हैं, स्वतः ही बाहर हो जाएँगे। इसी तरह, 5 स्तर तक पहुंचने वाले उपयोगकर्ता वांछित सेगमेंट में प्रवेश करेंगे।
• दर्शकों से बहिष्कार के लिए मानदंड। अब आप बहिष्करण मानदंड जोड़कर दर्शकों को फ़िल्टर कर सकते हैं जो आपको "उपयोगकर्ता के रूप में एक दर्शक बनाने की अनुमति देगा जिन्होंने उत्पाद को टोकरी में जोड़ा, लेकिन इसे नहीं खरीदा।"
• दर्शकों में उपयोगकर्ता के जीवन काल को प्रबंधित करें। यह फ़ंक्शन, उदाहरण के लिए, उन उपयोगकर्ताओं को लक्षित करने की अनुमति देता है जिन्होंने एक निश्चित अवधि में वांछित कार्रवाई की है, उदाहरण के लिए, "पिछले दो हफ्तों में खरीदारी की।"

अधिक जानकारी प्राप्त करें और यहां अद्यतन सेवा के साथ आरंभ करें ।

क्लाउड मैसेजिंग पर स्वचालित रूप से लक्षित पुश सूचनाएं भेजें

नया फायरबेस क्लाउड मैसेजिंग वेब इंटरफ़ेस आपको पुश सूचनाओं के स्वचालित वितरण (समय-समय पर) सहित कॉन्फ़िगर करने की अनुमति देता है, जब नए उपयोगकर्ता निर्दिष्ट मानदंडों से मेल खाते हैं। उदाहरण के लिए, आप आवेदन के पहले या अंतिम लॉन्च की तारीख तक सूचनाएं भेज सकते हैं। पुश-मेल प्रदर्शन स्क्रीन को भी अपडेट किया गया है। नए UI पर एक नज़र डालें ।


फायरबेस क्लाउड मैसेजिंग को पुश नोटिफिकेशन भेजने के लिए एक शेड्यूल सेट करें।

कहाँ देखना है?

सभी रिपोर्ट YouTube पर उपलब्ध हैं, प्रमुख घोषणाओं की एक संक्षिप्त वीडियो समीक्षा यहां मिल सकती है ।