用户行为采集做前准备 (nginx+lua+kafka)

用户行为分析,是指在获得网站访问量基本数据的情况下,对有关数据进行统计、分析,从中发现用户访问网站的规律,并将这些规律与网络营销策略等相结合,从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题,并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。用户行为采集功能 查看应用接口使用频率接口健康状态,包含响应时间、出错概率对不健康接口发送警告信息用户活跃度分析用户的来源地区、来路域名和页面用户在网站的停留时间、跳出率、回访者、新访问者、回访次数、回访相隔天数注册用户和非注册用户,分析两者之间的浏览习惯用户所使用的搜索引擎、关键词、关联关键词和站内关键字用户选择什么样的入口形式(广告或者网站入口链接)更为有效用户访问网站流程,用来分析页面结构设计是否合理用户在页面上的网页热点图分布数据和网页覆盖图数据用户在不同时段的访问量情况等 意义通过对用户行为监测获得的数据进行分析,可以让企业更加详细、


安装和测试Kafka

本文主要介绍如何在单节点上安装 Kafka 并测试 broker、producer 和 consumer 功能。下载进入下载页面:http://kafka.apache.org/downloads.html ,选择 Binary downloads下载 (Source download需要编译才能使用),这里我下载 kafka_2.11-0.8.2.


nginx+lua+kafka实现日志统一收集汇总

一:场景描述对于线上大流量服务或者需要上报日志的nginx服务,每天会产生大量的日志,这些日志非常有价值。可用于计数上报、用户行为分析、接口质量、性能监控等需求。但传统nginx记录日志的方式数据会散落在各自nginx上,而且大流量日志本身对磁盘也是一种冲击。 我们需要把这部分nginx日志统一收集汇总起来,收集过程和结果需要满足如下需求: 支持不同业务获取数据,如监控业务,数据分析统计业务,推荐业务等。 数据实时性 高性能保证二:技术方案得益于openresty和kafka的高性能,我们可以非常轻量高效的实现当前需求,架构如下: 方案描述: 1:线上请求打向nginx后,使用lua完成日志整理:如统一日志格式,


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