Log 數據分析

Log 數據分析與集中化服務


隨著網際網路的興起,資料化的時代也跟著來臨。人們開始研究 log 資料,蒐集使用者的造訪紀錄或搜尋行為,並創造大量的商業價值。
學習平台也是一樣的,可藉由 log 數據分析找出每天用量較大的時間、附載較重的主機等相關資訊,進而改善,提升使用者經驗。

若主機數量較少,則 log 數據也會比較少,則分析工作較為容易,但數據量少對於準確性也有一定的影響;
若主機數量較多,則 log 數據也會比較多,則分析工作較為困難,維聖的 log 集中化服務及圖表分析即可有效進行大量的 log 分析工作。

圖表分析

  • 各時段總點擊數
Log數據分析

  • 訪客數
訪客數

  • 總頻寬數
總頻寬數

  • 總點擊數
總點擊數


提供圖表

圖表分析顯示資料如下

Hits

  • Total Hits 總點擊數
  • Visitors 訪客數
  • Spiders 爬蟲點擊數
  • Average Hits per Day 每日平均點擊數
  • Average Hits per Visitor 每日平均訪客數
  • Cached Requests 緩存讀取數
  • Failed Requests 讀取失敗數

Page Views

  • Page Views 網頁瀏覽數
  • Average Page Views per Day 每日平均網頁瀏覽數
  • Average Page Views per Visitor 每位訪客的平均網頁瀏覽數

Visitors

  • Unique IPs 不同IP數

Bandwidth

  • Total Bandwidth 總頻寬數
  • Visitor Bandwidth 訪客總頻寬
  • Spider Bandwidth 爬蟲總頻寬
  • Average Bandwidth per Day 每日平均頻寬
  • Average Bandwidth per Hit 每個點擊數的平均頻寬
  • Average Bandwidth per Visitor 每位訪客的平均頻寬

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