ADC

使用 NetScaler 增强 AWS 中单击流分析的功能

客户越来越多地通过各种应用程序(例如移动应用程序、SaaS 应用程序等)访问公司产品。因此,应用程序可能会成为客户体验数据的地雷。为了在线跟踪客户行为,以客户为中心的公司使用这些客户行为数据为每个客户形成数据驱动的配置文件。

单击流是表示用户在 Web 站点或移动应用程序上的操作(单击)的一系列事件。但是,单击流的范围超出了单击量。它包括产品搜索、展示次数、购买以及任何可能与业务相关的此类事件。仅仅收集和存储客户体验数据并没有多大价值。需要在适当的时间将高度复杂的数据无缝分发给合适的供应商。企业可以从数据中获取价值,并快速做出有意识的决策来改进其战略。因此,公司越来越多地使用单击流分析来收集对应用程序的客户体验旅程的见解。

阅读本文档后,您可以很好地了解单击流数据为什么至关重要,如何收集、存储、分发数据以及将其转换为有意义且可操作的分析。

NetScaler 与 NetScaler ADM 集成,为亚马逊 Kinesis Data Firehose 等 AWS 服务增加价值,为企业提供围绕用户单击流的同类最佳分析解决方案。

此 NetScaler 解决方案可帮助您高效且极其简单地解决复杂的业务问题。NetScaler 和 AWS Kinesis 帮助发现工作流程设计不佳所存在的问题。NetScaler ADM 通过应用相关过滤器帮助捕获 Web 应用程序和网络性能相关的问题。将 NetScaler 与 NetScaler ADM 和 AWS Kinesis 结合使用可帮助您管理和分析每个阶段大量涌入的单击流数据。此解决方案具有高可用性、可扩展性、可靠性,并确保连续和安全的交付。因此,您可以获得切实可行的见解。

企业为什么选择单击流分析?

企业选择单击流主要是为了了解用户如何与应用程序进行交互,并获取有关改进应用程序目标的见解。单击流分析是一个信息检索用例,用于跟踪用户的行为、导航习惯等。单击流分析为您提供以下信息:

  • 客户单击哪个链接的频率更高,在什么时间单击。
  • 访客在访问我的 Web 站点之前在哪里?
  • 访客在每个页面上花了多少时间?
  • 访客在何时何地单击 Web 浏览器上的“返回”按钮?
  • 访客在其购物车中添加了(或从中删除了)哪些物品?
  • 访客从哪个页面退出了我的 Web 站点?

使用 Amazon Kinesis 管理单击流数据的分析服务

您可以使用 Amazon Kinesis 执行单击流分析。Amazon kinesis 通过以下服务启用单击流分析:

借助 Amazon Kinesis,您可以收集和分析任何规模的庞大数据集。AWS Kinesis 可以处理来自各种来源的数据,例如:

  • 移动应用程序和 Web 应用程序(例如,游戏、电子商务)
  • IoT 设备
  • 社交网络应用程序
  • 金融交易服务
  • 地理空间服务

NetScaler 如何启用单击流分析

NetScaler 解决方案安全地整理并提供有关用户活动的信息,例如访问的网站、花费的带宽和导航流程。公司将分析这种高吞吐量和连续单击流数据,以证实以下内容的有效性:

  • 站点布局
  • 市场营销活动
  • 新应用程序功能

使用 NetScaler 逻辑视图进行单击流分析

由于 NetScaler 能够为企业环境提供弹性网络保护,通过卸载计算密集型任务并在这些数据上运行会话,可以显著降低服务器成本。从而帮助公司始终以高可用性、安全性和低延迟特性实时识别事件。

有关配置信息,请参阅为 单击流分析配置 NetScaler 解决方案。

NetScaler 和 NetScaler ADM 如何补充 AWS 环境

下图说明了在 AWS 基础结构中执行单击流分析的端到端用户工作流。下图可帮助您了解以下过程:

  • 用户如何与 NetScaler 交互
  • NetScaler 如何捕获用户的操作并生成单击流数据
  • 单击流数据如何传输到 AWS 服务 (Amazon Kinesis)
  • Amazon Kinesis 如何处理和存储数据日志以生成有意义的单击流分析

单击流体系结构

NetScaler 无缝集成到 AWS 环境和 NetScaler ADM 中,可帮助企业与可变数量和多样性质的单击流数据兼容。它提供简单地加载和分析流技术推送知识的服务。您还可以创建自定义流技术传输知识应用程序以满足专业需求。

Amazon Kinesis

AWS 环境有不同的服务,可对 NetScaler 捕获的用户事件、日志和指标进行分析。数据可以是 Web 站点单击流、金融交易、社交媒体源、IT 日志和位置跟踪事件。

  • Amazon Kinesis Data Streams 可在涉及可扩展且持久存在实时数据流的情况下执行分析,这些数据流可以持续每秒从多个来源捕获数据(单位为 GB)。
  • Amazon Kinesis Data Analytics 可用于两次会话生成之间的延迟较低的场景,因为聚合各种数据集所需的时间较少。
  • 适用于 Microsoft Windows 的 Amazon Kinesis 代理会收集、解析、筛选输入数据并通过流技术将其传输到 Kinesis Data Streams。
  • 一旦数据在云中启动,您就可以实施精确的数据管道以获得所需的结果。例如,您可以在 Amazon Quick Sight 中使用此信息,该工具是用于构建控制板的可视化工具。

AWS Kinesis 控制板提供以下服务:

  • 展示 Web 应用程序 UI 问题
  • Web 使用量指标的近实时可视化,例如每小时事件数、访客人数和引用网站数。
  • 会话智能分析

AWS Kinesis 控制板

NetScaler ADM 分析

通过将 NetScaler ADM 与 NetScaler 配合使用,您可以获得所有业务环境的单一管理视图。NetScaler 捕获的日志被输入到 NetScaler ADM,它将您的各个应用程序视为一个单一实体。可以通过以下 ADM 功能获得宝贵的见解并有效地解决问题:

  • 智能分析
  • 网络交易分析
  • 异常检测
  • 性能和网络相关问题

以下 ADM 服务控制板可帮助您获得有价值的见解,以有效地解决问题。

NetScaler ADM 应用程序活动分析

NetScaler ADM 如何与 Clickstream 分析相关联

单击流分析数据可以与 ADM 分析相关联,以描述、预测和提高应用程序的性能。

有关 NetScaler ADM 的更多信息,请参阅 NetScaler ADM

例如,一个组织在分析其日志时注意到大多数用户都在放弃自己的站点。但是,要找出这种用户行为背后的根本原因,他们需要找出应用程序的哪一部分表现不佳。借助单击流分析数据和 ADM 分析,您可以获得以下见解来分析用户放弃站点的原因:

  • 用户是因为延迟、5xx 错误放弃的吗?
  • 存在任何 SSL 握手错误吗?
  • 应用程序中是否有某些部分存在性能或网络相关问题?
  • 是否存在 404 错误,或者页面加载时间是否需要永久响应,等等。
  • 客户是否面临服务器响应异常问题?

NetScaler ADM 服务提供 Web 见解,允许 IT 管理员使用以下功能加快解决问题的速度:

  • 对由 NetScaler 提供服务的所有 Web 应用程序提供集成的实时监视。
  • 通过可观察性工具(例如全球服务图)全面了解与时间、延迟和用户通常的行为有关的应用程序性能。
  • 执行智能分析以了解服务器响应异常。
  • SSL 洞察有助于解决 5xx 和 4xx 错误。
  • 要维护包括以下内容的所有 Web 会话的记录:
    • 每个 Web 交易的详细日志
    • 查找相关日志的搜索功能
    • 能够隔离 ADC 到最终用户与ADC 到服务器的问题

ADC 导出的用于单击流分析的数据类型

NetScaler 捕获生成不同形式数据的不同来源,如下所示:

  • Web 服务器日志

    Web 服务器日志记录功能将 HTTP 和 HTTPS 请求的日志发送到客户端系统进行存储和检索。这些日志包含大量的数据,这些数据难以理解和弄明白。分析工具有助于理解并从中带来价值。有关配置详细信息,请参阅本文档中的 Web 日志记录配置部分

  • syslog

    syslog 的主要用途是用于系统管理。主动式 syslog 监视可以带来回报,因为它可以显著减少基础结构中服务器和其他设备的停机次数。Syslog 识别关键的网络问题并主动报告这些问题。

  • 访问日志

    访问日志存储有关 Web 服务器上发生的事件的信息。例如,当有人访问您的 Web 站点时,会记录并存储日志,以便向 Web 服务器管理员提供诸如访客的 IP 地址、他们正在查看的页面、状态代码、使用的浏览器等信息。如果缺乏理解日志的适当知识,访问日志可能会应接不暇。 可以对系统进行编程以集成:

    • NetScaler 可实现无缝交付
    • Kinesis 以获得对企业有用的切实可行的见解
  • 审核日志

    审核日志记录功能使您能够记录内核和用户级守护程序中各种模块收集的 NetScaler 状态和状态信息。

  • 错误日志

    错误日志文件有助于管理员提供有关 Web 服务器上发生的特定错误的更多信息。

配置 NetScaler 解决方案以进行单击流分析

通过 Web 服务器日志记录功能,您可以将 HTTP 和 HTTPS 请求的日志发送到客户端系统以进行存储和检索。

要将 NetScaler 配置为 Web 服务器日志记录,您必须:

  • 启用 Web 日志记录功能
  • 配置缓冲区的大小以临时存储日志条目,因为 Web 日志服务器在 NetScaler 上运行。

要使用 CLI 配置 Web 服务器日志记录,请执行以下操作:

  1. 启用 Web 服务器日志记录功能。

    enable ns feature WL
    <!--NeedCopy-->
    
  2. [可选] 修改/配置用于存储记录信息的缓冲区大小。

    set ns weblogparam -bufferSizeMB 60
    <!--NeedCopy-->
    
  3. 安装 NetScaler 网络日志 (NSWL) 客户端。有关更多信息,请参阅 安装 NetScaler 网络日志 (NSWL) 客户端

  4. 通过在下载了软件包的系统上执行以下操作,在 Windows 上安装 NSWL 客户端。

    1. 提取软件包中的 nswl_win-< release number >-< build number >.zip 文件并将其复制到要安装 NSWL 客户端的 Windows 系统中。

    2. 在 Windows 系统中,将该文件解压到一个目录中(称为 < NSWL-HOME>)。提取 bin、samples 和其他目录。

    3. 在命令提示符下,从 < NSWL-HOME >\bin 目录运行以下命令:

    nswl -install -f < path of the log.conf file >\log.conf
    <!--NeedCopy-->
    

    注意:

    要卸载 NSWL 客户端,请在命令提示符下从 < NSWL-HOME >\bin 目录运行以下命令:

    nswl -remove
    <!--NeedCopy-->
    
  5. 安装 NSWL 客户端后,使用 NSWL 可执行文件配置 NSWL 客户端。这些配置存储在 NSWL 客户端配置文件 (log.conf) 中。

    从 NSWL 可执行文件所在的目录中运行以下命令:

    \ns\bin
    <!--NeedCopy-->
    
  6. 在 NSWL 客户端配置文件 (log.conf) 中,通过在客户端系统命令提示符下运行以下命令来添加 NetScaler IP 地址 (NSIP),NSWL 客户端从中收集日志:

    nswl -addns -f < Path to the configuration(log.conf) file >\log.conf
    <!--NeedCopy-->
    
  7. 输入 NetScaler 设备的 NSIP(IP 地址)、用户名 nsroot 和密码作为“实例 ID /您设置的密码”,以便:

    • 将 NetScaler IP 地址 (NSIP) 添加到 NSWL 配置文件后,NSWL 客户端连接到 ADC
    • 在将 HTTP 和 HTTPS 请求日志条目发送到客户端之前,ADC 会对其进行缓存。
    • 客户端可以在存储这些条目之前(通过修改 log.conf 文件)对其进行过滤。

注意

更改 NetScaler 的默认密码,然后继续进行配置。键入以下命令以更改密码:

set system user nsroot -password <your password>
<!--NeedCopy-->

配置 Amazon Kinesis 代理

在 AWS Web 控制台中执行以下步骤以配置 Amazon Kinesis 代理:

  1. 创建一个配置文件 (appsettings.json) 并进行部署。配置文件定义来源、目标位置以及将来源连接到目标位置的管道的集合,以及可选的转换。

    下例是一个完整的 appsettings.json 配置文件,该文件将 Kinesis 代理配置为通过流技术将 Windows 应用程序日志事件传输到 Kinesis Data Firehose。

    {
    "Sources": [
        {
            "Id": "NSWLog",
            "SourceType": "DirectorySource",
            "Directory": "C:\Users\Administrator\Downloads\nswl_win-13.0-52.24\bin",
            "FileNameFilter": "*.log"
            "RecordParser": "TimeStamp",
            "TimestampFormat": "yyyy-MM-dddd HH:mm:ss.ffff", //Optional parameter required only by the timestamp record parser
            "TimeZoneKind": "UTC", //Local or UTC
            "SkipLines": 0 //Skip a number of lines at the beginning of each file
        }
        ],
    "Sinks": [
        {
            "Id": "ApplicationLogKinesisFirehoseSink",
            "SinkType": "KinesisFirehose",
            "StreamName": "Delivery-ik-logs",
            "AccessKey": "Your Access Key",
            "SecretKey": "YourSecretKey",
            "Region": "ap-south-1"
        }  
        ],
    "Pipes": [
        {
        "Id": "ApplicationLogSourceToApplicationLogKinesisFirehoseSink",
        "SourceRef": "ApplicationLogSource",
        "SinkRef": "ApplicationLogKinesisFirehoseSink"
        }
        ],
    "Telemetrics":
        {
        "off": "true"
        }
    }
    <!--NeedCopy-->
    
  2. 在数据源上设置 Kinesis 代理以收集数据并持续将其发送到 Amazon Kinesis Firehose/Kinesis Data Analytics。有关更多信息,请参阅面向 Microsoft Windows 的 Amazon Kinesis 代理入门
  3. 使用 Amazon Kinesis Firehose创建端到端数据传输流。传输流会将您的数据从代理传输到目的地。目标包括亚马逊 Amazon Kinesis Analytics、Amazon Redshift、Amazon Elasticsearch 服务和 Amazon S3。对于来源,请选择 Direct PUT or other sources(直接 PUT 或其他来源)以创建 Kinesis Data Firehose 传输流。
  4. 使用 Amazon Kinesis Analytics 中的 SQL 查询处理传入的日志数据。
  5. 将处理过的数据从 Kinesis Analytics 加载到 Amazon Elasticsearch 服务以对数据进行索引。
  6. 使用可视化工具(例如 Kibana 和 AWS QuickInsight Services)分析处理过的数据以及使其可视化。

引用