一、前言
大数据应用一般会有采集、加工、存储、计算及可视化这几个环节。其中采集作为源头，在确保全面、准确、及时的前提下，最终加工出来的指标结果才是有价值的。
而埋点作为一种重要的采集手段，可以将用户行为信息转化为数据资产，为产品分析、业务决策、广告推荐等提供可靠的流量数据支持。
在业务需求少的情况下，可以运用一些简单的方法快速采集用户行为。但如果业务线、终端众多，数据需求多样，就需要设计好埋点模型和采集规范，工具化、平台化、流程化的管理来保证埋点的质量。
二、事件模型
首次需要思考的是，如何描述和记录用户的一次行为。这里我们使用的事件模型，即：
who 访客标识、设备指纹、登录ID
when 事件发生时间、上报时间
where 设备环境、网络环境、业务环境等
what 事件标识、事件参数
我们设计了可以承载以上信息的日志模型，并保持必要的可扩展性，将数据映射到schema的各个字段中，一次行为便完整的记录下来。
三、采集方式
数据模型设计好后，接下来要考虑的是如何将客户端内的用户行为数据采集到服务端，这里主要依赖于客户端提供的监听能力。
目前有赞支持两种采集方式：
3.1 无痕埋点（或全埋点）
利用浏览器或APP自带的监听方式，对用户的浏览页面、点击等行为进行收集，可以收集到的信息主要有：
无痕埋点的优势有：
前端接入成本低，不需要额外开发
用户动作收集完整，不会漏失
但同时也会存在以下问题：
无痕埋点在有赞一般用来做粗粒度的快速业务探索。
3.2 代码埋点
代码埋点是指依赖前端同学，自定义监听和收集处理。代码埋点的优势有：
事件标识明确
业务参数丰富
事件的触发方式可以灵活自定义
分析更方便、精确
随之而来的是以下问题：
前端代码的开发、管理成本
只能收集到事件上线之后的数据
在业务需求复杂，无痕埋点收集到的信息无法支持分析时，就需要进行代码埋点。
四、埋点sdk
为简化前端同学的埋点开发工作，使其只需要关注于业务本身，并对埋点的一些约定进行必要的约束，有赞开发了多个端（js/小程序/android/ios/java）的埋点sdk。
sdk默认支持以下功能：
访客标识管理
会话管理
环境参数默认收集
参数的生命周期管理
默认事件的收集
跨端的sdk通信（如app嵌套h5页面）
内部业务的特殊处理逻辑
日志的格式化、合并、生命周期管理
日志的上报机制
前端同学通过sdk提供的接口进行开发，只需要关注：
SDK的初始化配置
事件怎么标识
事件需要哪些参数
事件如何触发
五、日志中间层
数据收集上来后，原始日志还处于非常精简的状态，需要进一步加工成日志中间层，主要有以下几个环节：
实时流中间层是以JSON格式存储在kafka中，并且提供对应的JavaBean类，方便实时任务开发解析处理，并且也可以与streamSql相结合使用。
离线中间层是存储在同一个表中，字段与实时流格式保持一致，以日期和业务作为分区条件，并会自动创建所有业务的视图表，方便中间层的统一调整以及数仓的权限管理。
到这个阶段，有了通用的日志模型和sdk，埋点工作可以标准化的开展起来。但随着承接的业务越来越多，更多的问题在等待着我们。
六、位置追踪规范
在精细化运营及算法推荐等应用场景下，需要非常精确掌握行为发生的位置场所。如果每个业务都自定义一套标识方式，那么每次分析工作都需要重新开发，无法复用逻辑，这将极大的浪费开发资源，因此需要制定出统一的位置规范。
我们将位置分成了四个粒度：
业务
页面域（包括页面类型和页面id）
组件域（如图中红色部分，包括组件类型和组件序号）
展位域（如图中绿色部分，包括展位标识和展位序号）
业务 + 页面域 + 组件域 + 展位域 + 页面随机码，可以唯一确定一个访问的位置。基于位置分解出来的维度组合，可以很方便的分析出各个粒度的访问、曝光、点击数据。
类似的还有算法追踪规范，在此不作展开。
七、埋点管理平台
有赞的早期阶段，所有业务的埋点方案都是记录在wiki中。随着业务线和项目的快速增加，wiki记录的弊端也逐渐暴露出来：
登记格式无法统一，关键信息容易缺失
事件查找不便，分析同学不知道已有哪些事件
迭代更新事件无法合并，同时存在多份信息
开发进度、测试进度无法监控
埋点质量问题无法快速对接
基于开发中碰到的各类问题，愈发的让我们意识到平台建设的必要性，主要涉及以下几点能力：
当有了埋点元数据，可以延伸出来更多的操作空间，如：
埋点的自动测试
埋点的自助分析
埋点的开发提示
埋点的质量监控
7.1 埋点元数据管理
根据事件模型及位置追踪规范，我们将元数据的组成分为 业务、 页面、 组件、 展位、 事件
业务：由业务类型（微商城、零售等）和SDK类型（js/小程序/android/ios/java）唯一确定。页面、组件、展位、事件等属于且仅属于一个业务。
页面：具有相同页面结构的一类网页或者移动端页面。
组件：页面内的区块，也包括跨页面的可复用区块。
展位：组件内最细粒度的坑位，有三种位置标识，即递增（顺序排列）、固定（特定的位置）和正则标识（复杂布局）。
事件：埋点基本单元，对应用户的一个动作，比如进入页面、点击按钮、商品曝光等，每个事件还可以定义独有的参数。按其归属，可以分为全局事件、页面事件和组件事件。
7.2 项目流程管理
当一个新项目启动时，会有对应的一批埋点需求，为了方便PM管理与追踪进度，以及日后的质量反馈，需要有项目级的管理功能来支持。
埋点项目可以涉及多个业务，由PM/前端/数据/BI/测试等共同参与，并跟踪从立项到评审、设计、开发、联调、上线等各个阶段。埋点项目组织了埋点需求相关的页面、组件、展位和事件。
7.3 埋点测试
上线前的埋点测试直接关系到数据质量，早期测试是使用抓包工具，每个事件肉眼判断，不仅效率低下，而且容易判断错误或遗漏。因此当元数据收集完成之后，为了解决以上问题，我们设计了埋点在线测试功能。
测试用户输入项目和用户标识，在线测试模块会将用户标识存储到redis中
校验任务消费实时日志，并定时同步埋点元数据和用户标识集合，以此校验日志并收集到埋点平台中
将收集到的实时日志返回给用户
项目已测试的事件进行汇总，生成概览数据
日志检测项
日志格式是否标准
通用业务参数是否收集完整
业务、页面、组件、事件是否登记
事件参数是否缺失，格式是否符合要求
检测等级分为Warning/Error级别，会有相应的错误信息。
测试结果
使用不同图标来标识检测状态，并且给出本轮测试的汇总数据。
项目测试概览
汇总项目中所有事件的测试状态，并给出失败事件的明细日志。
用户标识
为了方便测试同学快速找到自己的用户标识，平台提供了pc链接、手机扫码、手机号等快捷查找方式。
7.4 质量监控
测试的覆盖面不全，或者系统日常的开发迭代，都有可能会导致线上埋点的质量问题。早期常常会出现这样的场景：
开发同学误修改一段代码，导致线上埋点事件丢失，很长一段时间后，运营同学发现某个指标波动异常，逐层查询，最终定位问题，但这期间的数据已无法恢复。
为了避免这种情况一而再，再而三的发生，就需要对线上的流量日志实时监控起来，并且第一时间反馈到相关负责人。
详细内容将在下篇埋点分享中介绍
7.5 埋点分析
早期埋点上线后，分析同学会根据埋点元数据，通过写sql或代码的方式，处理实时流和离线表来查询出想要的指标。其中有不少数据需求都是比较通用的场景：
查询某个事件按一定维度pv/uv的指标或接口，分析多个行为的转化漏斗，某类渠道的归因分析
这部分可以通过通用分析模型自动处理，从而提升分析效率。
详细内容将在下篇埋点分享中介绍
八、埋点开发流程
早期埋点的设计与对接工作都是由数据组同学来支持，随着业务规模的不断扩大，已经逐渐成为开发的瓶颈。
依托于埋点平台提供出来的能力和工具，我们规范了埋点项目的开发流程，改由PM做为流程的负责人，协调各方资源，并把控各阶段的进度。
开发流程如上图：
PM在PRD中明确数据需求，给出指标的定义、获取指标的方式等。
PM确认开发资源及排期（前端、分析同学）
相关同学设计并在平台上登记埋点方案，设计完成后前端、分析同学对埋点方案进行评估
前端同学根据埋点方案进行开发
开发完成后，前端和PM对埋点进行测试，确保上线前所有事件均测试通过
分析同学提前准确代码，埋点上线后第一时间产出相关指标
若相关同学接收到埋点平台报警时，需要及时处理问题并反馈影响
通过流程和赋能，数据组可以节省出人力，投入到其它需要发挥数据价值的地方。
核心业务流程中的埋点仍由数据组介入管理，需要严格保证其质量。
九、埋点底层框架
日志流转主要环节如上图：
1、前端监控用户行为，收集并通过http请求上报
2、NIO高并发日志接收服务将日志转发到rsyslog服务器中，再通过logstash转发到kafka原始日志中
3、JAVA端埋点通过异步请求将日志上报到nsq中，再通过flume实时同步到kafka原始日志中
4、flink实时ETl任务将原始日志加工成标准中间层格式，并继续落地到kafka
5、kafka日志通过flume同步到hdfs，按小时切割文件
6、hdfs日志文件通过spark小时级任务转化成hive表
十、未来展望
目前埋点平台支撑了有赞微商城、零售、美业、精选、分销、有赞云、内部系统等十几条业务线，平均每月20+新项目的项目，在支持已有流量需求的同时，我们也在思考如何进一步提升开发效率和发挥数据价值：
更加友好的平台引导，让不懂埋点的小白用户能快速上手
前端开发效率提升，sdk与前端框架结合，可视化、配置化埋点
降低sdk上报的丢失率
全端的用户日志快捷查找，提升测试和排查问题效率
更智能的质量管理，快速定位和解决埋点问题
实时日志中间层与业务域的维度扩展
无痕埋点的页面自动归类标识
分析效率提升，与指标库打通，以及更易用的转化和归因模型来快速定位问题
支持算法ABTest实验分析
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