osd_epoch_barrier osd_epoch osd epoch编号 mds_epoch mds epoch编号 inode_count 文件句柄数量 addr_str 客户端地址...inst_str 客户端inst信息 id 编号 dentry_pinned_count 文件夹数量 dentry_count 所有文件数量(包含文件夹) metadata.ceph_sha1
为什么要数据埋点 产品或运营分析人员，基于埋点数据分析需要，对用户行为的每一个事件进行埋点布置，并通过SDK上报埋点的数据结果，进行分析，并进一步优化产品或指导运营。...无痕埋点 无需通过专门提供代理类，直接由sdk提供相关接口，或者通过编译工具，预编译替换代码等，直接由sdk全部负责采集上报 可视化埋点 可视化埋点指 前端或者app端基于dom 元素和控件所精准自动埋点的上报的方案...可视化埋点 优点： 1 相对数据量而言 相比较于无埋点相而言对较低，但是这个可视化元素的识别技术是客户端或者前端所要实现的，唯一id生成也无需客户端去自定义规则，这套生成规则由相关产品在自动化工具的情况下生成配置表...App打造自定义的统计SDK: https://www.jianshu.com/p/cd83e81b78aa 自动埋点实际上也是，提供一个base类，由业务类继承base类，在base里面做相关统计api...业务直接去继承TamicActivity即可，就能去实现所有可视化view的埋点功能。
req 请求数 * failed_req 错误的请求数 * get 获取数 * get_b 获取的大小 * get_initial_lat.avgcount 获取延迟...平均数 * get_initial_lat.sum 获取延迟 总数 * put put * put_b put 大小 * put_initial_lat put 延迟 * qlen 队列长度
1. perf dump ceph daemon /var/run/ceph/ceph-client.admin.asok perf dump 1. RBD ...
数据埋点采集模式 自动埋点 App通过代理，调用Sdk相关API，进行的将数据埋点上报的模式....可视化埋点 可视化埋点指 前端或者App端基于dom 元素和控件 精准自动埋点并上报的方案。...可视化埋点 优点： 1 相对数据量而言 相比较于无埋点相而言对较低，但是这个可视化元素的识别和遍历技术是客户端或者前端所要实现的，唯一id生成也无需客户端去自定义规则，这套生成规则由相关产品在自动化工具的情况下生成配置表...3 可视化元素页面生成OA工具 前端，移动端，和后端统一路径的打通和唯一用户的识别技术。...业务直接去继承TamicActivity即可，就能去实现所有可视化View的埋点功能。
这个时候就需要用到专业的用户分析工具以及埋点了。 2、埋点测试 分为需求新增埋点测试和 P0 埋点回归测试 需求新增埋点测试 埋点需求和功能需求一样，需要经历需求设计，开发，测试和上线等流程。...人工测试耗时 视频消费侧共有 P0 埋点 69 个（单端），每周回归测试耗时约 4h （单端） 3、埋点自动化测试 必要性 P0 埋点回归测试耗时耗力，且完全依赖人工就必然会存在精度不足，人员替换难，重复测试耗时长等问题...挑战 UI 底层驱动 埋点拉取方式 整套测试框架方案 结果校验方式 测试结果的存储与通知方案 平台化 云设备管理 解决方案 使用已有的埋点自动化平台 测试平台 埋点自动化测试平台：埋点自动化测试平台...产出：视频消费侧共有 43 个（单端） P0 埋点接入埋点自动化，单周单端可节约 2h 回归人力，截止目前已实现 26h 收益。...，但是在高频率的客户端发版节奏下，埋点回归测试又为测试人员带来不小的负担，埋点自动化测试以其易接入，好设计，高准确，便维护，省人力的种种优点为测试同学减压减负，本次客户端埋点自动化实践希望可以为深处同场景下的同行提供参考
产品提出埋点需求，开发人员在mp平台配置埋点事件，然后进行代码埋点，再测试埋点，没问题之后再提审。 小程序从提审到审核通过大概需要半天到两天的时间。...2.2、埋点方案设计 框架图如下，小程序的sdk分成两种模式，埋点模式和采集模式， 埋点模式是产品操作的，供产品新增埋点事件。...采集模式就是采集用户的点击操作，在小程序启动的时候，从后台拉取产品需要的埋点事件，用户点击动作命中埋点事件之后自动进行上报。 在web端，产品可以查看埋点数据 ?...但是由于是可视化埋点，所以组件所在的页面肯定在页面栈的最上面，因此，可以通过页面栈获取当前的页面对象，然后再获取页面路径 对于list点击事件，如何区分？...至此，小程序可视化实时埋点的整体思路就介绍完了。 ? ? 如何有效地进行代码 Review？ ? 如何让视频会议在小程序上开起来 ? 腾讯的敏捷研发之战 ?
为帮助开发者解决这一痛点，个推应用统计“个数”推出“可视化埋点”这一技术来更高效地实现这个这一过程。...“个数”的可视化埋点灵活、方便，开发者不需对数据追踪点添加任何代码，只需要连接管理台并圈选页面中需要埋点的元素，即可添加随时生效的界面追踪点。...本文将结合个数实践经验，对可视化埋点中的两大关键技术点即控件唯一标识和事件采集进行分析并提供解决方案。...二、可视化埋点关键技术点 可视化埋点的难点，或者说核心就是如何在开发者不编写任何代码的情况下，SDK 如何确定任意一个控件在该应用内的唯一性，以及如何监听控件的点击和页面的切换。...三、结语 以上就是APP端可视化埋点实现过程中的关键点，特别需要注意的是控件唯一标识那一块，由于布局千变万化，开发者针对很多特定的布局都需要采取对应的处理方式。
此时会出现零点漂移问题。...（第一天接近24点的数据从Kafka流过被flume采集时header里面的时间戳时间【记录的是当前时间不是业务时间】会因延迟导致变成第二天的时间）而我们在HDFSSink的时间路径又是来自于header...Flume采集器1file_to_kafka.conf此采集器将日志服务器的埋点行为数据采集至kafka中由于KafkaChannel可以将数据直接采集到Kafka中，所以我们不再使用sink来处理vim..."realme Neo2", "mid": "mid_411", "os": "Android 13.0", "sid": "4f34596c-ca8f-434c-a8d5-356b944eb0d6...execution> TimestampInterceptor采集器原理：由于零点漂移问题
前言 在数字化浪潮的推动下，客户端业务日益复杂，尤其是重客户端业务，如图文、音频、订单等业务，它们对用户的操作行为有着极高的敏感度。...因此，埋点测试在保证这些业务质量、提升用户体验上扮演了至关重要的角色。本文将深入探讨如何做好客户端业务的埋点测试。...、便捷的使用体验，提升用户满意度; 测试挑战 目前，客户端的需求中，包含埋点的需求占据了大约80%的比例。...，形成埋点管理文档； 埋点实施：选择一家合适的埋点SDK（神策、友盟、诸葛IO等）或自研SDK，在客户端中集成埋点功能； 测试方案 需求测试 埋点测试作为功能测试阶段的一个重要补充，紧密地贯穿于整个测试流程之中...，确保测试能够全面覆盖所有关键埋点； 执行严格的回归测试：按照测试计划执行回归测试，重点关注P0级别埋点的数据采集、传输和处理的准确性； 另外如何提高埋点测回归效率，可以查阅 客户端埋点自动化实践 这篇文章
V1.0.0功能列表 是否支持 接口自定义 支持 缓存策略 支持 外部cookie注入 支持 推送周期设定 支持 强制推送 支持 自定义埋点事件 支持 独立运行 支持 多线程写入 支持 后台线程服务 支持...但是 这些统计, 第一点,就是上传的频率,比较固定, 难以满足要求不同的频次需求. 第二点,需要统计到的字段和规则都是死板的,无法定制....统计分类 这里, 可以根据BI的业务需求而定, 大家可以在此基础上修改....SDK整体架构 统计客户端SDK架构图 ?...服务端数据收集采用 openresty实现客户端日志上报接口 flume实现日志采集发送kafka 最终落地到硬盘 大数据端 经过抓取数据库数据快照 ,进行数据清洗,然后提供给机器学习,或者千人千面.
导语 ：2017年6月9日-10日，腾讯移动分析MTA正式宣布MTA可视化埋点功能进入公测阶段，欢迎移动开发者们试用体验。...可视化埋点优化了移动运营中数据采集的流程，能够支持产品运营随时调整埋点，无需发版，大大简化了数据采集的流程，增强产品快速迭代的能力。...[1503889515753_752_1503889515996.jpg] 那么可视化埋点是怎样的一个功能？开发者与运营人员要如何使用这一工具？...那如果想要采集一个什么数据，我们就要修改代码里面的埋点，然后测试发布，之后应用商店的审核，这可能几个星期过去了，这是不能满足业务随需应变的需求的。...因此我们于今年在业界第一个推出了可视化埋点的技术，用户可以在后端在web上给APP进行可视化的埋点，让产品运营人员不需要依赖技术人员就可以随时的去修改埋点。
前 言 可视化埋点，也称圈选埋点，是建立在全埋点技术基础上的一种数据埋点机制。...通过全埋点技术，尽可能地将用户的所有交互行为进行采集上报，然后通过可视化圈选的方式筛选出感兴趣的行为统计数据，为产品运营提供决策支持。...可视化埋点具有“全面、便捷、低技术门槛”的特点，能够有效降低研发、运营成本，是对传统代码埋点技术的有力补充。...本文结合伴鱼 iOS 端在圈选埋点技术上的一些实践经验，对圈选埋点方案的设计和实现进行探讨。 总体思路 从数据采集到生成统计报表，一般需要经过三个步骤，如下图所示： ?...用户行为数据采集：通过全埋点技术采集用户行为事件； 圈选配置匹配规则：由产品或运营人员通过可视化圈选工具，对感兴趣的用户行为事件进行标定，生成事件匹配规则，并上传到服务端； 匹配计算生成报表：数据研发人员根据已配置的事件匹配规则进行数据统计
代码埋点的优点： 使用者控制精准，可以非常精确地选择什么时候发送数据 使用者可以比较方便地设置自定义属性、自定义事件，传递比较丰富的数据到服务端。...可视化埋点： 既然代码埋点代价比较大，每一个埋点都需要写代码，那就使用可视化交互手段代替写代码；既然每次代码埋点都需要更新，那就参照现在的很多手游做法，把核心代码和配置、资源分开，每次用户启动app的时候通过网络更新配置和资源...无埋点： 可视化埋点先通过界面配置哪些控件的操作数据需要收集；“无埋点”则是先尽可能收集所有控件的操作数据，然后再通过界面配置哪些数据需要在系统里面进行分析，“无埋点”也就是“全埋点”的意思。...无埋点的优点： 可视化埋点只能收集到你埋点以后的数据，如果你想对某个按钮进行点击分析，则只能分析增加可视化埋点以后的数据，之前的数据你收集不到，而无埋点在你部署SDK的时候数据就一直在收集。...2.3、事件分析 比如你想统计某个页面的Uv、PV、元素的点击量、用户停留时长、页面跳出率等数据指标，可以选择代码埋点和可视化埋点等前端埋点解决方案。
所以，在数据采集环境，主要涉及的数据产品包括： 1.数据采集范围与标准定义（必须） 互联网行业毕竟熟悉埋点一词，埋点也是很多公司的“痛”。埋点不规范，数据两行泪。...2.埋点管理系统（可选） 将埋点规范集成到数据管理后台中，让整个埋点流程线上化流转，提升埋点工作的规范化程度，减少漏埋和错埋。...即使像一些用户行为分析系统力推的无埋点或可视化埋点，也都有埋点数据管理模块提供界面化的指标定义能力。...早期的埋点规则主要靠excel世代相传 3.数据同步或集成系统（必须） 这一模块既可以单独存在，也可以和大数据开发平台耦合，其主要作用是提供源到端的数据同步功能，即选择数据来源以及希望数据同步到的目标为主...不能让老板每天自己使用自助BI拖拉拽吧。例如一些管理驾驶舱Dashboard或者可视化大屏。
浅谈前端埋点&监控 https://www.zoo.team/article/monitor 一、为什么需要埋点&监控 在开始正文之前，我们先想想为什么需要埋点&监控？...三、目前埋点方案&后续演进方向 现有方案 目前公司已经存在一套埋点 SDK 在运行，使用的是代码埋点方案，其埋点上报数据可大致分为三类：页面进入、事件触发、页面离开。...具体说明可翻阅往期关于政采云埋点分析系统的文章：前端工程实践之数据埋点分析系统（一）。...再通过各类可视化工具进行展示，例如：浑仪系统、小采BI等。 浑仪系统 浑仪系统(内部系统)主要针对埋点进行元数据后台管理，推进埋点平台的规范化建设。...同时在此基础上，优化数据分析功能，为公司内部用户提供埋点数据自助分析平台，提升数据利用率和日常工作效率。 小采 BI 小采 BI 是可视化团队内部搭建系统，分为报表搭建、大屏搭建和看板搭建等模块。
C端产品，度娘或者应用市场一搜，可能竞品就出现了(广告竞价或SEO策略的同质化),。...做数据产品七八年了，埋点采集、数据可视化统计、精准营销平台、BI工具、数据资产与治理、大数据开发工具，数据全流程各个领域都有所涉及，把过往收集整理的数据产品信息汇总、分类整理分享给大家。...工具为用户提供无SQL、拖拽式的数据获取方式，并可以快速搭建出可视化报表，无需开发介入，释放大量的人力资源，不管是自研还是外采，BI产品可以说是企业发展过程的标配。...除了阿里云外，其他云厂商以及有商业化野心的一线大厂，也都纷纷推出和布局BI产品，如网易有数、字节跳动旗下火山引擎的智能数据洞察，百度的sugar、腾讯的小马BI 三、用户行为分析产品 用户行为分析产品最早是为了解决中小企业埋点难...、用户行为轨迹分析成本高的问题，提供全埋点或无埋点的SDK埋点，基于用户、事件模型，提供从事件分析、漏斗分析、留存分析、行为细查等一系列用户相关的分析能力。
接收埋点需求进行埋点设计 埋点设计工作是BI工程师的重点工作之一。...参与埋点需求评审等阶段，将数据产品转化的或者直接对接产品，将数据采集需求准确无误地落实成埋点设计，供业务开发进行埋点设计参考，过程中会进行埋点释疑沟通，确保业务开发准确无误地理解埋点设计，同时后续也会参与到埋点验收...需要说明的是埋点的整个流程数据开发未必会全程参与，但是埋点设计这一环一定得是数据开发主导。...不管分工如何，个人认为埋点设计的最终确定应该由大数据BI工程师负责，其它人员负责埋点需求的转化，保证采集信息全面准确。这是因为和埋点上报数据打交道最多的还是BI工程师。...数据可视化 BI工程师的显而易见的成果就是数据报表，而数据报表就是可视化，具备一些基本可视化知识，会让设计的报表更具表达力。
毕业第一份工作就是在外卖数据部门做C端数据统计类数据产品，当时负责的是流量模块，其他的还有经营主题、商品主题、销售主题等。...分析需求量少，定制化开发的人力和响应周期可以Cover住常规需求 2.用户行为分析 用户行为分析产品最大的价值是在于为企业数据化运营提供了比较完善的数据解决方案，过去很多产品甚至都不知道数据分析要先埋点...分析时效快：行为类分析，业务自助分析，并可将结果进行可视化图表的保存并共享。 缺点：数据模型局限于埋点SDK能够采集到的数据，更深层次的业务系统之间的数据无法进行交叉关联分析。...BI产品的不断迭代和完善，已经可以逐步替代定制化开发，例如一些商业化的BI推出可视化大屏模式以及PC、移动端可视化门户的快速搭建能力。从最终业务目标看，自助BI产品是一劳永逸的方案。...相反，如果选择自助BI产品，只是数据模型的扩展、数据分析能力的增强。虽然企业每个阶段的痛点和问题各不相同，但智能BI决策分析产品，才是决策分析类数据产品最终的归宿。
背景 通常来说，大数据开发的整体架构基本一样，都涉及到底层的数据平台架构、数据中间件的选择、数仓模型的建立、可视化展现，其中数据层面主要是数据的采集（埋点、业务数据）、数据处理（离线、实时）、数据治理...（数据分层、数据字典、指标体系、数据监控、数据安全、数据数仓）、数据展现（BI、可视化）。...技术方案： 设计埋点规范，前端对页面进行埋点，并对触发进行监控，保障数据回传的准确性； 数据采集，保障数据的准确性和完整性，确保不丢失数据（加入第三方数据校验）； 数据校验，上线之前，对埋点数据进行校验...，涉及到埋点日志、业务数据、推广和投放等各个渠道的数据。...B端项目，主要也做了2大块 1、B端线索分配数据 业务需求： 整合B端售前数据，提供工作台展现各个门店的核心指标数据以及ROI； 整合线索流转的轨迹，和各个阶段的转化率和流失率； 挖掘影响最后成交的核心点
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
