无痕埋点稳定性是指在使用无痕浏览模式时,如何保证埋点数据的稳定性和准确性。
无痕浏览模式是一种浏览模式,它不会保存用户的浏览历史记录和缓存数据,也不会在浏览器关闭后保留这些数据。因此,在使用无痕浏览模式时,需要特别注意如何保证埋点数据的稳定性和准确性。
为了保证无痕浏览模式下的埋点稳定性,可以采取以下措施:
总之,在使用无痕浏览模式时,需要特别注意如何保证埋点数据的稳定性和准确性,可以采取多种措施来保证数据的安全性和稳定性。
随着公司业务的发展,对业务团队的敏捷性和创新性提出了更高的要求,而通过大数据的手段在一定程度上可以帮助我们实现这个愿景,同时良好的数据分析可以也帮助我们进行更好更优的决策。对于数据本身,其处理流程主要可以归结为以下几点:
通常前端建立搭建监控体系,主要是为了解决两个问题:如何及时发现问题、如何快速定位并解决问题。
构建一个数据平台,大体上包括数据采集、数据上报、数据存储、数据计算以及数据可视化展示等几个重要的环节。其中,数据采集与上报是整个流程中重要的一环,只有确保前端数据生产的全面、准确、及时,最终产生的数据结果才是可靠的、有价值的。 为了解决前端埋点的准确性、及时性、开发效率等问题,业内各家公司从不同角度,提出了多种技术方案,这些方案大体上可以归为三类: 第一类是代码埋点,即在需要埋点的节点调用接口直接上传埋点数据,友盟、百度统计等第三方数据统计服务商大都采用这种方案; 第二类是可视化埋点,即通过可视化工具配置采
PV(page view) 是页面浏览量,UV(Unique visitor)用户访问量。PV 只要访问一次页面就算一次,UV 同一天内多次访问只算一次。
Chromium 源码:https://github.com/chromium/chromium
得物的服务端监控是比较全面和有效的,除了上报原始日志数据,还通过数据分析制定线上告警机制,调用链路分析,而针对前端项目这一块,还是不够全面的。对前端线上问题感应不及时,靠人肉发现,没有告警机制等问题,所以就有个前端监控这个项目。前端监控也确实很有必要,我们需要对线上的页面有个全面的把控,而至于怎么做监控,做数据上报,以及数据分析,如何针对监控数据分析出有用的核心链路的告警等也能有个全面的认识。本文主要是介绍得物针对监控做了哪些事情以及对前端底层监控手段做个总结。
稳定性相关的前置知识在前两篇文章已经说的比较多了,个人也在网上对比看了下稳定性相关的内容,都是偏概念,因此此处更加偏向于系统实战设计实现。
最近杂七杂八的事情比较多,难得抽出时间来弥补一下之前的系列,欠大家的埋点系列现在开始走起来
在营销活动中,通过埋点可以获取用户的喜好及交互习惯,从而优化流程,进一步提升用户体验,提高转化率。
技术方案设计属于架构能力中的一种,当我们开始作为某些功能/应用的 Owner 或是技术负责人来参与项目时,便会面临独立完成技术方案的调研和设计这样的工作内容。
总第535篇 | 2022年 第052篇 随着美团到家业务的发展,系统复杂度也在持续增长。测试用例数量近两年增长约一倍,单端数量超过1万2千条,而研发人员的工作从大部分时间在开发,转变成一半时间在开发、一半时间在模拟环境和自测。因此,引入自动化测试就显得十分有必要,本文介绍了美团外卖在自动化测试方向做的一些探索和实践,希望对从事相关领域工作的同学能够带来一些启发或帮助。 1. 项目背景 2. 项目目标 3. 方案选型 4. 实践和探索 4.1 问题和挑战 4.2 前置条件准备 4.3 用例录制与回放的数据
自从09年阿里开启了双十一活动,近几年各大电商平台的促销活动如火如荼。电商大促期间剧增的流量,对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。
DSP(Demand Side Platform)是广告需求⽅平台的简称,以精准营销为核心理念,帮助广告主进行广告投放。
转自知乎技术专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/56807637
场景描述:数据工程团队是知乎技术中台的核心团队之一,该团队主要由数据平台、基础平台、数据仓库、AB Testing 四个子团队的 31 位优秀工程师组成。这篇文章分享了知乎实时数仓的演进过程。
随着企业经营规模的扩大,以及对内快速诊断效率和对外SLA(服务品质协议,service-level agreement)的追求,对于业务系统的掌控度的要求越来越高,主要体现在:
这3个监控组合都非常不错,那在实际生产过程中,对一家中等规模的微服务业务应用,该如何选型呢? 如果企业采用spring + k8s技术栈,EFK + Prometheus + SkyWalking就是我推荐的监控三套件,这三个分别是日志、metrics和调用链监控的利器,社区生态好。
AB 实验平台这几年在互联网公司得到了越来越广泛的应用,采用 AB 实验来评估产品和技术迭代效果也成为主流的业务新功能效果评估方式,数据驱动的文化在这几年得到了不少公司的广泛的认同,通过数据和指标来说明产品效果也得到了越来越多的公司的认可和应用。
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大数据应用一般会有采集、加工、存储、计算及可视化这几个环节。其中采集作为源头,在确保全面、准确、及时的前提下,最终加工出来的指标结果才是有价值的。
"数据智能" (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节,就是数据仓库的建设,同时,数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲,数据的结果代
Tech 导读 本文核心内容聚焦为什么要埋点治理、埋点治理的方法论和实践、奇点一站式埋点管理平台的建设和创新功能。读者可以从全局角度深入了解埋点、埋点治理的整体思路和实践方法,落地的埋点工具和创新功能都有较高的实用参考价值。遵循埋点治理的方法论,本文作者团队已在实践中取得优异成效,在同行业内有突出的创新功能,未来也将继续建设数智化经营能力,持续打造更好的服务。 01 埋点治理背景 在今年的敏捷团队建设中,我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪
跨平台动态化技术是目前移动互联网领域的重点关注方向,它既能节约人力,又能实现业务快速上线的需求。经过十年的发展,美团App已经变成了一个承载众多业务的超级平台,众多的业务方对业务形态的快速迭代和更新提出了越来越高的要求。传统移动端“静态”的开发方式存在一系列问题,比如包体积增长过快、线上Bug修复困难、发版周期长等,已经不能满足高速发展的业务需要。因此,美团平台自研了一套跨平台动态化方案——MTFlexbox。
数据平台利用大数据智能分析、数据可视化等技术,对公司内外部经过采集、建设、管理、分析的多源异构数据进行呈现和应用,实现了数据共享、日常报表自动生成、快速和智能分析,深度挖掘数据价值,满足企业各级部门之间的数据分析应用需求。因而也具有数据量大,场景多,数据准确性要求高,查询性能要有保障等特点。
上一篇提到运维左移围绕“提高业务连续性保障、提升业务交付速度、辅助提升客户体验、提升IT运营服务质量”4个价值分析运维左移,本篇围绕“提高业务连续性保障能力”这个运维价值分析运维左移的范围。
目前数据统计已经是一个产品常见的需求趋势,尤其在业务模式探索的前期,或者产品成熟期,埋点功能更是必不可少的功能,下面将介绍最简单的App和前端全埋点方案。后续我(最新没怎么写技术文章,后台被很多人diss了)也会从产品角度全面介绍一个业务如何从0到1实现埋点。包括这个过程中遇到的所有难题。
对于系统地介绍Java问题定位类的教程少之又少,即使有这方面的内容,往往也是一笔带过。本教程系统地介绍Java问题定位技术,我相信有一些很少公开的定位技术,在正确使用时,可以产生令人惊讶的效果。
今天主题,产品数量级上去了之后很多人都会去关心性能问题。这里是Info对微信性能优化上的一些探寻,值得参考。
场景描述:滴滴每天处理交通大数据超过4800TB,日均车辆定位数据超过150亿,每日处理路径规划请求400亿次,数据覆盖了交通路况、用户叫车信息、司机驾驶行为、车辆数据等多个维度。滴滴目前对15分钟后供需预测的准确度已经达到了85% 。
埋点是在应用中特定的流程收集一些信息,用来跟踪应用使用的状况,后续用来进一步优化产品或是运营的数据支撑,包括访问数,点击量等等。
随着这些年微服务的流行,API网关已经成为微服务架构中不可或缺的一环。一方面它承担着服务对外的唯一门户,一方面它提取了许多应用的共性功能。
数据采集是大数据的基石,不论是现在的互联网公司,物联网公司或者传统的IT公司,每个业务流程环节都会产生大量的数据,同时用户操作的日志也会产生大量的数据,为了将这些结构化和非结构化的数据进行采集,我们必须要有一套完整的数据采集方案流程,为后续的数据分析应用提供数据基础。
目前统计打点已经是一个产品常见的需求,尤其在业务模式探索的前期,埋点功能更是必不可少的功能,下面将介绍最简单的app全埋点方案!
根据市场调查,确实目前有很多的数字档案管理平台,针对过多的选择,档案数字化管理平台怎么选?才适合我们呀!通常是从档案数字化管理平台系统的功能性、操作性、实用性、稳定性多方面综合考量分析!
数据产品是个新兴的产品分类,每个人眼里都有一个自己的数据产品,尽管在绝大部分人的概念中都是一堆报表。在过去的 3 年里,我们在用户需求的推动下一步步构建了网易严选数据产品体系,下文分享我们在构建过程中自己的一些思考和总结。
HongLiang,携程高级技术专家,专注系统性能、稳定性、承载能力和交易质量,在技术架构演进、高并发等领域有丰富的实践经验。
•实时数据落地需求演进•基于Spark+Hudi的实时数据落地应用实践•基于Flink自定义实时数据落地实践•基于Flink+Hudi的应用实践•后续应用规划及展望
每年一次的双十一大促临近,因此上周末公司组织了一次技术交流闭门会,邀请了电商、物流、文娱内容、生活服务等知名一线互联网公司的技术大牛,一起探讨了一些大促稳定性保障相关的技术话题。
前段时间,一位粉丝微信上给我发了一个图,图片是一个知乎文章的截图,内容显示乱码,怀疑是微信bug:
随着微服务的流行,服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。流量控制、熔断降级、系统负载保护等技术被广泛使用于微服务体系,用以提升系统的健壮性和保障业务的稳定性,避免因访问流量过大、系统负载过重导致的系统停止服务的情况出现。
本文作者结合几年阿里经验,从基础层设计和应用层设计两个大方面,以及版本管理、统一脚手架、灰度发布、前后端分离、Mock、多页和单页、浏览器兼容、登录系统设计(单点登录)、CDN、负载均衡、多端共用一套接口等 25 个小方面谈大型项目前端架构。
每一个界面的每个事件都有唯一的标示ID。此外,每个界面中都会有公共参数统计,比如:userId、timestamp、taskId 等。
你好,我是秦晓辉。 参加工作的十余年间,我先后就职过百度、小米、金山云、滴滴,做过运维平台的开发、一线运维,也做过运维团队的管理。目前是快猫星云的联合创始人,做的也是监控与稳定性保障相关的工作。 同时我也是监控相关的开源项目 Open-Falcon、Nightingale(夜莺)、Categraf 的核心开发者,你可以试着从社区里找一找我的身影,相信这不是一件难事。 8 年多的社区维护工作中,我解答了海量的监控问题。 比如: 指标有哪些类型,哪类指标比较关键? 如何部署一套高可用的监控系统,存储应该如何选型
一直想写一些关于安卓plugin的应用场景。只要想法够胆子大,这个能做很多你意想不到的优化点。
性能测试场景的重要程度类似于业务测试的case,如果没有好的case业务测试很难做好,性能测试也是同样的道理,性能测试不仅仅依赖于场景的设计,执行的质量也是关键,下面我先描述三大基本场景,基准性能测试场景,负载和综合,这是性能测试场景中的基石,后续再补充一些场景;最近看一些文章,一些大咖说不建议给场景取这些名字,容易混淆且区分度不大,我持保留意见,任何事情的发展都是有循序渐进的规律,也是认知发展的过程,就好像敏捷说的工作的软件高于文档,响应变化高于工作计划,这不代表没有文档,没有计划,我经历过小作坊团队完全没有文档,随着项目进行,出现了一锅粥局面,效率完全没有提升,所以我认为下面的概念理解还是比较重要的,需要知道核心目的,然后再去挖掘你认为的一些不合理的地方,当你成为大咖的时候可以在行业内提出改进的修改建议。
越来越多的公司开始研究Service Mesh,线上大批量应用案例的依旧很少,已经上线的很多问题解决的并不完美,为后面迭代和稳定性埋下隐患。目前来看整体开源生态成熟度还有需要完善,本文为笔者试水service mesh过程中发现的问题归纳整理。
接上篇,做完了标准化及标准化管理以后,我们遇到的比较棘手的问题就是这么多的应用应该怎样高效发布,这就涉及到持续集成和发布的问题。原来的PHP工程,只要在一个PHP的文件里面把代码写好,把文件推送到服务器上,然后最新的PHP文件就可以直接运行起来了,不用做中间环节的管控,但是对于Java应用来说整个环节就没有这么简单了,Java文件涉及到编译、二方包、三方包依赖,然后编译打包后,将软件包发布到制定的机器上,然后还要重启Java进程,最新的文件才能得以执行,期间还会涉及服务的注册和下线问题等等。从整个过程来说,JAVA整个发布过程是要比PHP复杂很多的。所以我们为什么要去做持续集成,这个持续我的理解是说我们怎样能够把中间环节它的效率尽量提升,减少人为的干预,通过发布的自动化,提升开发和运维的效率。
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