网站流量分析项目(三)--网页埋点

⽹站流量分析项⽬(三)--⽹页埋点
简介
很早之前,也就是当年的PC时代,由于受限于存储和计算能⼒, ⼤家⼀般很少⽤⽇志来分析业务。 ⽽是在业务逻辑⾥,将业务需要分析的数据事先写⼊到库⾥, 针对库的数据进⾏统计分析。 所以之前做OLAP, 需要很⾼级的硬件⽀持, ⼤家都去IOE等买昂贵的服务器来做数据仓库以及进⾏数据分析。 由于成本的问题, 我们拿到的数据是很少的, 所以进⾏统计分析和挖掘所得到的收益微乎其微。
随着Hadoop的兴起, 分布式⽂件系统和分布式计算⼤⼤降低了存储成本和计算成本, 使得我们现在⽤⽇志分析业务成为了可能。
2数据
对于移动端的App来说, 分析的数据⼤致上都可以分为俩种, ⼀种是在线数据,⼀种是离线数据。 在线数据, 即App后端服务所产⽣的⽇志数据,例如服务接⼝的性能数据, 服务接⼝的调⽤及其参数等, 通过服务端的⽇志数据, 我们不但可以统计服务接⼝的性能指标,还可以针对具体的业务逻辑,做相关的分析,⼀些常见的App分析指标如新增,活跃,累计,留存等,也都可以通过服务⽇志来统计出来。
对应的离线数据即是App客户端本⾝产⽣的数据, 这种情况⼀般是发⽣在客户端不调⽤底层服务的情况
下,需要了解⽤户在客户端的⾏为,就需要⽤到离线数据。 离线⽇志⼀般记录⽤户在客户端的具体⾏为,如⽤户在客户端的拖动,上下滚动,翻页等不涉及到后端服务的操作,以及App本⾝的崩溃⾏为产⽣的数据, 都可以被记录, ⼀般的,记录的内容包括事件类型,控件编号,控件属性及相关参数,事件时间等。
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在线⽇志,⼀般来讲,有两种:
web服务器的配置化log(如Nginx, apache等web服务器的access.log)
这⼀类⽇志不需要⽤户⾃⼰做实现, 只需要开启web服务器的相关⽇志功能,即可完成⽇志记录。
应⽤服务器的log
⼀般包括应⽤服务器的配置化log 以及 ⽤户⾃定义的log。 ⽤户⾃定义log包括⽤户通过相关⽇志组件⾃⼰的debug, waring ,error, info等级别的⽇志。 这⼀类⽇志没有固定的格式,完全有⽤户⾃⾏控制。
在线⽇志⼀般会伴随业务直接产⽣在相关的业务服务器上(web服务器⽇志产⽣在web服务器上),但是有的时候,为了将相关服务的监控⽇志与业务分析⽇志分离,会将业务⽇志直接记录在⼀台独⽴的⽇志服务器上。
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4离线⽇志
离线⽇志,⼀般也有两种:脊椎病因学
客户端的⾏为⽇志:⽤户在操作App的时候,产⽣的⾏为,都可以记录下来。 ⾏为⽇志⼀般是⽤来研究⽤户使⽤习惯, 分析应⽤的使⽤热度的。 同时可以结合客户端异常⽇志来分析异常原因。
客户端的异常⽇志:⽤来监控客户端异常原因, 帮助解决相关问题。
5埋点及上传
不管是在线⽇志,还是离线⽇志,我们⾸先都要确认在什么地⽅记录⽇志, 于是我们就引⼊了埋点的概念。 通俗的讲,在正常业务代码逻辑上, 添加记录⽇志的代码, 都叫做埋点。 但是⼀般的,埋点只⽤来描述客户端⽇志记录。
由于在线⽇志是直接产⽣在服务器端, ⽇志采集⼯具可以直接从含有⽇志的服务器上采集⽇志数据到
相应的⽂件系统, 所以不存在⽇志上传的问题。但是对于离线⽇志来说, 数据是产⽣在客户端的, 所以上传机制必须考虑。
6离线⽇志上传机制
业界采⽤的离线⽇志上传机制如下:
1. 服务端提供⽇志记录接⼝,当客户端有事件时,直接调⽤⽇志记录接⼝将⽇志记录在服务器端。
2. 服务端提供⽇志上传接⼝, 客户端先将⽇志暂存客户端本地,当达到⼀定的⼤⼩,⽹络环境允许的情况下, 通过上传接⼝,将⽇志⽂
件打包压缩后上传。
第⼀种上传⽅式,时效性⽅⾯有⼀定的保障, 在⽹络环境允许的情况下,能及时的将信息记录到服务器,但是当埋点较多时,记录⽇志产⽣的流量会很⼤,占据很⼤的带宽,给⽤户带来损失。 同时, 前端的某些⾏为,如在某个activity停留时间等也⽆法通过这种在线的⽅式捕获。 还有⼀个重要的问题是, 由于客户端数据没有暂存机制, 当⽹络暂时⽆法使⽤时, ⽇志记录接⼝⽆法正常调⽤, 所有的⽇志也就随之丢失。 第⼆种⽅式,在时效性上较差,因为它需要等待数据累计到⼀定程度,或者⽹络允许的情况下,如在wifi情况下,才发送,但是占⽤的带宽相对较⼩, 对客户端动作的捕获较为灵活。
7埋点的三种⽅案
1、传统埋点:开发者直接在客户端埋点。
优点: 开发者可以随意的在任何地⽅添加埋点。
缺点: 成本⾼,每次埋点的增删改都需要发版,很难控制。启明星现在采⽤的就是传统的埋点⽅式,
由于之前没有统⼀的规划, 相关页⾯的同⼀个按钮,不同的版本功能不同, 但却埋了同⼀个点, 造成统计⽐较混乱。之后我们引⼊了埋点下发平台,虽然⼀定程度上缓解了这种问题,但是由于其灵活性以及主观性, 问题依然⽆法避免。
2、可视化埋点:由于传统埋点的⼀系列问题, ⾃然⽽然的就产⽣了可视化埋点的⽅案, ⽤可视化交互的⼿段来代替写代码,将核⼼代码和配置,资源分开, 在App启动是通过⽹络更新配置和资源来实现埋点功能。
可视化埋点的⼤体流程如下:
⾸先埋点服务平台与埋点客户机做关联, 包括客户机包含的埋点模块扫描当前整个客户端页⾯的控件,形成控件树,并将当前页⾯截图,发送给埋点服务端平台;
埋点服务端平台接收到截图和控件树数据后,在服务端重新绘制App界⾯,通过可视化交互的⽅式,给当前页⾯需要埋点的控件上添加事件,添加完毕后,形成配置⽂件, 并发布上线;
装有埋点模块的所有客户端,接收到配置⽂件并解析, 根据配置为页⾯中相关的控件添加监听事件, 当这些控件出发事件时记录⽇志。
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其中有很多细节的地⽅需要注意:
可视化埋点也需要考虑不同版本之间埋点的差异;
可视化埋点在分发埋点配置⽂件的时候,会有延迟或者丢失的情况, 有的客户端有可能收不到或者很久才能收到配置⽂件,这样埋点的时效性会⼤打折扣。监察官法最新消息和待遇2021
3、⽆埋点:所谓的⽆埋点,其实也就是全埋点, 它和可视化埋点很像, 可视化埋点是根据埋点配置来收集数据,⽽⽆埋点⽅案则是尽可能的收集所有控件的操作数据。 实现原理也很简单, 客户端添加扫描代码, 为每个扫描到的控件添加监听事件。 当事件被触发后,记录⽇志。
上网打电话其实我想,⼤家对此也不陌⽣,⽐如很早之前,对PC站点的统计, 各⼤分析平台,都需要在⽹页
之间添加⼀段js代码。 其实那段js代码, 就是我们现在提到的⽆埋点的扫描代码。
这⾥强调⼀下, 由于可视化埋点是在需要的时候才埋点, 所以它并不能回溯事件,也就是说,我们只能统计需求提出后,埋点开始的所有的数据,埋点之前的数据我们是拿不到的。 ⽽⽆埋点⽅案, 在开始埋点的时候,所有的数据已经都被记录了, 所以它可以查看之前的数据(这⾥的之前也是相对与提统计需求的时间,⽽不是相对于埋点的时间), 也就是说它可以做回溯。 ⽽这种回溯是建⽴在⼤量存储要求的基础上的。
8总结
不管是哪种解决⽅案,我们的⽬的只有⼀条,就是尽可能多的收集需要的数据, 所以在实际操作过程中, 我们可以根据具体情况,多种⽅案相结合使⽤。

本文发布于:2024-09-22 20:32:10,感谢您对本站的认可!

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