如何全局配置gtag中的维度/指标，使其不会持久化每个事件

在全局配置gtag中的维度/指标，使其不会持久化每个事件，可以通过以下步骤实现：

确定需要设置的维度和指标：首先，确定您希望在Google Analytics中跟踪的维度和指标。维度是用于描述数据的属性，例如用户的地理位置或设备类型。指标是用于衡量数据的度量，例如页面浏览量或转化率。
创建gtag全局配置：在您的网站或应用程序的代码中，使用gtag.js库创建全局配置。您可以在<head>标签中添加以下代码：

<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=GA_TRACKING_ID"></script>
<script>
  window.dataLayer = window.dataLayer || [];
  function gtag(){dataLayer.push(arguments);}
  gtag('js', new Date());

  gtag('config', 'GA_TRACKING_ID', {
    'send_page_view': false
  });
</script>

请将GA_TRACKING_ID替换为您的Google Analytics跟踪ID。

设置维度和指标：在全局配置中，您可以使用gtag('config', 'GA_TRACKING_ID', { ... })方法设置维度和指标。以下是一些示例代码：

gtag('config', 'GA_TRACKING_ID', {
  'dimension1': 'value1',
  'dimension2': 'value2',
  'metric1': 100,
  'metric2': 3.14
});

请将GA_TRACKING_ID替换为您的Google Analytics跟踪ID。在上述示例中，我们设置了两个维度（dimension1和dimension2）和两个指标（metric1和metric2）。

发送事件时排除维度和指标：在发送事件时，您可以使用gtag('event', 'event_name', { ... })方法排除特定的维度和指标。以下是一些示例代码：

gtag('event', 'event_name', {
  'dimension1': null,
  'metric1': null
});

在上述示例中，我们将维度dimension1和指标metric1设置为null，以排除它们不被持久化。

通过以上步骤，您可以在全局配置gtag中设置维度和指标，并在需要时排除它们，以使其不会持久化每个事件。请注意，这只是一种实现方式，具体的配置取决于您的需求和使用的分析工具。

对于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，由于要求不提及特定品牌商，建议您参考腾讯云的文档和官方网站，以获取相关产品和服务的详细信息。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

TrickBot新组件Nworm分析

nworm不会在DC上留下任何痕迹，服务器重新启动或关闭后会消失。...TrickBot模块 TrickBot可以模块化安装运行，感染期间可加载各种二进制文件执行不同功能。在大多数情况下，TrickBot感染的基础是保存在磁盘的恶意Windows可执行文件（EXE）。...下图显示了当前的传播流程，突出显示了nworm模块变化： ? 不持久性 nworm感染易受攻击的DC时，恶意软件将从内存中启动。...Gtag标识每个TrickBot都有一个gtag标识符，可从TrickBot二进制文件配置数据中找到。在TrickBot感染期间，也可以在HTTP流量中找到Gtag。...二进制文件下图显示了2020年4月20日Wireshark中的gtag。

6033 0

美团点评运营数据产品化实战

图5 运营专题产品架构图整个服务由独立的Web应用端发起请求，通过权限验证后对中台发起调用，然后读取配置中心的配置，由计算引擎对数据进行并行计算，同时规则引擎按业务线和指标修饰词等生产衍生指标，然后将引擎完成的数据按周期进行快照...图6 配置中心示意图如图所示，用户通过单独的配置入口，将系统配置、优化条件判断、业务线个性化指标配置等信息提交到Server，运行时Client会到Server拉取配置，放入缓存，并定时持久化到本地文件...图7 指标字典思维导图如图所示，基于数仓中对数据规范的制定，将指标按业务线、类型、基础、衍生等划分为不同类别，并对指标名称、别名、口径等信息落地入库，进行持久化存储。...图10 备忘录示意图数据可视化面对冰冷的数字，如何将数据组织起来，使其既有吸引力又易于理解？可视化是解决问题的一种高效的手段，数据是强大的，如果能真正理解其中的内容。...：数据标准统一：数据指标口径一致，各种场景下看到的数据一致性得到保障，支撑多个团队；极大扩展性：服务了内部全运营业务团队，满足不同团队的个性化需求；统一服务：建立了统一的数据服务和中台服务，支持灵活配置

1.7K11 0

流量运营数据产品最佳实践——美团旅行流量罗盘

想要满足入口来源的灵活配置，首先埋点要规则统一，然后抽象该规则至入口维度中，最后搭配指标的联合计算得到。...针对该场景，我们采用具有强扩展性的Json串作为该维度内容，同时封装该复杂的口径处理逻辑，使其具有全局复用性和扩展性，并保证口径的唯一。 ?...当增加一条配置信息时，配置服务会从入口信息维表中读取对应业务线和平台下的所有可配置的入口信息，配置完入口对应支持的指标及各指标支持的基本维度信息后会将配置信息存入入口配置表。...用户提交的请求中如果包含入口信息，会查询配置模块中对应入口配置的指标中是否支持对应维度的查询，若不支持将不对此维度进行限制。...图9 任务拆分指标计算如图9所示：用户在选择维度之后提交每个指标计算的总任务。 Master将总任务简单的按时间维度拆分成对每个周或是每个月为维度求日均值的查询任务放到任务队列中。

1.6K10 0

有赞埋点实践

但如果业务线、终端众多，数据需求多样，就需要设计好埋点模型和采集规范，工具化、平台化、流程化的管理来保证埋点的质量。二、事件模型首次需要思考的是，如何描述和记录用户的一次行为。...日志的上报机制前端同学通过sdk提供的接口进行开发，只需要关注： SDK的初始化配置事件怎么标识事件需要哪些参数事件如何触发五、日志中间层数据收集上来后，原始日志还处于非常精简的状态，需要进一步加工成日志中间层...事件：埋点基本单元，对应用户的一个动作，比如进入页面、点击按钮、商品曝光等，每个事件还可以定义独有的参数。按其归属，可以分为全局事件、页面事件和组件事件。 ?...其中有不少数据需求都是比较通用的场景：查询某个事件按一定维度pv/uv的指标或接口，分析多个行为的转化漏斗，某类渠道的归因分析这部分可以通过通用分析模型自动处理，从而提升分析效率。...PM在PRD中明确数据需求，给出指标的定义、获取指标的方式等。

2.6K2 1

SRE-面试问答模拟-监控与日志

A: 使用集中式日志管理工具（如 ELK、Loki），进行日志过滤、索引和持久化，并实现日志与 Metrics 的联动分析。4. Events（事件）Q: 什么是 Events？...A: Events 记录系统中重要的状态变化或行为，例如 Kubernetes 中的 Pod 创建或容器重启。Q: 如何有效管理和分析事件？...A: 使用事件驱动监控，基于事件触发告警或自动化操作，优化事件流的收集和处理。5. Tracing（追踪）Q: 什么是 Tracing？...自动化响应和数据持久化告警自动化响应：可以通过集成自动化工具（如 Ansible）或使用 Alertmanager 的 Webhook 功能。22....ClickHouse 的高性能和高压缩率使其成为日志数据和指标数据存储的理想选择，尤其是在需要快速查询和大数据量分析的场景中。29. Q4: 如何在现代可观测系统中实现数据的统一视图？

1101 0

京东零售数据资产能力升级与实践

语义层：数据知识系统化，使资产放心好用、治理有依据数据知识系统化：在数据知识可视化上要做的事儿是如何将业务语言转化为机器语言，并根据设定的标准及规则进行执行，对此分别从指标维度体系化标准定义模型...又如以复合维度的模型为例在维度模型上结合较频繁变动的维度（维度的定义会周期性变动）调整项如何统一，对需求进行了抽象，设计复合维度模型，进一步扩充"指标-维度-修饰"的概念体系，既保证了维度口径定义的透明...数据索引增强多维分析场景中，经常使用Groupings Sets将多个维度组合进行计算，通常每个维度组合都对应唯一编码(命名为LVL code)供消费侧查询使用。...智能物化是整个系统的核心，解决业务敏捷与无序增长的困境，用户定义完虚拟数据模型的业务逻辑后，引擎不会直接将其物化，而是按消费端对模型字段的产出时间和查询速度的要求，分析全局数据的查询情况，选择性按全局最优的策略进行物化编排...除此之外由于图表结构和逻辑比较复杂，如何设计该图表的配置化方案，成为了另一个技术难点。

4811 0

美团基于 Flink 的实时数仓平台建设新进展

这个业务链路的实时数据源有两个，分别是业务 DB 的变更事件和业务服务的日志事件，这些事件首先会被收集到 Kafka 中，然后 DB 事件会按表名分发到新的 Kafka 中，DB 和日志的数据也会在这一层进行格式上的统一并完成实时数仓的...我们还为用户做了自动化指标检查，比如在第 2 个阶段的旁路数据回溯中，我们会检查作业消费 Kafka 的积压指标，来判断回溯是否完成，完成后自动制作新逻辑状态。...再比如在第 6 个阶段，原作业从旁路作业启动时会比较 Kafka Offset 指标来比较两个作业的消费进度，确保线上作业重启后不会少发数据。...通过 Flink Reporter 上报 SQL 作业的运行指标，并持久化到 TSDB 中用于历史查询。...同时也会持久化 SQL 作业的运行日志，报警服务会根据规则监控 SQL 作业上报的 Kafka Offset 指标，当消费的 Offset 落后于生产的 Offset 时，会判定位作业发生消费积压，然后发出报警并下发异常事件

1.1K2 0

服务粒度的艺术 - 简化架构与避免服务泛滥

模块化的目的是通过创建高内聚、低耦合的模块来提高软件的可维护性、可复用性和可扩展性。在模块化的过程中，每个模块都是一个独立的单元，可以单独开发、测试和优化，同时通过定义良好的接口与其他模块通信。...第一个维度是内聚性，即服务内部的行为关联的紧密度，每个服务应该只负责一个业务能力或业务领域。第二个维度是组件的整体大小，服务的大小和职责范围需要平衡，既不能过于庞大，也不能过于细碎。...强内聚意味着数据持久化这个服务是单一目的性的，这2个应用不应该拆分。 1.2 容错性&稳定性&高可用容错性和服务可用性也是很好的分解因素之一，分析如何通过服务拆分提高系统的容错性和高可用性。...其实通常很难去猜测未来上下文功能是否可能会扩展(比如额外的数据持久化方式hbase、jdq等）。做过太多需求，说某种业务场景未来可能会用，但根据历史经验，业务基本不会有这种场景。...例如，在进行MySQL数据库的主从切换时，我们只需暂停持久化应用，这样就不会影响到订单的时效处理和用户的全程跟踪逻辑。

1391 0

最新基准测试：Kafka、Pulsar 和 RabbitMQ 哪个最快？

Apache Kafka 是最流行的事件流处理系统之一。在这个领域中有许多比较系统的方法，但是每个人都关心的一件事是性能。Kafka 的快众所周知，但现如今它有多快，与其他系统相比又如何？...在其核心，Kafka 被设计成一个多副本的分布式持久化提交日志，用于支撑事件驱动的微服务或大规模流处理应用程序。...OMB 是一个很好的起点，它有基本的工作负载规范、测试结果指标收集 / 报告，它支持我们选择的三种消息系统，它还有针对每个系统定制的模块化云部署工作流。...尽管如此，考虑到我们可以看到磁盘在journalSyncData=true时吞吐量达到最大，我们相信它无论如何都不会影响最终结果。 ?...Kafka 被配置为使用其默认的 fsync 设置（即 fsync off）， RabbitMQ 被配置为不持久化消但镜像队列。

2.4K2 0

如何开发可视化大屏？报表自动化是最优选择！

故障传递与追溯企业数据应用阶段，往往数据可视化以后就逐渐地产生了可视化大屏。可视化大屏往往单页面信息含量极其丰富、跨越的业务部门繁多、数据分析维度全面。...继续说 FineReport的情况：报表单一指标计算错误不会影响其他指标显示。...单一指标计算速度慢不会影响整体打开速度，会逐步更新算的指标值，但初始打开时计算过程中未算得结果的在页面布局上有一定概率不正确，此问题会逐步计算后动态的调整布局，最终效果正确。...一个可视化大屏可能有几十个模块，每个模块有三五个甚至更多一些的分析指标，一个页面上轻松可以出现过百的指标，因此能够让开发过程可协作是极其重要的环节。...同时有插件平台，可将重复使用的功能通过插件的方式持久化，有模板插件，可将重复的组件/组件集进行持久化。

1K2 0

干货 | 解锁潜在价值，智行日志治理的实践之路

以下是关于分布式系统日志串联实现中的关键步骤： 1）唯一标识生成：在每个业务任务请求开始时，生成一个全局唯一的标识。这个标识将贯穿整个请求的生命周期，用于标识和串联与该请求相关的所有日志记录。...我们通过在请求入口生成全局traceid，并存放在线程安全的context 中。每个组件、线程中，当记录日志时，从线程 `context` 中获取 `traceId`，并将其作为日志记录的一部分。...每个层级应记录与该层级相关的关键信息和事件，以便于问题定位和性能分析。...对提取出的字段进行格式化和标准化处理，确保字段的一致性和可比性。这些字段是后续分析的基础。 3）维度聚合：根据业务需求和分析目标，定义合适的维度，如时间维度、事件类型维度等。...按照定义的维度对日志数据进行聚合统计，计算出各个维度的统计指标，如计数、平均值、最大值等。将聚合后的结果存储到clickhouse中，以便于后续的查询和分析。

2671 0

腾讯云中间件产品月报（2021年第4期）

；支持Consul、Zookeeper注册中心数据持久化能力；支持注册中心服务管理可视化；香港开区；优化用户体验微服务平台 TSF 微服务网关升级；支持查看容器集群创建和部署组发布事件；TSF程序包上传流程优化...微服务观测平台 TSW 能够追踪到分布式架构中的上下游依赖关系，绘制拓扑图，为用户提供服务、接口、实例、中间件等多维度调用观测，助用户掌控系统关键指标，及时发现错误调用与性能瓶颈。...# 支持环境的限流与配额用户可为不同环境进行资源分配，配合权限控制更好的管理资源的使用。 # 支持指标告警用户可以对服务、接口、实例的各项黄金指标配置告警策略，也可以为各环境的资源使用配置告警。...# 支持两大注册中心数据持久化能力支持 Consul、Zookeeper 注册中心数据持久化能力，增强注册中心稳定性，保证节点重启后仍保留业务数据。...单元化架构是一种将完整的系统按照数据维度划分为不同的单元的部署方式，常应用在互联网（高用户量的 C 端业务）、大型银行、保险等行业中。

8463 0

干货 | 携程基于DPDK的高性能四层负载均衡实践

使用etcd存储集群配置，每台TDLB服务器都会启动operator监听相关配置更新产生的事件，并通过etcd的证书鉴权保证配置的有效性。...在更新配置前，API开始监听配置对应key prefix的事件，开启监听后更新etcd中的集群配置配置更新产生事件，TDLB服务器上的operator捕获事件后进行相应的配置更新操作更新操作成功完成后...，将配置版本回写至etcd相应的key中配置版本回写产生事件，API监听到事件后进行统计，当集群所有服务器都更新完成，则操作完成每当TDLB服务启动后，都会与etcd进行配置同步，保证进入集群提供服务时配置的一致性...六、多维度监控在多活模式的集群中，需要从不同维度进行监控，提高故障的响应效率及定位效率：集群维度：监控集群整体服务状态服务器维度：监控单台服务器的服务状态以及集群中服务器间的差异服务维度：监控每个服务的状态...【推荐阅读】携程监控系统Hickwall演进之路高效线上问题排查——套路化和工具化携程持久化KV存储实践携程数据库发布系统演进之路 “携程技术”公众号分享，交流，成长

2K4 0

MySQL内置数据库performance_schema详解(七):监视内存使用的表介绍

performanceschema中的事件与写入二进制日志中的事件、事件计划调度程序，事件记录的是server执行某些活动对某些资源的消耗、耗时、这些活动执行的次数等情况。...performanceschema中的事件只记录在本地server的performanceschema中，表中数据发生变化时不会被写入binlog中，也不会通过复制机制被复制到其他server中。...performanceschema表数据非持久化存储，而是保存在内存当中，MySQL服务重启，该数据库所有的表数据库也会被清空。...setup_timers setup_actors 用于配置user维度的监控，该表属于全局监控配置表，默认情况下监控所有用户线程。...，数据来源是performance_schema数据库的监控事件表和全局配置表。

4502 0

六月惊喜 | 事件分析 Plus 上线

事件分析 Plus 版，正式与大家见面，欢迎大家到demo环境中体验关于自定义分析什么是自定义事件分析？可自主选择事件指标、查询维度、各种筛选条件，对埋点数据进行个性化数据分析。...自定义事件分析能查询什么？自定义事件分析可以实现不同业务个性化的组合查询，举个例子：可以查看某段时间内某个活动的新老用户下单情况；可以查看新功能上线后新老用户触发使用的占比。...事件分析准备工作的详细步骤可以参考：官网>集成说明>2.4事件分析集成进入自定义事件分析路径：官网>体验环境>商业版>事件分析>自定义分析自定义分析功能概要● 可自主选择事件指标、查看维度、全局筛选条件...自定义分析示例说明● 可自主选择事件指标、查看维度、全局筛选条件。选择时间范围追踪和衡量周期性（按日、按周、按月）的数据变化。从事件指标、查看维度、全局筛选的维度进行事件分析指标筛选。...权限配置：编辑账号>账号权限中对账号进行角色配置，满足同一账号在不同项目中拥有不同功能权限的控制。账号修改：账号管理>操作栏中选择编辑按钮进行账号修改，或者点击密码按钮进行密码修改。

931 0

2018-10-31 网易考拉规则引擎平台架构设计与实践

指标会在规则引擎中配置规则时使用到，而模型训练则是为模型预测做准备存储层：存储层包括了指标计算结果的存储、事件信息详情的存储以及模型样本、模型文件的存储在各个分层的逻辑架构划定后，我们就可以开始分析整个平台的业务功能模块...我们的指标存储是用的redis，那么这里会涉及到一个key该如何构建的问题。我们目前的做法是：key=指标id+版本号+主维度值+时间间隔序号。...指标id就是指标的唯一标示；版本号是指标对象的版本，每次更新完指标都会更新对应的版本号，这样可以让就的指标一次全部失效；主维度值是指当前事件对象中，主维度字段对应的值，比如一个下单事件，主维度是用户账号...如何保证指标的计算结果不丢失？目前的指标是存储在redis里面的，后来会切到solo-ldb，ldb提供了持久化的存储引擎，可以保证数据不丢失。...后面再规则上线流程中新增灰度上线环节，整个引擎会根据配置的灰度比例，复制一定的流量到灰度规则中，并对灰度规则的效果进行展示，达到预期效果并稳定后才能审批上线。事件接入的自动化。

1.4K3 0

2020年SpringCloud 必知的18道面试题

服务发现-服务发现工具管理群集中的流程和服务如何查找和互相交谈。它涉及一个服务目录，在该目录中注册服务，然后能够查找并连接到该目录中的服务。冗余-分布式系统中的冗余问题。...专注于快速方便的开发单个个体的微服务 2、SpringCloud是关注全局的微服务协调整理治理框架,整合并管理各个微服务,为各个微服务之间提供,配置管理,服务发现,断路器,路由,事件总线等集成服务...每个微服务仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务。围绕业务能力组织服务、自动化部署、智能端点、对语言及数据的去集中化控制。将组件定义为可被独立替换和升级的软件单元。...允许不同微服务采用不同的数据持久化技术。微服务非常重视建立架构及业务相关指标的实时监控和日志机制，必须考虑每个服务的失败容错机制。注重快速更新，因此系统会随时间不断变化及演进。...消息队列中间件如何选型： 1.协议：AMQP、STOMP、MQTT、私有协议等。 2.消息是否需要持久化。 3.吞吐量。 4.高可用支持，是否单点。 5.分布式扩展能力。

1K0 0

一文深入掌握druid

这个持久进程将存储在内存中缓冲区中的数据转换为第4节中描述的面向列的存储格式。每个持久化索引是不可变的，实时节点将持久索引加载到堆外存储器中，以便仍然可以查询它们。...该过程在[33]中详细描述并且在图2中示出。 ? 在定期的基础上，每个实时节点将调度一个后台任务，来搜索所有本地持久化索引。...该节点不会立即合并13:00到14:00的持久化索引，而是等待13:00到14:00期间事件的可配置的窗口到达。此窗口时间段使事件传递延迟导致的数据丢失风险最小化。...不变数据块还支持简单的并行化模型：历史节点可以同时进行扫描和聚合不可变块而不用阻塞。 3.2.1 层历史节点可以分组在不同的层中，其中给定层中的所有节点被相同地配置。...3.4.3 复制 coordinator节点可以告诉不同的历史节点加载相同segment的副本。历史节点集群的每个层中的副本数是完全可配置的。需要高级别容错的设置可以配置为具有大量的副本。

1.6K1 0

vivo 容器集群监控系统架构与实践

Cortex（孵化中）Cortex对Prometheus进行了扩展，提供多租户方式，并为Prometheus提供了对接持久化存储的能力，支持Prometheus实例水平扩展，以及提供多个Prometheus...Thanos通过Querier组件给Prometheus集群提供了全局视图（全局查询），并能将Prometheus的样本数据压缩机制应用到对象存储的历史数据中，还能通过降采样功能提升大范围历史数据的查询速度...，且不会引起明显的精度损失。...Grafana还提供可视化的告警定制能力，能够持续的评估告警指标，发送告警通知。此外，Grafana社区提供了大量常用系统/组件的监控告警面板配置，可以一键在线下载配置，简单便捷。...数据存储采用VictoriaMetrics，每个机房部署一套VictoriaMetrics集群，同一机房内集群的Prometheus均将监控数据remote-write到VM中，VM配置为多副本存储，保证存储高可用

7934 0

使用区分优先级的负载分流法确保Netflix的可靠性

每个人都缓慢得像是在爬行一样，有时是因为出现了一个小问题，有时则是毫无理由的拥堵。作为Netflix的工程师，我们一直在不断评估如何重新设计流量管理框架。...如果我们知道每个人行程的紧迫性，就可以有针对性地为他们选择路线，而不是让大家做无谓的等待，这么做的结果会如何呢？...用于触发全局限制的关键指标，是CPU利用率、并发请求和连接数量，当超出任何一个这些指标的阈值时，Zuul将积极地限制流量，以在系统恢复的同时，保持自身的正常运行。...三次函数用于管理节流级别，如果情况变得非常非常糟糕，这一水平将触及曲线的尖端，使其能够节掉任何流量。 ? 上图是如何应用立方函数的一个示例。...下图显示了稳定的每秒流可用性指标流(SPS)，而Zuul正在根据事件期间请求的优先级进行渐进式负载分流。 ? 图表中的不同颜色，表示被限制的优先级不同的请求。

8213 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云