अपने Firebase Realtime Database की परफ़ॉर्मेंस को मॉनिटर करने और ऐप्लिकेशन में संभावित समस्याओं का पता लगाने के कुछ तरीके हैं. ऐप्लिकेशन के इनकमिंग और आउटगोइंग बैंडविथ और लोड को देखकर भी, आपको यह पता चल सकता है कि बिल में कितना शुल्क लगेगा. इसके अलावा, अगर आपको कुछ गड़बड़ लगता है, तो अपने डेटाबेस के ऑपरेशनों की पूरी जानकारी पाने से, समस्या को हल करने में मदद मिल सकती है.
इस पेज पर, Realtime Database की परफ़ॉर्मेंस मॉनिटर करने के बारे में बताया गया है. इस्तेमाल की निगरानी करने के लिए, डेटाबेस के इस्तेमाल की निगरानी करना लेख पढ़ें.
Realtime Database मॉनिटरिंग टूल का इस्तेमाल करना
आपको जिस तरह की जानकारी चाहिए उसके हिसाब से, Realtime Database की परफ़ॉर्मेंस के बारे में डेटा इकट्ठा करने के लिए, कुछ अलग-अलग टूल का इस्तेमाल किया जा सकता है.
Realtime Database प्रोफ़ाइलर टूल का इस्तेमाल करना
Realtime Database प्रोफ़ाइलर टूल, आपके डेटाबेस पर रीड/राइट कार्रवाइयों की रीयलटाइम जानकारी देता है. रिपोर्ट में, इंडेक्स नहीं की गई क्वेरी के साथ-साथ हर ऑपरेशन की स्पीड और पेलोड साइज़ के बारे में जानकारी शामिल होती है. हालांकि, इसमें पुराने डेटा या कनेक्शन ओवरहेड के बारे में कोई आंकड़े शामिल नहीं होते. साथ ही, इसका इस्तेमाल बिलिंग की लागत का अनुमान लगाने के लिए नहीं किया जाना चाहिए.
प्रोफ़ाइलर टूल इस्तेमाल करने के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, अपने डेटाबेस की प्रोफ़ाइल बनाएं लेख पढ़ें.
Firebase कंसोल का इस्तेमाल करना
Firebase कंसोल में मौजूद इस्तेमाल टैब में, आपको अपने डेटाबेस से एक साथ कनेक्ट किए गए कनेक्शन, सेव किए जा रहे डेटा की मात्रा, आउटगोइंग बैंडविड्थ (इसमें प्रोटोकॉल और एन्क्रिप्शन ओवरहेड शामिल है), और एक मिनट के अंतराल में आपके डेटाबेस के लोड के बारे में जानकारी मिलती है. इस्तेमाल टैब में, आपको अपने डेटाबेस की परफ़ॉर्मेंस के बारे में ज़्यादा सटीक जानकारी मिलती है. हालांकि, परफ़ॉर्मेंस से जुड़ी संभावित समस्याओं को हल करने के लिए, आपको ज़्यादा जानकारी नहीं मिल सकती.
Cloud Monitoring का इस्तेमाल करें
Cloud Monitoring से Google Cloud की मदद से, मेट्रिक एक्सप्लोरर का इस्तेमाल करके अलग-अलग परफ़ॉर्मेंस मेट्रिक देखी जा सकती हैं. इसके अलावा, ऐसे अलग-अलग डैशबोर्ड बनाए जा सकते हैं जिनमें ऐसे चार्ट हों जो समय के साथ परफ़ॉर्मेंस मेट्रिक के अलग-अलग कॉम्बिनेशन दिखाएं. Cloud Monitoring के साथ Realtime Database इंटिग्रेशन, सबसे ज़्यादा जानकारी देता है.
Cloud Monitoring को सेट अप करने का तरीका, डेटाबेस के इस्तेमाल पर नज़र रखना लेख में बताया गया है.
परफ़ॉर्मेंस से जुड़ी समस्याओं का पता लगाने के लिए, Cloud Monitoring मेट्रिक का इस्तेमाल करने के बारे में सलाह पाने के लिए, यहां दिए गए सेक्शन देखें.
Cloud Monitoring में परफ़ॉर्मेंस को मॉनिटर करना
अगर आपको परफ़ॉर्मेंस से जुड़ी समस्याएं आ रही हैं, जैसे कि अपटाइम या लेटेन्सी, तो इन मेट्रिक को मॉनिटर करने के लिए Cloud Monitoring का इस्तेमाल करें.
ध्यान दें कि सभी मेट्रिक टाइप के नामों के आगे firebasedatabase.googleapis.com/ प्रीफ़िक्स लगा होता है.
| मेट्रिक का नाम | ब्यौरा |
|---|---|
| डेटाबेस लोड हो रहा है |
|
| ज़्यादा इस्तेमाल की वजह से नेटवर्क बंद है |
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| स्टोरेज की सीमा से ज़्यादा इस्तेमाल करने पर, स्टोरेज बंद कर दिया गया है |
|
काम की अहम जानकारी और खास जानकारी पाने के लिए, अपने डैशबोर्ड पर मौजूद चार्ट में मेट्रिक को मिलाएं. उदाहरण के लिए, इन कॉम्बिनेशन को आज़माएँ:
- ऑपरेशन:
io/database_loadमेट्रिक का इस्तेमाल करके देखें कि आपके कुल डेटाबेस लोड का कितना हिस्सा, हर ऑपरेशन टाइप इस्तेमाल करता है. अलग-अलग तरह के ऑपरेशन से जुड़ी समस्याओं को हल करने के लिए, टाइप के हिसाब से ग्रुपio/database_loadबनाएं. - स्टोरेज: Realtime Database स्टोरेज की सीमाओं के हिसाब से,
storage/limitऔरstorage/total_bytesका इस्तेमाल करके, स्टोरेज के इस्तेमाल की निगरानी करें.storage/disabled_for_overagesको भी जोड़ा जा सकता है. इससे यह पता चलेगा कि स्टोरेज की सीमाएं पार होने की वजह से, आपके ऐप्लिकेशन में कोई समस्या तो नहीं आई. - एसएसएल ओवरहेड:
network/https_requests_countका इस्तेमाल करके यह मॉनिटर करें कि आपके डेटाबेस को एसएसएल कनेक्शन के कितने अनुरोध मिले. साथ ही,reused_ssl_sessionफ़िल्टर का इस्तेमाल करके उन अनुरोधों को अलग करें जिनमें मौजूदा एसएसएल सेशन टिकट का फिर से इस्तेमाल किया गया था.network/sent_bytes_countऔरnetwork/sent_payload_and_protocol_bytes_countकी तुलना करके, यह मेज़र किया जा सकता है कि आपका ऐप्लिकेशन, एसएसएल सेशन टिकट का सही तरीके से इस्तेमाल कर रहा है या नहीं.
Cloud Monitoring के ज़रिए सूचनाएं भी सेट अप की जा सकती हैं. साथ ही, Realtime Database मेट्रिक के आधार पर सूचनाएं पाई जा सकती हैं.
उदाहरण के लिए, अगर आपका io/database_load किसी थ्रेशोल्ड के करीब पहुंच रहा है, तो आपको इसकी सूचना मिल सकती है.
Cloud Monitoring के ज़रिए उपलब्ध Realtime Database मेट्रिक की पूरी सूची देखें.
डेटाबेस लोड करने के टाइप
io/database_load मेट्रिक से यह भी पता चलता है कि किस तरह की कार्रवाई की वजह से लोड बढ़ा. यहां मेज़र की गई कार्रवाइयों के टाइप दिए गए हैं:
admin: एडमिन के काम, जैसे कि नियम सेट करना और प्रोजेक्ट का मेटाडेटा पढ़ना.auth: सेवा खातों या Firebase से पुष्टि करने की सुविधा की पुष्टि करना Authentication for a single client.client_management: एक साथ कई कनेक्शन जोड़ने और हटाने की सुविधा को मैनेज करना इसमें कनेक्शन हटाने पर डिसकनेक्ट करने की कार्रवाइयां शामिल हैं.get_shallow:shallow=trueके साथ REST GET से डेटा वापस पाना.get: REST GET कार्रवाइयों को मैनेज करता है.listen: कनेक्ट किए गए क्लाइंट से,onऔरonceके लिए शुरुआती डेटा वापस पाना.on_disconnect: क्लाइंट के डिसकनेक्ट करने की कार्रवाइयों को रजिस्टर करना.put: क्लाइंट या REST PUT कार्रवाइयों सेsetकार्रवाइयों को मैनेज करना.transaction: शर्तों के साथ किए गए REST अनुरोधों या क्लाइंट सेtransactionऑपरेशन से लेन-देन करना.update:updateकार्रवाइयों या REST PATCH अनुरोधों को मैनेज करना.
Cloud Monitoring में सुरक्षा के नियमों पर नज़र रखना
इसके अलावा, सुरक्षा नियमों के आकलन का विश्लेषण भी किया जा सकता है. ध्यान दें कि सभी मेट्रिक टाइप के नाम
firebasedatabase.googleapis.com/ से शुरू होते हैं.
| मेट्रिक का नाम | ब्यौरा |
|---|---|
| नियमों का आकलन | rules/evaluation_count. लिखने या पढ़ने के अनुरोधों के जवाब में, Realtime Database के नियमों के आकलन की संख्या. इस मेट्रिक को अनुरोध के नतीजे (ALLOW, DENY या ERROR) के हिसाब से बांटा जा सकता है. |
ज़रूरत के मुताबिक, नियमों के आकलन के लिए अपने Cloud Monitoring चार्ट को पसंद के मुताबिक बनाएं. उदाहरण के लिए, आकलन के खास नतीजों, ALLOW, DENY या ERROR के हिसाब से फ़िल्टर करके. चार्ट सेट अप करने और उन्हें पसंद के मुताबिक बनाने के बारे में जानकारी, डेटाबेस के इस्तेमाल पर नज़र रखना लेख में दी गई है.
Cloud Monitoring के ज़रिए उपलब्ध Realtime Database मेट्रिक की पूरी सूची देखें.