汇总:数据采集埋点

　　汇总:数据采集埋点

　　数据采集埋点是采集和APP等产品日常改进和数据分析的数据采集依据，基于采集获取的用户行为数据（针对例如：页面访问路径，点击了哪个按钮）进行数据分析，更合理的推送和优化，提升用户体验。

　　现在市面上有很多第三方数据采集埋点服务商，比如百度统计、友盟、growingIO等。

　　常见的数据采集购买方式包括：

　　1、人工掩埋

　　根据业务需要，在需要采集数据的地方埋点，是一种比较常见的方式。

　　2.视觉埋点

　　

　　一些事件是元素唯一标识的。通过在后台配置埋点，将元素与需要的采集信息相关联，然后自动生成埋点代码嵌入到页面中。目前，埋点法的开发比较流行，但在技术上难以实施和推广。.

　　3.无埋点

　　简单来说，没有埋点。前端会采集所有的用户行为和信息，然后后台会过滤这些信息。由于数据量巨大，对服务器的性能要求非常高。

　　埋点分析是一种常用的数据采集和网站分析的数据分析方法。埋点分析可以挖掘出数据的深层价值，让决策更智能，让数据分析更可信。数据采集埋点分析是私有化部署数据采集的好方法。

　　Data Embedding分为初级、中级、高级三种方法，分别是：

　　基本的

　　

　　在产品和服务转化的关键点嵌入统计代码，根据其独立ID（如购买按钮的点击率）保证数据采集不重复；

　　中间的

　　插入多段代码跟踪用户在平台各个界面的一系列行为，事件相互独立（如打开商品详情页-选择商品型号-加入购物车-下单- 完成购买）；

　　先进的

　　联合公司工程与ETL采集分析所有用户行为，建立用户画像，还原用户行为模型，作为产品分析和优化的依据。

　　目前的主流软件——finereport，小到填表、查询、部署、集成，大到可视化大屏、仪表盘驾驶舱，应有尽有，功能非常强大。最重要的是，因为有这个工具，整个公司的数据架构可以标准化，下一步就是为企业搭建大数据平台。而且，它是用java编写的，支持二次开发，是一个类Excel的设计器。无论是IT还是业务，都非常容易上手：编辑sql优化、数据集复用简直就是小case，大大降低了报表开发的门槛。. 在企业最关心的数据安全方面，FineReport支持多人同时开发同一套报表，通过模板锁定功能防止编辑冲突；通过数据分析权限控制，保证数据安全。

　　汇总:Fluent Bit 收集指标日志

　　介绍

　　Fluent Bit 是一款轻量级、高性能的日志采集和指标采集工具。

　　功能部署

　　

　　Fluent Bit 是用 C 语言编写的，不同的平台需要重新编译，使用 docker 部署是最方便的。

　　下载图片

　　docker pull cr.fluentbit.io/fluent/fluent-bit:1.9

　　测试

　　直接输出容器 CPU 指标

　　

　　docker run -ti cr.fluentbit.io/fluent/fluent-bit:1.9 -i cpu -o stdout -f 1

　　它也可以直接输出到Elasticsearch。

　　docker run -ti cr.fluentbit.io/fluent/fluent-bit:1.9 -i cpu -t cpu -o es -p Host=192.168.122.23 -p Port=9200 -p Index=monitor_cpu -p Type=my_type -o stdout -m '*'

　　总结

　　在 Kubernetes 中，Pod 中的资源是共享的，您可以使用 sidecar 方法采集 Pod 信息，或者挂载目录来采集主机上的日志文件。