Google I/O 2019 上的 Firebase 新功能速递

ML Kit 中全新推出的翻译、物体检测与跟踪以及 AutoML 功能

去年，我们发布了 ML Kit，以一种强大但易于使用的软件包形式，将 Google 的机器学习专业知识带给广大移动开发者。ML Kit 附带一套即用型 API（同时支持设备端和云平台），可支持自定义模型，因此无论您对机器学习 (ML) 了解多少，均可在自己的应用中使用机器学习的强大功能。在过去几个月中，我们已通过添加用于自然语言处理的解决方案（如 Language Identification API 和 Smart Reply API 

https://firebase.googleblog.com/2019/04/ml-kit-expands-into-nlp.html ），针对 ML Kit 进行了扩展。现在，我们即将发布三项全新的测试版功能：设备端 Translation API、Object Detection & Tracking API，以及 AutoML Vision Edge。

设备端 Translation API 让您能够使用支持 Google 翻译的相同离线模型，将应用中的文本以动态方式快速翻译成 58 种语言。 Object Detection & Tracking API 使您的应用能够实时定位并跟踪相机实时画面中最突出的对象。借助  AutoML Vision Edge ，您可以根据自身需要，轻松创建自定义图像分类模型。例如，您可能希望自己的应用能够识别不同类型的食物，或区分动物种类。不管有何需求，您只需将训练数据上传至 Firebase 控制台，便可使用 Google 的 AutoML 技术构建自定义 TensorFlow Lite 模型，从而在用户设备上实现本地运行。如果您发现很难收集训练数据集，则可使用 我们的开放源代码应用 来简化此过程，并提高协作性 （https://github.com/firebase/mlkit-custom-image-classifier） 。

注： 设备端 Translation API 链接

https://firebase.google.com/docs/ml-kit/translation

Object Detection & Tracking API 链接

https://firebase.google.com/docs/ml-kit/object-detection

AutoML Vision Edge 链接

https://firebase.google.com/docs/ml-kit/automl-image-labeling

宜家家居、Fishbrain 和 Lose It! 等客户已在使用 ML Kit 的多项功能来增强应用体验。让我们听听他们的评价：

• “我们正与 Google Cloud 合力打造全新的移动体验，旨在让客户无论身处何地都能拍摄家居用品照片，并在我们的在线目录中快速找到特定产品或相似商品。Cloud Vision Product Search API 为宜家家居提供了一种便捷的目录索引方法，而 ML Kit 的 Object Detection & Tracking API 能让我们在应用的实时取景器上无缝实现此功能。Google Cloud 协助我们充分利用 Vision Product Search，我们也很激动能够探索其会如何帮助我们为客户打造更加出色而又方便的体验。”

  — Ingka Group（宜家家居加盟系统战略合作伙伴，负责宜家家居 30 个市场的经营活动）首席技术官 Susan Standiford

• “我们的用户热衷于钓鱼，因此采集和获取捕鱼图像与鱼种信息便是其核心体验内容。借助 AutoML Vision Edge，我们将通过鱼种信息记录的渔获量提高了 30%，鱼种识别模型的精度亦从 78% 提升至 88%。”

  — Fishbrain Android 工程经理 Dimitris Lachanas

• 借助 AutoML Vision Edge，我们可以从头开始创建具有高度预测能力的设备端模型。通过为我们先进的食物识别算法 Snap It 实现这一改进，我们已将图像中可供客户分类的食物种类增加 21%，同时将错误率减少 36%，这对客户而言影响深远。”

  — Lose It! 数据科学和 AI 团队总监 Will Lowe 博士

性能监控现已支持网络应用

本地移动开发者喜欢使用 Firebase 性能监控 功能找出其应用中哪些部分的运行速度低于预期，以及这些部分所面向的应用用户。今天我们很高兴宣布，测试版网络应用亦可支持性能监控，如此一来，开发者便能了解实际用户在野外如何体验其应用。

注：Firebase 性能监控 链接

https://firebase.google.com/products/performance/

通过将几行代码粘贴到开发者网站，性能监控信息中心会在用户区段范围内跟踪并显示高级网络指标（如页面加载和网络统计数据），以及更精细的指标（如首次绘制和首次输入延迟的时间）。借助性能监控信息中心，您还可通过国家 / 地区、浏览器等方式深入了解这些不同的用户区段。现在，您可以深入了解网络应用的速度和性能，并快速修复问题，以确保为最终用户提供始终如一的出色体验。通过为最热门的一种工具添加网页支持，我们正在重申自己的承诺：为移动和网页开发者简化应用开发流程。

Google Analytics for Firebase 推出全新的受众构建工具

Google Analytics for Firebase 提供免费且不受限的可靠分析，便于您衡量应用中的重要部分，同时了解用户。几周前，我们为 Google Analytics for Firebase 推出了高级过滤器功能，让您能够同时依据任意数量的不同用户属性或受众，过滤 Analytics（分析）事件报告。

今天，很高兴与大家分享，我们已从头开始彻底重建了受众系统，并打造出一个全新界面。这种全新的 受众构建工具 包含序列、作用域、时窗、会籍持续时间等更多新功能，让您能够创建动态、精确的新受众，进而（通过远程配置）打造个性化体验或（通过云消息传递和 / 或新的 应用广告系列 ）吸引回头客 （https://www.blog.google/products/ads/app-campaigns-make-their-landing/） 。

注：受众构建工具

https://support.google.com/firebase/answer/6317509

例如，如果您想以在应用内兑换优惠券代码，之后在 20 分钟内完成应用内购买的用户为依据，创建 “优惠券用户” 受众，则这种全新的受众构建工具现在便能让您得偿所愿。

除上述三大公告之外，我们还针对 Firebase 的其他部分实施了以下改进。

为 Cloud Firestore 新增集合组查询支持

今年 1 月，我们完成了 Cloud Firestore （我们的全托管式 NoSQL 数据库）从测试版到通用版的过渡，其不仅价格更低，同时添加了一些新地点。现在，我们已新增 集合组查询支持 。此功能让您能够针对所有具有相同名称的集合搜索特定字段，而无需考虑这些字段在数据库中的位置。例如，假设您有一个音乐应用，其数据存储方式如下所示：

注： Cloud Firestore 链接

https://firebase.googleblog.com/2019/01/cloud-firestore-in-general-availability.html

集合组查询支持 链接

https://firebase.google.com/docs/firestore/query-data/queries#collection-group-query

这种数据结构能让您根据给定的音乐人，轻松查询歌曲。但在以往，我们无法在不同音乐人之间查询歌曲，例如在忽略词作者的情况下找出最长的歌曲。而借助集合组查询，Cloud Firestore 现可在所有歌曲文件中搜索歌曲，即使这些歌曲位于不同作品集亦不例外。这意味着，您可以更轻松地按层次整理数据，同时仍能搜索所需文件。

Cloud Functions 模拟器

我们也一直在稳步改进我们的工具和模拟器套件，旨在提高您在开发和测试本地应用时的效率。值得一提的是，我们将发布全新的 Cloud Functions 模拟器 ，该模拟器亦支持与 Cloud Firestore 模拟器进行通信。如果您想构建一个函数，使其在 Firestore 文件更新时触发，然后将数据写回数据库，则您可以在自己的笔记本电脑上为整个流程进行本地编码和测试，进而大幅提高开发速度。

注：Cloud Functions 模拟器 链接

https://firebase.google.com/docs/functions/local-emulator

Crashlytics 支持您配置速度提醒

Firebase Crashlytics 有助于您对破坏应用质量的稳定性问题进行实时跟踪、排定优先级，然后予以解决。在 Crashlytics 中，最重要的一项提醒便是速度提醒。当问题的严重性骤增并影响到很大一部分用户时，您便会收到此提醒。不过，我们也意识到，每个应用都是独一无二的，通用的提醒阈值可能并不适合您和您的企业。基于此，该工具现在支持您作出自定义速度提醒，以及确定应用稳定性产生变化时发出提醒的频率和时间。此外，我们也很高兴宣布，我们已对 Crashlytics 进行扩展，为其新增了 Unity 和 NDK 支持。

测试实验室改进

借助 Firebase 测试实验室，您可以直接通过 CLI 或 Firebase 控制台，在实际的物理设备上轻松测试应用。在过去几个月中，我们已针对测试实验室发布了大量改进。通过添加对 Wear OS by Google 和 Android App Bundle 的支持，我们已扩展可运行测试的应用类型。我们还为测试实验室的猴子动作功能添加了 ML Vision，以便更智能地模拟用户在应用或游戏中的点按区域。最后，我们利用测试分区、异常测试检测和 Robo 操作时间线（可让您精确了解抓取工具在测试运行期间的具体工作）协助您增强测试的可靠性。

对 Firebase 项目权限实现更有力的控制

安全性和数据隐私仍是我们的要务之一。我们想确保您能控制 Firebase 项目的访客，基于此，我们已利用 Google Cloud Platform 的身份验证与访问管理 (Identity & Access Management) 控件来为您提供更精确的权限控制。您可直接使用 Firebase 控制台，控制指定访客来访问 Firebase 项目中的指定部分。例如，您可以授权访客访问工具子集，如此一来，运行通知活动的团队成员便无法更改 Firebase 数据库的安全规则。此外，您甚至可以使用 Google 云端平台 (GCP) 控制台来创建自定义角色，而仅允许访问团队成员需要执行的操作。

更多开源 SDK

为提高 Firebase 的可用性和可扩展性，我们将继续为 SDK 开放源代码，并会热诚欢迎社区积极作出贡献。我们承诺为您在移动和网络应用中集成的代码提供透明度和灵活性。前不久，我们刚为 C++ SDK 开放源代码。

为防您错过 Cloud Next 2019 发布的最新资讯，我们将会简要概述一下四月发布的相关更新：

• Firebase 托管和 Cloud Run 集成：这一集成融合了 Firebase 托管的全局 CDN 与缓存功能，以及 Cloud Run 的全托管式无状态容器。现在，您可随心使用任何语言，更轻松地为网站添加高性能服务器端渲染，而无需预配或管理自己的服务器。

• 付费企业级支持：Google Cloud Platform (GCP) 支持计划包含对 Firebase 产品的支持，对于有意体验更可靠付费支持的大型客户而言，不失为一个新选择。温馨提示，我们仍会一如既往地提供免费社区支持！