Cube.js로 오픈 소스 Google 웹 로그 분석 대안을 구축하는 방법에 대해 알아보십시오.

https://web-analytics.cube.dev/ 

나만의 맞춤형 웹 분석 플랫폼을 만드는 방법에 대해 알아보십시오. 데이터 수집 엔진, SQL 데이터베이스를 설정하고 메트릭을 정의하고 사용자 지정 프런트 엔드를 작성하는 방법을 배웁니다.

백엔드 구성 요소는 기존 스택에 마이크로 서비스로 쉽게 배포 할 수 있습니다. 프론트 엔드는 커스텀 스타일이 없는 머티리얼 UI 기반의 순수 React 애플리케이션입니다. 프론트 엔드의 일부를 기존 애플리케이션에 임베드하고 스타일에 맞게 모양과 느낌을 사용자 정의 할 수 있습니다.

Cube.js 사전 집계를 사용하여 응답 시간이 50ms 미만입니다. 매일 최대 수백만 명의 활성 사용자를 추적하기에 적합합니다. 이 성능을 달성하기 위해 Cube.js는 5 분 새로 고침 빈도로 MySQL에 집계 된 테이블을 저장하고 관리합니다.

Google 웹 로그 분석과 같은 자체 분석 엔진을 구축하는 것은 매우 복잡한 엔지니어링 문제처럼 들립니다. 그리고 정말입니다. 당시에는 그러한 소프트웨어를 출하하는 데 수년 간의 엔지니어링 시간이 필요했습니다. 그러나 데이터 환경이 변화함에 따라 이제는 데이터 수집, 스토리지, 집계 및 쿼리 엔진과 같은 이 문제의 다른 부분을 매우 잘 해결하는 많은 도구가 있습니다. 기존 오픈 소스 도구를 사용하여 문제를 더 작은 조각으로 나누고 하나씩 해결함으로써 자체 웹 분석 엔진을 구축 할 수 있습니다.

Google 웹 로그 분석 (GA)에 익숙한 경우 GA에서 추적 한 모든 웹 페이지에 GA 추적 코드가 포함되어있을 수 있습니다. 추적 쿠키가 아직 설정되지 않은 경우 사용자에게 추적 쿠키를 할당하는 비동기 스크립트를로드합니다. 또한 페이지 로드와 같은 모든 사용자 상호 작용에 대해 XHR을 보냅니다. 그런 다음 이러한 XHR 요청이 처리되고 원시 이벤트 데이터가 저장되고 집계 처리를 위해 스케줄 됩니다. 들어오는 요청의 총량에 따라 데이터도 샘플링 됩니다.