用户行为数据采集──埋点,是用户行为分析中非常重要的环节,直接决定数据广度、深度、质量,影响后续所有的环节。就埋点本身来说,技术实现的难度并不高,但是整个埋点的过程可以说十分的复杂繁琐,有非常多细节和流程需要考虑,不同类型客户端如何采集,数据如何统一,哪些信息需要在客户端采集,哪些信息需要在后端采集,如何减少数据上报的延时和漏报,如何对成千上万个埋点进行统一的管理?这一系列文章基于用户行为分析数据平台一年的工作经验,会对埋点的全过程进行思考和讨论,涉及对埋点基础知识的介绍,讨论如何从 0 到 1 开始用户行为数据采集工作,分享负责项目的埋点方案,介绍埋点管理系统,梳理整个埋点协作流程等方面。
上篇文章讨论了将采集规范线上化的埋点管理系统,点击查看。本文是系列文章的第四篇,关注埋点测试环节,思考如何通过高效的小工具帮助研发测试同学开发埋点,提升工作效率。

如何让研发同学愉快地埋点

参与过埋点开发上线的同学应该都知道,一般来说开发测试人员都不喜欢做埋点需求。因为埋点就是一个体力活,非常繁琐,随着产品的迭代,越到后期埋的点越来越多,维护起来十分麻烦。为了改善生产关系,需要想办法让研发愿意去埋点。如何让研发测试同学愉快地埋点呢?基本的思路还是要简化埋点的工作流,提升开发测试的效率,降低沟通的成本。根据实践的经验,有两个事情可以做。一方面,要建立统一规范的埋点流程,并尽量让流程线上化,这部分的内容已经在《【用户行为采集】(二)建立埋点采集规范》、《【用户行为采集】(三)埋点管理系统》中详细讨论过;另一方面,需要提供一些高效的小工具,帮助开发同学进行埋点测试、校验,让研发测试同学能够用更少的时间,完成高质量的埋点。

原始的测试方法

在我负责的项目中,和埋点管理功能一样的情况,埋点测试功能也是在后期迭代中添加的功能。就开始的时候,我们提供了一种相当原始的测试埋点的方法。大致是这样的:

  1. 研发测试人员触发待验证的埋点,数据上报到大数据测试环境
  2. 研发测试人员用抓包工具记录下刚才上报的埋点的日志 ID
  3. 数据团队将收到的测试埋点数据切片,按时间倒序排列,将切片放到一个 FTP 服务上
  4. 研发测试人员访问 FTP 服务,在最新的切片,通过日志 ID 找到要验证的数据,按照埋点需求进行验证。
    感受下这样的测试方法,对研发测试同学是非常不友好的。比如,为了定位要测试的数据,需要使用抓包工具,比较繁琐;需要登录另外的系统访问上报的测试数据;如果同时有大量的测试数据上报,要定位的数据可能不在最新的切片中,查找困难;另外,一个埋点的字段可能多达几十个,如果不做格式化处理,阅读起来很反人类。总之没有人愿意用这样的方式验证埋点,研发测试同学也多次提出需求,希望提供一些功能帮助他们校验埋点。

改进后的测试功能

针对原始测试方法中存在的痛点,我们设计了相应的解决方案。改进后的测试流程如下:

  1. QA登录系统,进入埋点测试模块,扫描二维码获取设备ID
  2. 输入设备ID,开始监听后,在测试客户端操作触发埋点上报
  3. 系统按时间顺序展示收到的埋点数据,QA查看上报埋点以及埋点属性字段是否符合预期

查询测试设备二维码

查询测试设备二维码

系统按时间顺序展示收到的埋点数据

系统按时间顺序展示收到的埋点数据

通过这样的埋点测试功能,基本解决了测试研发同学验证埋点的需求。不再需要使用抓包工具,获取日志ID定位待测试的埋点,只需要登录系统输入测试设备ID,就可以开始收取上报的测试埋点数据,并且系统做了格式化的数据呈现,校对起来也比以前方便了许多。

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