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本文作者：丁立
网易云音乐开源了曙光埋点 dawn，一个跨多端的全链路埋点解决方案，旨在结构一个完满的数据理想国。曙光埋点创造性的提出了埋点虚构树（VTree），并在此基础上实现了诸多能力，解决大前端侧埋点艰难、精度差、不稳固、品质不高的问题，并且设计一套残缺的端侧全链路追踪能力，完满助力大数据用户画像、实时归因 / 离线归因剖析、漏斗剖析、大数据举荐场景。
曙光埋点从埋点设计、到大前端 (iOS、Android、H5、RN 等) 开发、以及埋点校验 & 稽查、再到埋点数据应用的全链路服务，让客户端的埋点变得真正的好用。目前曾经广泛应用于云音乐各个次要 APP。
行业难点 & 痛点
- 埋点开发成本高：端侧埋点开发，往往是一一坑位进行，坑位上大量且反复的参数，开发成本昂扬；
- 埋点精准度低：资源曝光埋点，复杂度高且准确低，短少全站对立的曝光策略；
- 埋点模型不稳固：mspm 以及 x -path 模式的埋点，独自坑位以及主动坑位计划，很难保障埋点模型的稳固；
- 链路追踪能力弱：端侧没有链路追踪能力，往往须要借助数据侧对离线数据进行简单剖析得来，老本高；
- 埋点品质管控难：从设计、开发，再到验证、以及上线，QA 人力来保障老本大、收益小。
特色
- 高性能虚构树：曙光埋点提出了埋点对象和虚构树（前面称 VTree），view 申明成一个对象，原始 view 树高性能的导出一颗 VTree，VTree 构建了咱们整个曙光埋点计划的基石；
- 埋点内容结构化：借助于 VTree，咱们的埋点内容是结构化的，是具备自我形容能力的，人造具备了高低层级关系，继而做到埋点内容承载坑位、内容、高低层级关系，从而得出有意义的、稳固的 spm（Super Position Model）以及 scm（Super Content Model）；
- 全站对立的曝光策略：跨多端对立的资源曝光策略，做到所见即曝光开始，不可见即曝光完结，大大加重了开发人员的开发成本和出错几率；
- 全链路追踪能力：端侧弱小的链路追踪能力，100% 可追踪用户日志的操作链路关系，完满助力大数据实时归因剖析、离线归因剖析、漏斗剖析、大数据举荐场景，做到不限深度，不限广度的数据分析能力；
- 残缺的埋点迭代治理：弱小的埋点迭代治理平台，专门承载互联网 app 疾速迭代场景，残缺治理历史记录和多版本并行；
- 多机制的埋点品质保障：线下埋点校验做到开发埋点免去了 QA 人力，同时保障了埋点上线品质；线上数据稽查保障以全自动的形式发现线上埋点问题；
- 全平台笼罩：笼罩 iOS、Android、RN、以及站外内 H5，而且极易的可扩大 Flutter、weex 等其余平台。
更多信息能够参见文章 云音乐曙光埋点：还原数据理想国
应用曙光
曙光埋点笼罩了 iOS、Android、H5、RN，以及埋点治理平台（easyinsight 平台），BI 分析师在埋点平台设计埋点 VTree，端侧开发人员以极低的开发成本、申明式的开发方式导出 VTree，联合 easyinsight 平台的上线前埋点校验以及线上数据稽查，即进步了开发效率，又保障了埋点品质。
更加具体的曙光埋点应用，参见 曙光埋点 - 文档
行业比照
曙光 与 x-path 系列
x-path 系列形式的埋点，比拟有代表性的是 Mixpanel(游戏)、GrowingIO、网易 HubbleData、以及美团，次要特点是强化无痕埋点，埋点坑位后关联，数据后处理；实用的场景次要是一些 UI 复杂度低，比拟固定的场景，这样能够使得从 view 原始树生成 x -path，用来惟一标识一个埋点坑位变得可行。比方典型应用场景是按钮的点击、页面的曝光等场景，对高精度的资源位曝光有些有力。其中美团在自有动态化计划业务场景做可视化埋点，曙光目前也在 H5 流动场景反对可视化埋点。
然而毛病也很显著，就是不实用简单业务场景，埋点模型不稳固，对于埋点品质要求特地高的业务来说无奈应用该计划。埋点坑位后关联，数据后处理，老本也很大，应用也诸多不便。
| 性能 | 曙光 | x-path 系列 |
|---|---|---|
| VTree 可视化 | 反对（贯通全流程） | 无 |
| 可视化埋点 | 反对 H5 | 反对（美团） |
| 埋点内容结构化 | 层级化 & 可高度定制 | 平铺（参数冗余、信息量少） |
| 埋点模型稳固(spm&scm) | 高度稳固 | 低（后关联） |
| 端侧开发成本 | 个别（申明式） | 低 |
| 全链路链路追踪 | 弱小（对立范式） | 个别（依靠大数据后处理） |
| 全平台对立的曝光策略 | 抹平列表 & 非列表；全平台对立； | 弱化曝光埋点 |
| 埋点校验 & 数据稽查 | 弱小（可视化校验 & 线上稽查） | 弱 |
曙光 与 坑位 mspm 系列
坑位 mspm 系列的埋点计划，是目前行业内大多数公司采纳的计划，比方腾讯、字节、快手、美团、以及晚期的云音乐；该计划埋点坑位独立，往往通过机器生成的 mspm 字符串来标识埋点坑位，然而通常 mspm 都是无意义的字符串。这个计划可灵便适应各种简单业务场景，并且依靠大公司弱小的大数据能力，也能够实现很不错的漏斗剖析、数据归因等能力。
然而客户端开发 / 保护老本高，特地是资源位曝光埋点，做不到端内列表、非列表策略对立，更做不到全平台策略对立，实现起来又比拟艰难，这也是最容易产生 bug 的中央。因为端侧不参加链路追踪，准确归因能力大数据侧比拟艰难，没有对立范式来对立解决。
| 性能 | 曙光 | x-path 系列 |
|---|---|---|
| VTree 可视化 | 反对（贯通全流程） | 无 |
| 埋点内容结构化 | 层级化 & 可高度定制 | 平铺（参数冗余、信息量少） |
| 端侧开发成本 | 个别（申明式） | 低 |
| 全链路链路追踪 | 弱小（对立范式） | 个别（依靠大数据后处理） |
| 全平台对立的曝光策略 | 抹平列表 & 非列表；全平台对立； | 弱化曝光埋点 |
| 曝光埋点高精度 | 高精度（解决遮挡） | 弱 |
| 埋点校验 & 数据稽查 | 弱小（可视化校验 & 线上稽查） | 弱 |
曙光 与 四段式 spm
四段式 spm 是在 坑位 mspm 系列 的根底上，赋予 spm 层级关系（站点. 页面. 区块. 区块内）信息，阿里大量应用该计划，晚期云音乐也做过这方面的尝试；该计划让埋点坑位有肯定的意义，在埋点治理过程中也更加不便一些。
然而四段式也就限定了模式，灵便度升高，也短少端侧明确的 VTree 构造，对于埋点稳定性、埋点校验 / 数据稽查、埋点内容结构化，都有一些能力局限。
| 性能 | 曙光 | x-path 系列 |
|---|---|---|
| VTree 可视化 | 反对（贯通全流程） | 无 |
| 埋点迭代治理 | 可视化、实用迭代并行 | 个别 |
| 埋点内容结构化 | 层级化 & 可高度定制 | 平铺（参数冗余、信息量少） |
| 端侧开发成本 | 个别（申明式） | 低 |
| 全链路链路追踪 | 弱小（对立范式） | 个别（依靠大数据后处理） |
| 全平台对立的曝光策略 | 抹平列表 & 非列表；全平台对立； | 弱化曝光埋点 |
| 曝光埋点高精度 | 高精度（解决遮挡） | 弱 |
| 埋点校验 & 数据稽查 | 弱小（可视化校验 & 线上稽查） | 弱 |
云音乐落地
因为曙光埋点能够带来的这些益处，截止到目前为止，云音乐 APP 曾经全面拥抱曙光，笼罩简直全副的 P0/P1 业务场景，从双端客户端、H5、RN 等，到数仓、大数据举荐等，曾经全数切换到曙光。
依靠于稳固的 VTree 构造，以及弱小的埋点校验 & 埋点数据稽查，QA 人力已齐全开释，数据相干 Bug 也大幅降落，曾经很长时间没有呈现过因为资源曝光不准确而导致的数据问题了。
社区
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最初
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