Firebase Summit 2018：简要介绍主要内容

上个月底，一场关于Firebase服务的2018年Firebase峰会在布拉格举行，其中许多现在声称是移动应用程序开发行业的标准。 我会尽力而为，尽管会有所延迟，但还是要谈论一下听到和看到的有趣内容。 在本文中，我们将考虑带有我的编辑和评论的公告（ 官方新闻稿的翻译）。


重要公告：

• 对Firebase服务的支持将很快包含在Google Cloud Platform支持包中。
• 发布了Firebase Management API，这是一项新服务，可让您以编程方式管理Firebase项目。
• ML工具包中更新的人脸识别模型现在在人脸上定义了100多个关键点。
• TensorFlow模型的转换和压缩功能已切换到alpha测试。
• 发布了适用于Cloud Firestore和实时数据库的本地模拟器。
• 远程配置触发器已添加到云功能。
• 测试实验室iOS设备场已从测试变为共享。
• 性能监控添加了对用户会话的更详细的分析。
• 添加了与PagerDuty和BigQuery的Crashlytics集成，并发布了Data Studio中用于数据可视化的模板。
• 预测服务已从测试变为共享。
• 添加了用于与Google Analytics for Firebase中的受众群体合作的新设置。
• Firebase Cloud Messaging已添加了配置自动定向邮件的功能。

在下面，您可以找到有关每个公告的更多信息。

Firebase服务支持

对Firebase服务的支持将成为Google Cloud Platform支持包（GCP）的一部分，并将在年底之前提供beta支持。 如果您已经购买了GCP支持包，则该Beta版本将允许您通过GCP支持渠道询问有关Firebase的问题，而无需支付额外费用。 一旦该功能公开可用，将为企业客户引入保证的响应时间和技术支持。 有关GCP支持的详细信息，请参见此处 。

如果您想继续使用免费的Firebase支持，请不要担心，Firebase并不打算改革当前模型 。 现在，与Firebase进行交互的最常见方法之一是通过其官方的Slack论坛，如果您还没有看到的话，建议您阅读一下。

开发工具

使用Firebase Management API进行Firebase项目管理

Firebase团队启动了Firebase Management API（即REST API），该API允许您以编程方式创建和管理Firebase项目。 Management API旨在将Firebase生态系统更好地集成到公司现有的工作流程中。 此外，Management API将使合作伙伴服务能够促进与Firebase生态系统的交互。 例如，现在可以通过StackBlitz和Glitch开发环境将项目直接部署到Firebase托管。 他们的平台将自动识别由Firebase创建的应用程序，并为您提供将其部署到Firebase托管的功能，而无需离开平台本身。 最酷的是，此功能不仅适用于合作伙伴，而且适用于所有Firebase用户。 您可以了解更多信息并从这里开始。


在StackBlitz中部署Firebase项目。

ML Kit中改进的面部识别

在5月的Google I / O会议上介绍的ML Kit使所有开发人员都能轻松地进行机器学习，并且不论他们的经验如何，都可以负担得起。 如果您对此区域不太熟悉，则可以使用内置的API来识别例如文本或面部。 如果您有机器学习的经验，则可以下载自己的TensorFlow Lite模型并通过Firebase支持它们。

Firebase Summit引入了更新的面部识别API。 作为Beta版的一部分，它添加了面部轮廓的定义，使您可以识别面部及其周围的一百多个点。 该功能将允许例如以高精确度将蒙版应用到面部或进行修饰：使皮肤光滑或改变色调。 您可以从文档中了解更多信息。


使用ML Kit进行面部轮廓处理。

ML Kit中转换和压缩TensorFlow模型的Alpha版本

Google I / O宣布将TensorFlow模型自动转换为具有并行压缩功能的TensorFlow Lite，目前已处于alpha测试阶段。 此功能基于Learn2Compress技术，您可以在Google博客上阅读有关此功能的更多信息。 作为使用示例，引用了Fishbrain社交平台，该平台设法将模型分类从80 MB压缩到860 KB，同时将准确性指标保持在相同水平。 尽管此功能未在官方新闻发布中指出，但您可以从会议上的语音记录中了解到。


将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite和并行压缩。

Cloud Firestore和实时数据库的本地模拟器

测试应用程序可能很困难，尤其是如果它们使用文件存储和Firebase数据库。 例如，一项相当耗时的任务是配置用于访问实时数据库中信息的规则，该规则必须在生产中立即进行测试。 为了解决这些问题，启动了Cloud Firestore和实时数据库的本地仿真器。 仿真器使您可以在本地进行开发和测试，也可以集成到测试过程和持续集成中。 在此处阅读有关模拟器的更多信息。

远程配置和云功能的集成：更新实时配置

Firebase Remote Config足够方便地远程控制应用程序配置，例如，用于自定义界面，进行A / B测试以及推出新功能而无需在Google Play上更新应用程序。 但是，不能将接收客户端上的配置数据的机制称为灵活机制：默认情况下，信息每N小时更新一次。 这在从配置中发布更新到用户收到更新之间有很大的延迟。

Firebase远程配置事件的触发器已添加到 Firebase的Cloud Functions中，现在可以在对Remote Config进行任何更改时启动对Cloud Functions中的处理函数的调用。

例如，使用此功能，您现在可以实时更新客户端应用程序上的“远程配置”配置。 为此，在更改配置数据时，您应该通过Firebase Cloud Messaging将推送发送到客户端应用程序，以便它依次更新远程配置。 有关如何执行此操作的详细说明，请参见此处 。


在移动应用程序中实时更新远程配置。

应用程序质量改进工具

在iOS上发布实验室测试

在Google I / O上宣布的iOS版Firebase测试实验室的Beta版测试已正式完成，Firebase已开放对iOS版Test Lab的共享访问。 此外，在最近几个月中，iOS设备场得到了增加，增加了对iOS 12和较旧版本系统的支持。 文档中有更多信息。


iOS上的测试实验室。

性能监控：会话分析和错误管理

性能监控添加了分析单个用户堆栈的跟踪功能的功能，以了解性能下降之前的确切情况。 例如，下面的屏幕截图显示了当应用程序下载产品徽标并将其显示在屏幕上时，处理器的负载跳跃了。 此信息将告诉您在代码的哪一部分中查找错误。


性能监控中的用户会话分析。

凭借丰富的信息以及性能监控可以帮助您发现许多挑战，很难确定优先级。 这就是Firebase团队添加功能以处理错误的原因，即能够关闭有关问题的警报，关闭问题或重新打开问题的功能。 禁用警报可以使您分心问题并专注于其他任务。 “关闭”标记表示问题已解决，但如果问题再次出现，Firebase将自动发送通知。 有关新的性能监视功能的更多信息，请参见此处 。

Crashlytics与PagerDuty的集成

除了新的电子邮件稳定性报告电子邮件应用程序之外，Crashlytics还与PagerDuty集成。 摘要将指示新出现的问题，这些问题将来可能会引起很多麻烦，并且与PagerDuty的集成将使您可以在任何方便的时候在发生危机的情况下通知同事。 在此处阅读如何集成。

与BigQuery和Data Studio的Crashlytics集成

几个月前，Crashlytics与BigQuery的集成已经完成，您现在可以使用它对有关应用程序崩溃的数据进行更深入的分析。 为了更轻松地开始使用BigQuery，Firebase发布了Data Studio模板，您可以使用该模板快速生成报告并与团队共享。 链接上的详细信息。


Data Studio的模板。

分析工具

预测发布

在去年的Firebase Summit会议上， 引入了Firebase Predictions服务，根据Firebase Analytics的数据，该服务使用机器学习方法根据预测的动作对用户进行了细分。

这使您可以了解哪些用户更有可能拒绝该应用程序，哪些用户会购买或执行任何其他转换操作，而无需深入进行数据分析和机器学习。

在会议上，宣布Predictions将从beta变为公开访问，并且将获得许多新功能。 首先，对于每个预测，将添加有关模型考虑的因素（事件，设备，用户数据等）的扩展信息。 其次，将在每个报告中附上预测质量的信息图，从而可以跟踪哪些预测比其他预测更好。 第三，对于那些希望对预测进行更深入的分析或在与其他服务一起使用数据时，可以将预测数据导出到BigQuery。 链接上的详细信息。


在Firebase预测中进行预测。

更新了Firebase的Google Analytics（分析）中的受众群体

以前，用户是根据事件，设备类型和其他静态特征在Google Analytics for Firebase中将用户细分为受众的，但是现在有了一些根本上新的设置。

• 动态的受众群体。 现在，默认情况下受众是动态的：Firebase将自动在其中包括合适的用户，并排除不再符合指定条件的用户。 例如，如果您将广告定位到游戏中达到第5级的用户，则达到第6级的用户将被自动排除。 同样，达到5级的用户将输入所需的细分。
• 排除观众的标准。 现在，您可以通过添加排除条件来过滤受众群体，该条件将允许您创建一个受众群体，例如“将产品添加到购物篮但未购买产品的用户”。
• 管理用户在受众群体中的寿命。 例如，此功能可以定位在一定时间段内执行了所需操作的用户，例如“最近两周内进行了购买”。

在此处获取更多信息并开始使用更新的服务 。

自动将目标推送通知发送到Cloud Messaging

新的Firebase Cloud Messaging Web界面允许您在出现符合指定条件的新用户时配置推送通知（包括定期通知）的自动分发。 例如，您可以在第一次或最后一次启动应用程序的日期之前发送通知。 推送邮件性能屏幕也已更新。 仔细看看新的UI 。


设置将推送通知发送到Firebase Cloud Messaging的时间表。

在哪里看？

所有报告都可以在YouTube上找到 ，有关重要公告的简短视频评论可以在这里找到。