


























互联网时代背景下,对用户行为的深入理解成为企业优化策略的核心。传统数据收集方式难以适应大数据量、实时性分析需求,促使埋点分析系统这一高效数据收集与分析工具的快速发展。
当前,埋点技术迅速成熟,从手动埋点演化到自动与无码埋点,代表系统如 Google Analytics、Mixpanel 及国内的神策数据、GrowingIO 等,它们通过高度集成和可视化配置降低了技术门槛。技术上,借助大数据处理框架实现了数据的高速处理与实时分析,并加强了对用户隐私保护的合规性设计,以应对 GDPR1 等法规要求。
ClkLog 基于神策分析 SDK,采用 ClickHouse 数据库对采集数据进行存储,使用前后端分离的方式来实现。在这里,你可以轻松看到用户访问网页、APP、小程序或业务系统的行为轨迹,同时也可以从时间、地域、渠道、用户访客类型等多维度了解用户的全方位信息。2
技术栈:
标准模式:

快速模式:

无论是那个模式,都可以从架构可以看到大体上分为数据采集、数据接收、数据存储、数据接口和数据展示五个部分,相关代码已经在 Gitee 和 GitHub 上开源,有兴趣的同学可以看一看。
对比市面上其他的埋点工具,ClkLog 最大的优势就是易学易用,如上面架构图所示,ClkLog 整体组成并不复杂,同时官方也提供了 Docker 部署的全部流程,用户可以轻松部署一套完整的埋点系统。并且得益于 ClkLog 的可视化前端,新用户同样也可以很容易地对系统进行维护。
从架构图中我们也可以看到,ClkLog 每一部分并没有强耦合,这对于二次开发来说也是十分友善的,也方便在实际应用中进行集成和扩展。
因为官方提供了 Docker 部署,所以接下来主要讲解一下使用 Docker 部署标准模式 ClkLog 的流程。3
获取 ClkLog Docker Compose
修改.env文件
#[Clickhouse]
# clickhouse用户名
CK_USER_NAME=default
# clickhouse密码
CK_USER_PWD=clklogpwd
#[ClkLog]
# clkog数据库名称
CLKLOG_LOG_DB=clklog
# 默认前端埋点project默认名称,一般不用修改
PROJECT_NAME=clklogapp
# 埋点网站域名配置,多个域名以英文逗号分隔
PROJECT_HOST=http(s)://{{hostname}}
执行初始化脚本
chmod 500 clklog_init.sh
bash clklog_init.sh
安装
# 启动
docker compose -f docker-compose-clklog-full.yml up -d
# 查看状态
docker compose -f docker-compose-clklog-full.yml ps -a
查看前端
为了更好地展示页面内容,这里将展示已经加载了官方 demo 数据的页面

因为 ClkLog 数据采集模块上是基于神策分析 SDK 实现的4,所以在实际使用中完全可以参考神策分析的 SDK 接口,这里就不再赘述。
从市面上的埋点工具乃至其他工具的发展来看,我们可以从下面几个方面进行思考:
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