Firebase Summit 2018: brevemente sobre o principal

No final do mês passado, uma conferência do Firebase Summit 2018 foi realizada em Praga sobre os serviços do Firebase, muitos dos quais agora afirmam ser o padrão no setor de desenvolvimento de aplicativos móveis. Vou tentar, embora com atraso, mas falar sobre o que era interessante ouvir e ver. Neste artigo, consideraremos anúncios (tradução do comunicado de imprensa oficial ) com minhas edições e comentários.


Anúncios principais:

• O suporte aos serviços Firebase será incluído em breve no pacote de suporte do Google Cloud Platform.
• Publicada Firebase Management API, um novo serviço que permite gerenciar programaticamente os projetos do Firebase.
• O modelo atualizado para reconhecimento de rosto no Kit ML agora define mais de 100 pontos-chave no rosto.
• A função de converter e compactar modelos TensorFlow mudou para o teste alfa.
• Lançados emuladores locais para Cloud Firestore e Realtime Database.
• Os gatilhos de configuração remota foram adicionados ao Cloud Functions.
• O farm de dispositivos iOS do Test Lab passou do teste para o compartilhamento.
• O Monitoramento de desempenho adicionou uma análise mais detalhada das sessões do usuário.
• Adicionada a integração do Crashlytics ao PagerDuty e BigQuery, são publicados modelos para visualização de dados no Data Studio.
• O serviço de previsões passou do teste para o compartilhamento.
• Adicionadas novas configurações para trabalhar com públicos-alvo no Google Analytics for Firebase.
• O Firebase Cloud Messaging adicionou a capacidade de configurar correspondências automáticas direcionadas.

Abaixo, você pode encontrar mais informações sobre cada um dos anúncios.

Suporte de Serviço Firebase

O suporte aos serviços Firebase fará parte do GCP (Google Cloud Platform Support Package), e o suporte beta estará disponível até o final do ano. Se você já comprou um pacote de suporte do GCP, a versão beta permitirá que você faça perguntas sobre o Firebase por meio do canal de suporte do GCP, sem nenhum custo adicional. Assim que a função estiver disponível ao público, serão introduzidos tempo de resposta garantido e suporte técnico para clientes corporativos. Informações detalhadas sobre o suporte GCP podem ser encontradas aqui .

Se você deseja continuar trabalhando com suporte gratuito ao Firebase, não se preocupe, o Firebase não planeja reformar o modelo atual . Uma das maneiras mais comuns de interagir com o Firebase agora é através do fórum oficial do Slack . Se você ainda não o viu, aconselho você a lê-lo.

Ferramentas de desenvolvimento

Gerenciamento de projetos do Firebase com a API de gerenciamento do Firebase

A equipe do Firebase lançou a API de gerenciamento do Firebase - a API REST, que permite criar e gerenciar projetos do Firebase programaticamente. A API de gerenciamento foi projetada para integrar melhor o ecossistema do Firebase ao fluxo de trabalho existente da empresa. Além disso, a API de gerenciamento permitirá que os serviços de parceiros facilitem a interação com o ecossistema do Firebase. Por exemplo, agora é possível implantar projetos no Firebase hospedando diretamente através dos ambientes de desenvolvimento StackBlitz e Glitch . Suas plataformas reconhecerão automaticamente o aplicativo que está sendo criado pelo Firebase e oferecerão a implantação para a hospedagem do Firebase sem sair da própria plataforma. O mais interessante é que esse recurso está disponível não apenas para parceiros, mas para todos os usuários do Firebase. Você pode aprender mais sobre isso e começar aqui .


Implantação do projeto Firebase no StackBlitz.

Melhor reconhecimento facial no ML Kit

O ML Kit, apresentado na conferência de E / S do Google em maio, torna o aprendizado de máquina simples e acessível para todos os desenvolvedores, independentemente de sua experiência. Se essa área não lhe é muito familiar, você pode usar as APIs internas para reconhecer, por exemplo, texto ou faces. Se você possui experiência em aprendizado de máquina, pode fazer o download dos seus próprios modelos TensorFlow Lite e apoiá-los através do Firebase.

Uma API de reconhecimento facial atualizada foi introduzida no Firebase Summit. Como parte da versão beta, uma definição de contornos faciais foi adicionada, permitindo identificar mais de cem pontos no rosto e ao redor dele. A função permitirá, por exemplo, aplicar máscaras nos rostos com alta precisão ou retocar: suavizando a pele ou alterando o tom. Você pode aprender mais com a documentação.


Contorno do rosto usando o Kit ML.

Versão alfa da conversão e compactação de modelos TensorFlow no ML Kit

O Google I / O anunciou a conversão automática dos modelos TensorFlow para TensorFlow Lite com compactação paralela, que agora está em teste alfa. Esse recurso é baseado na tecnologia Learn2Compress, e você pode ler mais sobre isso no blog do Google . Como exemplo de uso, foi citada a plataforma social Fishbrain, que conseguiu compactar o modelo para classificar imagens de 80 MB a 860 KB, mantendo indicadores de precisão no mesmo nível. Apesar de esse recurso não estar indicado no comunicado de imprensa oficial, você pode aprender sobre isso gravando o discurso na conferência.


Converta os modelos TensorFlow em TensorFlow Lite e compactação paralela.

Emuladores locais para Cloud Firestore e Realtime Database

Os aplicativos de teste podem ser difíceis, especialmente se eles usam armazenamento de arquivos e bancos de dados Firebase. Por exemplo, uma tarefa bastante demorada é configurar as regras para acessar informações no banco de dados em tempo real, que tiveram que ser testadas imediatamente na produção. Para resolver esses problemas, foram lançados emuladores locais para o Cloud Firestore e o Realtime Database . Os emuladores permitem que você desenvolva e teste localmente, e também pode ser integrado ao processo de teste e à integração contínua. Leia mais sobre emuladores aqui .

Integração de funções de configuração remota e nuvem: atualizando a configuração em tempo real

O Firebase Remote Config é conveniente o suficiente para o gerenciamento de configurações remotas do aplicativo, por exemplo, para personalizar a interface, realizar testes A / B e implementar novos recursos sem atualizar o aplicativo no Google Play. No entanto, o mecanismo para receber dados de configuração no cliente não pôde ser chamado de flexível: por padrão, as informações foram atualizadas não mais que uma vez a cada N horas. Isso forneceu um atraso significativo entre o momento em que a atualização foi publicada na configuração e o momento em que o usuário a recebeu.

Os gatilhos para eventos de configuração remota do Firebase foram adicionados ao Cloud Functions for Firebase, que agora permite iniciar uma chamada para a função de manipulador no Cloud Functions ao fazer alterações na configuração remota.

Por exemplo, com esse recurso, agora você pode atualizar a configuração da Configuração remota nos aplicativos clientes em tempo real. Para fazer isso, ao alterar os dados de configuração, você deve enviar um push através do Firebase Cloud Messaging para o aplicativo cliente, para que, por sua vez, atualize a Configuração Remota. Instruções detalhadas sobre como fazer isso podem ser encontradas aqui .


Atualização em tempo real da configuração remota em aplicativos móveis.

Ferramentas de melhoria da qualidade de aplicativos

Liberar teste de laboratório no iOS

O teste beta do Firebase Test Lab para iOS, anunciado no Google I / O, foi oficialmente concluído. O Firebase abriu um acesso compartilhado ao Test Lab para iOS. Além disso, nos últimos meses, o farm de dispositivos iOS foi aumentado, foi adicionado suporte para iOS 12 e versões mais antigas do sistema. Mais informações na documentação .


Laboratório de teste no iOS.

Monitoramento de desempenho: análise de sessão e gerenciamento de erros

O Monitoramento de desempenho adicionou a capacidade de analisar o rastreamento de uma pilha de usuário individual para entender o que exatamente precedeu uma diminuição no desempenho. Por exemplo, a captura de tela abaixo mostra que a carga do processador saltou quando o aplicativo baixou e renderizou o logotipo do produto na tela. Esta informação informará em qual seção do código procurar um erro.


Análise de sessão do usuário no Monitoramento de Desempenho.

Com a riqueza de informações e os muitos desafios que o Monitoramento de Desempenho ajuda a encontrar, pode ser difícil priorizar. É por isso que a equipe do Firebase adicionou funcionalidade para trabalhar com erros, ou seja, a capacidade de desativar alertas sobre um problema, fechar um problema ou reabrir um problema. Desativar alertas permite que você se distraia do problema e se concentre em outras tarefas. Uma marca "fechada" significa que o problema foi resolvido, mas se retornar, o Firebase enviará automaticamente uma notificação. Mais informações sobre os novos recursos de Monitoramento de Desempenho podem ser encontradas aqui .

Integração Crashlytics com PagerDuty

Além do novo aplicativo de relatório de estabilidade de email, o Crashlytics recebeu integração com o PagerDuty. O resumo indicará problemas que podem causar muitos problemas no futuro, e a integração com o PagerDuty permitirá que você notifique seus colegas em caso de crise a qualquer momento conveniente. Leia como integrar aqui .

Integração Crashlytics com BigQuery e Data Studio

Alguns meses atrás, a integração do Crashlytics ao BigQuery foi concluída, com a qual você agora pode realizar uma análise mais aprofundada dos dados sobre falhas de aplicativos. Para facilitar a introdução ao BigQuery, o Firebase publicou um modelo do Data Studio com o qual você pode gerar rapidamente um relatório e compartilhá-lo com a equipe. Informações detalhadas no link .


Modelo para o Data Studio.

Ferramentas de análise

Lançamento de previsões

Na conferência Firebase Summit do ano passado, foi lançado o serviço Firebase Predictions, que, de acordo com dados do Firebase Analytics, segmenta os usuários em relação à ação prevista usando métodos de aprendizado de máquina.

Isso permite que você tenha uma idéia de quais usuários têm maior probabilidade de recusar o aplicativo e que fará uma compra ou executará qualquer outra ação de conversão sem mergulhar na análise de dados e no aprendizado de máquina.

Na conferência, foi anunciado que as previsões estavam indo do beta para o acesso público e receberiam vários novos recursos. Primeiramente, para cada previsão, serão adicionadas informações estendidas sobre os fatores levados em consideração pelo modelo (eventos, dispositivo, dados do usuário etc.). Em segundo lugar, um infográfico da qualidade da previsão será anexado a cada relatório, segundo o qual será possível rastrear quais previsões foram melhores que as demais. E em terceiro lugar, para aqueles que desejam obter uma análise mais profunda das previsões ou usar dados ao trabalhar com outros serviços, a exportação dos dados previstos para o BigQuery estará disponível. Detalhes no link .


Previsão nas previsões do Firebase.

Públicos-alvo atualizados no Google Analytics para Firebase

Anteriormente, a divisão de usuários em públicos-alvo no Google Analytics para Firebase era realizada dependendo dos eventos, do tipo de dispositivo e de outras características estáticas, mas agora existem várias configurações fundamentalmente novas.

• Públicos dinâmicos. Agora, o público é dinâmico por padrão: o Firebase incluirá automaticamente usuários adequados e excluirá aqueles que não atenderem mais aos critérios especificados. Por exemplo, se você segmentar anúncios para usuários que atingiram o nível 5 no seu jogo, os usuários que atingiram o nível 6 serão automaticamente excluídos. Da mesma forma, os usuários que atingirem o nível 5 entrarão no segmento desejado.
• Critérios de exclusão do público. Agora você pode filtrar o público adicionando critérios de exclusão que permitirão criar um público como "usuários que adicionaram o produto ao carrinho, mas não o compraram".
• Gerencie a vida útil do usuário na audiência. Essa função permite, por exemplo, segmentar usuários que executaram a ação desejada em um determinado período de tempo, por exemplo, "efetuaram uma compra nas últimas duas semanas".

Obtenha mais informações e comece a usar o serviço atualizado aqui .

Enviar automaticamente notificações push direcionadas para o Cloud Messaging

A nova interface da web do Firebase Cloud Messaging permite configurar a distribuição automática de notificações por push (incluindo periódicas) quando novos usuários aparecerem que correspondam aos critérios especificados. Por exemplo, você pode enviar notificações até a data do primeiro ou último lançamento do aplicativo. A tela de desempenho do push-mail também foi atualizada. Dê uma olhada na nova interface do usuário .


Defina uma programação para o envio de notificações push para o Firebase Cloud Messaging.

Onde procurar?

Todos os relatórios estão disponíveis no YouTube , uma breve revisão em vídeo dos principais anúncios pode ser encontrada aqui .