Firebase 在 Google I/O 2018上有什么更新?

很难相信我们只用了两年时间就将 Fireabse 从一个后端及服务的 Baas 扩展成一个全生命周期的 App 开发平台。从那以后,我们都一直很谦虚的接受开发者社区对Firebase 的反馈。现在每个月有120万个应用在使用 Firebase。

无论我们发展的多么强大,我们的使命从来没有变动过:帮助移动应用团队在应用开发的各个阶段(从应用构建到应用质量改进,发展业务)取得成功。

有这样庞大的开发者社区是一种巨大的荣誉感,也是一项巨大的责任。感谢开发者信任 Firbase 。听到使用 Firebase 构建应用的开发者真的很振奋人心。你们的成功就是我们每天兴奋上班的原因。

今天 ,我们宣布对 Firebase 做了一下改进,让我们一起来看看:

将 ML Kit 引入 Firebase 并且发布公开测试版本

我们很高兴的宣布将 ML Kit 引入 Firbase。这样使移动开发人员使用机器学习变得更加简单。ML Kit 是 Firebase 上提供的一个 SDK。无论你的应用是 Android 还是 iOS,不管你是机器学习新手还是专业的开发人员,ML Kit 都可以为你的应用提供强大的机器学习功能。

ML Kit 提供了一些常用的 API,例如:文本识别、人脸检测、扫描条形码,标记图像和识别地标建筑。这些 API在云端和本地离线的状态下均可使用。具体情况需要参考调用 API 的哪个功能。即使没有网络连接,设备上的 API 也能快速的处理数据,而基云的 API 可以利用 Google Cloud Platform中的机器学习功能,提高识别的准确性。你可以使用 TensorFlow Lite 中的数据模型或者自定义数据模型等高级特性。ML Kit 负责托管服务,让你更专注于构建应用程序。

这五个 API 仅仅是 ML Kit 的第一步。我们在将来还会推出更多的 API。如果你想成为 ML Kit 的早起测试人员,那么请填写注册表单加入早期测试名单。

无论你构建 Android 或者 iOS 应用,都可以通过机器学习来改善用户体验。对于 ML Kit,我们希望能够让所有经验级别的开发人员都能够轻松入门。

提高性能监控能力

在去年的 Google I/O 中,我们发布性能监控的测试版本,更好的帮助你了解应用性能,从而让应用更高的运行。从那以后,我们看到了更多的东西。世界上一些最大的应用程序(例如:Flipkart、Ola 和 Swiggy)都已经开始使用性能监控功能。并且我们每天会生成1000亿份性能指标报告,帮助开发者提高应用程序质量,让用户获得良好的用户体验。

现在性能监控SDK 已经经过测试,我们发布正式版。发布后,在控制台你讲看到如下的变化:

首先,你将在行将监控仪表盘的顶部看到应用问题的概要。通过概要可以轻松了解应用发生的任何性能问题,以及 Firebase 相关性能问题的建议。

其次,你可以轻松看到应用程序的哪个接口出现问题,性能监控可识别渲染问题,告诉你的应用程序每个屏幕掉多少帧,以便你快速解决问题。如果你在 Play 商店中有引用,则无需编写其他代码即刻获得应用中问题的相关详细信息。你可以通过我们的文档快速开始。

更好的分析和访问权限管理

使用 Google Analytics for Firebase,你可以看到每个引用的分析结果。去年,我们增加了试试查看数据的功能,并且他添加了 StreamView 和 DebugView报告。现在,你会注意到我们在 Google Analytics 报告中添加了实时卡,以便你更好的了解用户在使用应用的那些功能。

通过添加项目级别报告和过滤器,分析结果获得了两次更新。通过项目级别报告,你可以看到项目中所有应用程序的状况,从而更全满地了解应用程序业务,而过滤器可以让你更加精确的分割数据,从而获得主要的数据信息。这些更新将在未来的几周内推出。

我们今天对于 Firebase 控制台的另外一个更新是:改进了身份和访问权限管理。这可以让你轻松的邀请其他人到你的项目进行协作,并控制他们有权访问的内容。所有内容均在 Firebase 控制台中完成。

将 Firebase Test Lab 扩展到了 iOS

在 Firebase 中,构建可在 Android 和 iOS 上的产品是非常重要的。这就是为什么我们要把 Firebase Test Lab 扩展到 iOS 的原因。

Test Lab 为你提供物理和虚拟设备,是你可以运行测试环境来模拟实际使用场景。随着 iOS Test Lab 的加入,Firebase 可以帮助你快速将应用调试到最优状态。

iOS Test Lab 将在未来的几个月内推出。如果你想成为早起测试者,你可以使用这种方式注册。

一切都只是刚刚开始

到目前为止,Firebase 已经经历了一次非同一般的改变,我们相信这只是刚刚开始。通过基于和 Google Cloud Platform 深度整合,目的是为了让你轻松的使用 Google 庞大的基础服务。我们也非常高兴机器学习能够给开发人员更多的可能性。Firebase Predictions 和 ML Kit 只是前两步,我们希望我们能够做的更多。

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