流分析演示:Datazoom

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罗伯特•莱因哈特: 我昨天玩得很开心的另一款游戏是Datazoom. 首席执行官昨天四处走动，但我想她必须离开去参加另一个约会. 让我确认一下我没记错账. 在这里，我重新连接了它. 我已经在仪表板视图中了.

再说一次，他们没有给我开任何特殊账户，因为我是流媒体公司的. 我只是在他们注册后自动用电子邮件激活了这个账户, 我要, 再一次。, 有趣的是，这些术语和概念从一个分析系统到另一个分析系统是相当一致的.

我认为Datazoom在可视化方面做得很好, 但他们有收藏家的概念, 哪一个。, 就像我已经说过的, 是你收集数据的方式吗. 您有连接器，以便我们可以从收集器中取出数据并将其传递到有用的地方. 连接器. 虽然, 这实际上只是定义了数据存储，而数据管道定义了如何获取收集器并将其与连接器相匹配, 因为你可以用一个Datazoom帐户管理几个不同的实体. 我现在要讲的是你首先要做的，那就是设置你的收集器.

再说一次，他们有一个非常棒的视觉界面. 我可以点击加号在这里添加一个收集器. 一次又一次, 只是为了给你, 我发现了什么, 再一次。, 这些服务非常有用的一点是你可以开始了解你在构建自己的服务时需要关注什么.

所以，他们有所有主要的玩家供应商. 我们已经有了亚马逊的Fire TV. 我们有THEOplayer, Brightcove, 创作. 这个列表，你知道，你已经在流媒体上看到了所有这些供应商的名字. 如果他们在太空待了一段时间，那他们就会在这里. 我已经定义了两个JW配置，在这些配置中没有什么可做的.

在告诉它什么播放器API之后，你要做的唯一一件事是，注意它正在寻找JW player 8. 我不知道某些API调用是否与版本相关, 但我没看到JW Player 7, 例如. 但是这个FluxData, 这是Datazoom特有的, 让你了解他们是如何收集数据的. 实际上，它们使用的是轮询间隔. 我可以轮询数据，这里的默认值是super，默认值是1秒.

Datazoom赚钱的方式是通过数据传输. 所以如果你收集了很多, 就像, 如果我每秒钟从JW Player收集数据，这是一个两小时的活动, 有很多数据会进入Datazoom, 这是一个轮询机制. 我很确定, 我还没有把Datazoom上所有的API文档都看完, 但是您可以自定义事件处理程序，这样它就不是严格意义上的轮询间隔, 但我认为这是为了让他们可以很好地从一个收集器到下一个收集器来掩护他们的基地.

您可以指定此轮询间隔. 所以, 而不是检测比特率的变化, 它只是不停地投票, 它会看到比特率是否有变化. 因此，如果我在HLS中从1兆比特变为500千比特，我将根据轮询知道. 所以，我把它设置成比一秒攻击性小一点. 我记得是10秒. 我要取消它. 其他构型也是一样.

这都是关于FluxData Interval的. 一次又一次, 这是一种收集数据的方法，即使用一个定时间隔去观察玩家的行为. 注意，你会得到这个Collector的一个特定配置键. So, 这在, 再一次。, 美, 我认为, Datazoom的优点在于他们让你使用他们的服务变得多么容易.

同样，你可以免费获得大量数据. 就像, 如果你只是想在你的组织中做一些更小的实时事件流, 你可能马上就能得到一些有用的东西. 让我来打开特定于datazoom的示例.

再一次。, 我在JW Player的背景下展示这个, 但它也适用于他们列出的任何其他玩家. 他们甚至有一个通用的HTML5播放器类别. 但是你所做的, so, 我不需要对JW Player做任何操作, 我不需要在文档中做任何额外的操作, 我所要做的就是把这个信标脚本放在我文档的最后. 这个灯塔, 因为这个配置代码被传递到这个脚本配置工具, 它会为JW Player提供特定的JavaScript它知道如何绑定到它的事件api或者至少跟踪它的播放状态因为每个供应商控制视频状态的方式都是不同的. 如果你在我之前见过史蒂文, 他谈到了那些回放状态并更多地从状态角度捕捉它们而不是从UI角度. 不要把你的分析放在按下播放按钮上. 也许你可以从几个地方开始玩. 如果你有足够的分析能力，也许你会想要追踪它.

但在一天结束的时候，你可能只想知道，视频是在播放还是停止了? 总之，这是信标脚本，它和Datazoom的Collector一样简单. 我会把这个消掉然后给你看一个连接器. 连接器是我们讨论过的数据存储. 我用一个普通的Amazon S3存储桶设置了它，昨天我试用了Splunk. 我马上会讲到Splunk. 这是一个非常流行的工具. 我听一些同事谈论过这个问题. 他们确实有——再一次, 我还不想在Splunk上离题, 让我们来看看Amazon S3. S3当然只是云存储. S3代表的是简单存储服务. 如果我打开赛博鸭的橡皮小鸭子，点击刷新.

这就是我在这里配置的桶. 我只需要我的秘密访问密钥，我就可以看到昨天存储的数据. 它还没有为今天做一个桶，或者实际上已经做了? 是的，它为今天做了一个桶. 对不起,508. 这就是我从中得到的. 因此，Datazoom所做的是为我设置的收集间隔转储JSON文件. So, 我可能会看到大量JSON文档出现在这里, 我想我已经在TextWrangler中加载了一个.

我把它放大一点，这样你们就能感觉得到, 一次又一次, 就像, 我觉得有趣的是你可以, 如果你想, 我的观点呢?? 视图，我都不记得怎么增加字体了. 这里，这里，显示字体. 我全选，把它放大. 好了. 好吧. 这是Datazoom使用的JSON数据结构. 他们追踪的所有东西都在这里. 我认为, 再一次。, 他们提供API, 所以我可以进入我的帐户，在API级别上修改这个. 他们还没有在用户界面中公开这些控件, 但是收集了很多信息.

这就是Datazoom的想法, 我不知道它是否有竞争对手, 他们写得很详细吗. 比如，它会追踪你的网络服务提供商. 我能看出来这是机场送来的. 我是说，从酒店到机场，因为他们用Wayport作为希尔顿酒店的ISP.

这是我昨天做的一个测试. 他们给我的是晚的，长的. 他们给了我页码参考. JW Player，注意到这里给了我版本字符串，我不需要指定这个. 所有相关的指标都在那里. 这就是我想让你知道的，当你看到它的时候. 再一次，我鼓励你们自己看看，因为它很容易使用.

不过，为了开始收集事件，设置它的最后一步是Data Pipe. So, 再一次。, 我真正喜欢Datazoom的地方在于，它是一个很棒的图形表示，如果你要构建它，你必须自己设计, 我喜欢他们有这样一个小工具，这样我就可以添加尽可能多的收集器，我想要到多个连接器. And I can make different pipes; I'm not restricted to one. 如果我有一只手.我想让它把东西放到Amazon上，我建立了自己的后端来解决这个问题, 我可以把它当作它自己的管道.

因此，您可以拥有任意多的数据管道. 再一次。, 在这种情况下, 我只是希望所有玩家都能以收集者的身份将他们的所有数据分发给这两个服务. 非常简洁. 再说一遍，它们只是一座桥梁. 你可能会想，“好吧，这有什么好处呢?“这样做的好处是，你不必做任何事情, 对不起, 我之前在Dreamweaver中展示的多示例. 在我让你加载的例子中，三个供应商都在积极地收集分析数据, 这是我以前见过的, 而不是用我安排的东西, 但是那是。, "Oh, 让我们使用谷歌分析. “哦，现在，我们正在使用其他分析提供商."

这些都是来自这个页面的调用? 现在我有三个信标. 我已经向谷歌分析发出了信号, 我从穆克斯那里得到了一个信标因为我有穆克斯图书馆, 我在这个页面上找到了数据空间的信标. So, 基于这里的间隔，每个玩家事件会更快地发出三个呼叫, 这很麻烦.

所以, Datazoom的全部产品, 我认为, 出现是因为他们承认这一点, “嘿, 你知道吗?? 如果您需要多个分析服务, 最好你只收集一次数据并将其发送给所有这些服务，因为这样你就有了一个关于玩家的单一入口点, 然后你就可以发送出去了,“这很好. 一次又一次, 你可以自己构建一个类似的系统，但Datazoom已经为你准备好了. 这很酷.