Метрики ч.1 [ Метрики и Логи]
Я уже много рассказывал про хранилища данных, взаимодействия с дата инженерами, теперь хочу выкатить ряд интереснейших постов про юнит экономику, метрики и слегка затронуть тему логов. А в конце задам пару вопросов)
Попробуйте для начала сами себе ответить на вопрос: чем метрики отличаются от логов?
и то и то какая-то инфа вроде.
После ряда постов вы будете спокойно щелкать бизнесовые кейсы и дизайн АБ тестов на [ продуктового | дата ] аналитика
Логи - это история событий и действий, полезная для диагностики и расследований
Метрики - Числовые показатели, отражающие текущее состояние и производительность [ системы | продукта ]
Логи: обычно текстовые и содержат инфу о том, что где когда произошло
Метрики: Числовые данные в формате ключ значение
Логи: для диагностики ошибок, детального анализа, чтобы понять "А че не так то?"
Метрики: для мониторинга чего угодно в этом мире
Логи: обычно хранятся недолго [ в зависимости от предметной области ] и могут занимать огромное кол-во памяти
Метрики: занимают мало места [ тк они агрегированы уже ] и могут долго храниться [ опять же зависит от предметной области ]
Логи: глазками отсматриваешь, почему у тебя не за run-ился код. Если научишься читать логи и поймешь куда смотреть, будешь находить ошибки за ноль ноль одну секунду. [ На самом деле здесь скрыта еще проблема, что код теперь ранится, но ты не понимаешь почему не правильно, тк починить запуск это пол беды ]
Метрики: Либо агрегируешь сам в зависимости от того, что тебе надо, либо автоматически агрегируются [ Если это дашборд какой-нибудь ]
Логи: [ юзер, успешное выполнение, временная метка | юзер, изменение данных, место, временная метка ]
Метрики: [ MAU (Monthly Active Users) - 50.000 чел, ARPU (Average Revenue Per User) - 600 Р ]
1. Часто ли вам приходится отсматривать логи?
2. Как вы впервые столкнулись с метриками?
Если вам был интересен этот пост прожмите умного жаба или сердечко, чтобы я корректно оценил метрики удовлетворенности подписчиков ❤️
В следующем посте разберем классификации метрик и их примеры!
Я уже много рассказывал про хранилища данных, взаимодействия с дата инженерами, теперь хочу выкатить ряд интереснейших постов про юнит экономику, метрики и слегка затронуть тему логов. А в конце задам пару вопросов)
Попробуйте для начала сами себе ответить на вопрос: чем метрики отличаются от логов?
и то и то какая-то инфа вроде.
После ряда постов вы будете спокойно щелкать бизнесовые кейсы и дизайн АБ тестов на [ продуктового | дата ] аналитика
1. Определения
Логи - это история событий и действий, полезная для диагностики и расследований
Метрики - Числовые показатели, отражающие текущее состояние и производительность [ системы | продукта ]
2. Типы данных
Логи: обычно текстовые и содержат инфу о том, что где когда произошло
Метрики: Числовые данные в формате ключ значение
3. Цели
Логи: для диагностики ошибок, детального анализа, чтобы понять "А че не так то?"
Метрики: для мониторинга чего угодно в этом мире
4. Время хранения и объем
Логи: обычно хранятся недолго [ в зависимости от предметной области ] и могут занимать огромное кол-во памяти
Метрики: занимают мало места [ тк они агрегированы уже ] и могут долго храниться [ опять же зависит от предметной области ]
5. Оперативность
Логи: глазками отсматриваешь, почему у тебя не за run-ился код. Если научишься читать логи и поймешь куда смотреть, будешь находить ошибки за ноль ноль одну секунду. [ На самом деле здесь скрыта еще проблема, что код теперь ранится, но ты не понимаешь почему не правильно, тк починить запуск это пол беды ]
Метрики: Либо агрегируешь сам в зависимости от того, что тебе надо, либо автоматически агрегируются [ Если это дашборд какой-нибудь ]
6. Примеры
Логи: [ юзер, успешное выполнение, временная метка | юзер, изменение данных, место, временная метка ]
Метрики: [ MAU (Monthly Active Users) - 50.000 чел, ARPU (Average Revenue Per User) - 600 Р ]
Вопросы!
1. Часто ли вам приходится отсматривать логи?
2. Как вы впервые столкнулись с метриками?
Если вам был интересен этот пост прожмите умного жаба или сердечко, чтобы я корректно оценил метрики удовлетворенности подписчиков ❤️
В следующем посте разберем классификации метрик и их примеры!