|
|
| Строка 1: |
Строка 1: |
| '''<u>Данный функционал пока отсутствует !</u>'''
| |
|
| |
|
|
| |
| Бизнес-события — важная концепция и центральный элемент Ключ-АСТРОМ Business Observability. Бизнес-события генерируют данные бизнес-уровня, позволяющие реализовать важные сценарии использования.
| |
|
| |
| == Бизнес события ==
| |
| Событие — это действие или событие, происходящее в системе или сервисе, например, когда клиент заполняет опрос удовлетворенности или когда пользователь нажимает кнопку подписки. Система генерирует сигнал при возникновении события. Событие становится бизнес- событием, когда оно генерирует данные бизнес-уровня. Ключ-АСТРОМ расставляет приоритеты для бизнес-событий отдельно от данных мониторинга, чтобы обеспечить получение данных бизнес-уровня.
| |
|
| |
| == Данные бизнес-событий ==
| |
| Данные бизнес-событий — это точные данные, которые не зависят от выборок для определения базовых показателей, выявления тенденций или оповещения об аномалиях со статистической точностью. Они основаны на полных и точных данных, позволяющих информировать предприятия о производительности системы и аномалиях в режиме реального времени. Бизнес-события предоставляют полные и точные данные для поддержки сложных бизнес-задач, а также для поддержки ИТ-задач, где требуется полная точность.
| |
|
| |
| Данные бизнес-событий включают в себя:
| |
|
| |
| * '''Полнота''' - Регистрация всех событий.
| |
| * '''Полная доступность''' - Все события можно запросить без экстраполяции.
| |
| * '''Информация о событиях в режиме реального времени''' - Становится доступна сразу после их наступления.
| |
| * '''Без ограничений''' - Количество генерируемых событий не ограничено.
| |
| * '''Детализация''' - Не объединяются в группы по мере их старения.
| |
| * '''Долгий срок хранения''' - Срок хранения информации о событиях составляет до десяти лет.
| |
| * '''События учитывающие топологию''' - Сохраняются вместе с контекстом топологии.
| |
| * '''События, регистрируются из различных источников''' - Включают события, созданные ЕдинымАгентом, RUM, логами и внешними источниками.
| |
| * '''Единство''' - События хранятся в едином хранилище данных и доступны через единый язык запросов DQL.
| |
|
| |
| Для принятия бизнес-решений и составления отчетов, где точность имеет решающее значение, часто требуются данные бизнес-уровня. Сравните это с типичной ИТ-отчетностью, которая достигается за счет выборки и экстраполяции.
| |
|
| |
| == Примеры использования бизнес-событий ==
| |
|
| |
| * Данные о бизнес событиях можно использовать для отслеживания финансовой информации, такой как выручка от продаж и рентабельность. Сезонные и долгосрочные тенденции можно использовать для прогнозирования спроса. Благодаря десятилетнему периоду хранения данных, сезонные тенденции легко трансформируются в долгосрочные без экстраполяции.
| |
| * Бизнес-события могут использоваться для отслеживания сложных бизнес-процессов, таких как управление и выполнение заказов, для извлечения и сегментации финансовых данных из платежного шлюза, а также для обогащения данных Ключ-АСТРОМ внешними бизнес-данными, такими как отзывы пользователей, полученные с помощью решений для анализа отзывов клиентов (VoC).
| |
| * Например, автопроизводитель может использовать бизнес-мероприятия для лучшего понимания пути клиента в онлайн-конфигураторах автомобилей, даже если этот путь длится несколько недель или месяцев и включает в себя множество точек контакта. Руководители предприятий могут выявлять, где пользователи сталкиваются с трудностями, экспериментировать с подходами к повышению эффективности достижения целей и более точно ориентироваться на конкретные демографические группы аудитории.
| |
|
| |
| == Поток данных бизнес-событий ==
| |
| Поток данных бизнес-событий в Ключ-АСТРОМ состоит из трех этапов:
| |
|
| |
| # '''Захват''' - Данные о бизнес-событиях могут поступать из ЕдиногоАгента, JavaScript API RUM и внешних источников.
| |
| # '''Процесс''' - Пайплайны обработки данных позволяют улучшить анализ и отчетность. Варианты обработки включают фильтрацию, разбор, обогащение, преобразование или назначение периода хранения.
| |
| # '''Анализ''' - Данные, хранящиеся в хранилище данных можно исследовать с помощью языка запросов Ключ-АСТРОМ ( DQL) для выявления закономерностей, обнаружения аномалий и выбросов, составления отчетов о тенденциях и многого другого. Запросы DQL также используются для создания панелей мониторинга, диаграмм, метрик и отчетов. Вы можете использовать DQL для экспорта выбранных данных во внешние инструменты.
| |
