追蹤網站高層業(yè)務或功能特定的測量數據

通常用這些數據追蹤網站事件。就Flickr來說，表示上載照片數、新用戶注冊數、平均照片大小、總的磁盤空間消耗量、賣出出了多少Pro賬號、有多少求助信息登記及解決了多少，等等。因為這些數據一般用來做長期趨勢分析，以便進行產品預測或容量規(guī)劃，因此，以天為采集頻度就夠了。增加分辨率，一天多采幾次，對結果沒有任何影響，反而增加生成報表的時間，數據移動起來也很麻煩。每天采集一次這些數據很簡單，每天夜里運行一個cron作業(yè)即可，將數據存入復制用的數據庫子機，這臺數據庫子機就是用來處理這些數據的。

由于這些數據存于數據庫中，而且日期是恒定的，所以對這些數據進行跨地域處理或相關性分析就很直接了。
例如，由于節(jié)假日期間，新的數碼相機經常被作為禮物贈送，所以，與平時比起來，節(jié)假日期間的平均照片上載量有很大增長，就不奇怪了。有了這些數據，我們可以針對相同日期計算出其他值來，所以，我們能夠毫無困難地觀察平均上載大小是如何增加磁盤空間消耗的(因為照片的原始尺寸變大了)，從而相應地增加FlickrPro賬號的訂購量(與免費賬號相比，Pro賬號沒有容量限制)。
有了這些高層數據之后，你的機構中面向產品的那些人對這些數據也抱有極大的興趣，你一點都不用感到驚訝。雖然你可能是用磁盤空間消耗數據為存儲需求做容量規(guī)劃，但他們卻另有看法，比如，這些使用情況的數據可以幫助他們做功能發(fā)布的時間表。網站使用情況有助于制定產品路線圖，產品路線圖有助于容量規(guī)劃，容量規(guī)劃有助于預算以及基礎架構的前途，等等。你很慶幸是以一種簡單且可移植的格式存儲這些數據的，因為機構中的任何人都可能用到這些數據。
對于應用層面的數據，最有用的是能夠跟蹤用戶的交互情況。比如一個社會網絡站點，用戶可以與其他用戶成為為“好友”、上載照片，或在其他用戶頁面上發(fā)表評論。記錄這些事件是不能用正規(guī)的時間間隔的方法的，這與采集CPU測量數據不同，采集CPU數據用的是正規(guī)的時間間隔方法一比如說，每隔15秒進行采樣。這種方法與前述將每天發(fā)生的事件進行累加的方式也不同。將這些非周期性事件與周期性事件進行相關性分析時，要確保時間尺度是固定的。
Flickr的這種非正規(guī)類型的一個例子如下:我們發(fā)布了一個功能，讓你導入各種郵件地址簿，并將這些地址簿中的名字及郵箱與你還不是聯(lián)系人的網站成員進行關聯(lián)，然后批量添加聯(lián)系人。如果我們只是將每天產生了多少聯(lián)系人進行累加的話，我們在圖上就會看到那個數據點上有個跳變，但這個功能發(fā)布后，并沒有看到跳變，在隨后的數小時一直到下周，也都沒有看到。同樣的情況還有用戶對照片進行標注(tagging)的功能。了解這些信息有助于我們將來如何發(fā)布網站建設新功能，那就是一在發(fā)布功能之前，我們應該準備數據采集(對這些情況而言，就是一張MYSQL的匯總表)。

當前標題：追蹤網站高層業(yè)務或功能特定的測量數據
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