하나의 서비스 계정으로 Google 애널리틱스 앱을 확장하는 방법은 무엇입니까?

Question

우리는 배포 플랫폼이며 Google의 트래픽이 많은 웹 사이트 인 Google 웹 로그 분석 (GA) 데이터를 사용자를위한 서비스로 작성하여 분석 서비스를 구축 할 계획입니다. 사용자는 기본적으로 사이트에 업로드 한 자산이 시간 경과에 따라 어떻게 수행되는지 확인할 수 있습니다. 이를 위해

우리는 우리의 사용자가 하나 개의 서비스 아래 GA의 API에 요청을 만드는 Node.js를 응용 프로그램 (OAuth2를)를 통해 우리 자신의 GA 데이터에 대해 쿼리 할 수있는 작은 웹 응용 프로그램을 작성, 계정에 우리의 액세스 토큰이 있습니다.

이 앱을 약간 사용하여 크기를 조정하기 시작한 후 GA API에는 확장이 어려워졌습니다.

하나는 초/IP 당 10 개 이상의 요청과 동시에에 결코 4 개 이상의 요청을 할 수없는 하나 서비스 계정에서 요청을 수행합니다. 이것은 우리가 수백 명의 사용자에게 앱을 출시하는 것을 불가능하게하는 막 다른 길잡이입니다.

하나의 요청을하는 Google API 앱을 확장하는 방법에 대한 제안이 있습니까 서비스 계정?

Answer 1

더 많은 제한 사항을 잊어 버리고 있습니다. 하루에 조회 (프로필) 당 최대 10,000 개의 요청을 만들 수 있습니다. 그 할당량을 매우 빠르게 날려 버릴 것입니다. 이를 확장하거나 초당 10 개의 요청을 확장 할 수있는 방법이 없습니다.

데이터를 서버로 추출한 다음 사용자에게 해당 데이터를 제공하는 스크립트를 만드는 것이 좋습니다. 그런 다음 GA에서 데이터를 한 번만 요청하면 할당량 한도가 모두 무시됩니다.

두 번째 옵션은 여러 클라이언트 ID를 만들고 다른 클라이언트 그룹에 다른 클라이언트 ID를 할당하는 것입니다. 그러나 IMO는 규모가 크지 않으며 관리하기가 매우 어려울 것입니다. 그래서 나는 이것을 사용하도록 조언하지 않을 것이다.

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Google에 초당 10 건의 요청 또는 하루에 10k 건의 요청을 연장하도록 요청할 방법이 없습니다. 항상 동일한보기에서 요청할 것이므로 최선의 방법은 매일 밤 자신의 서버에 데이터를 추출한 다음 거기에서 사용자에게 제공하는 것입니다.

당신이하고있는 플랫폼이나 언어를 언급하지 않았기 때문에 나는이 문제를 해결하기 위해 개인적으로 무엇을 할 수 있는지 보여 줄 것입니다.

나는 OAuth2를 사용하여 Google의 인증 서버에 연결하는 사용자 지정 SSIS 연결 관리자를 만들었습니다. 그런 다음 연결 관리자를 사용하여 Google 애널리틱스 API에 연결하는 맞춤 데이터 흐름 작업을 만들었습니다. 그런 다음 SQL Server에 필요한 정보를 요청하는 SSIS 패키지를 만들었습니다. 필요한 모든 데이터가 있는지 확인하기 위해 매일 밤이 작업이 실행됩니다.

을 기억하세요

1. 데이터를 24에서 시간 이전은 어제 선택 귀찮게하지 않습니다 처리가 완료되지 않았습니다. 그 후 데이터는 안정적이므로 다시 요청할 필요가 없습니다.
2. Google 애널리틱스에있는 데이터의 양에 따라 작은 단위로 요청해야합니다. 그렇지 않으면 샘플링 또는 시간 초과로 끝납니다. 그러나 사이트가 얼마나 바쁜지에 달려 있습니다. 한 사이트에 한 달에 150 만 개의 레코드가 있고 그 사이트에서 시간 초과를 방지하기 위해 매일 얻으려고합니다.
3. GA API를 사용하여 한 번에 최대 7 개의 크기를 선택할 수 있지만 creative filtering을 사용하면 조금만 돌아갈 수 있습니다.

당신은 당신이 가진 시스템의 유형과 액세스 권한이 어떤 프로그래밍 언어를 좀 더 도움을 줄 수 있습니다에 대한 좀 더 많은 정보를 게시합니다. 이것은 단지 예일뿐입니다.

Answer 2

대신 Piwik.org를 사용해 볼 수도 있습니다. Piwik.org를 사용하면 GA와 동일한 측정 항목을 얻을 수 있지만 하드웨어 이외의 다른 제한 사항은 적용되지 않습니다 (자세한 내용은 Piwik's Data Limitations 페이지 참조). 매우 사용하기 쉽고 구현하기 쉬운 REST API를 가지고 있습니다 (API usage examples here 참조).