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Jan Lübeck Envers AG. Jan Lübeck Ist - Aufnahme Soll - Konzept Realisierung Fazit Einleitung Agenda.

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Präsentation zum Thema: "Jan Lübeck Envers AG. Jan Lübeck Ist - Aufnahme Soll - Konzept Realisierung Fazit Einleitung Agenda."—  Präsentation transkript:

1 Jan Lübeck Envers AG

2 Jan Lübeck Ist - Aufnahme Soll - Konzept Realisierung Fazit Einleitung Agenda

3 Jan Lübeck Einleitung

4 Jan Lübeck Seit 2000 in DU-Rheinhausen Zur Zeit 11 Mitarbeiter IT Dienstleistungen Entwicklung/Vermarktung von Softwarelösungen Die Envers AG

5 Jan Lübeck Eigenes CMS Flexcove 3 Modularer Aufbau Serverseitiges Sessionsystem Administration über Controlcenter Das CMS

6 Jan Lübeck Ist - Aufnahme

7 Jan Lübeck Speicherung pro Seitenzugriff – Relationale Datenbank ( MySQL ) – 2 Tabellen 1. Tabelle: Zugriffsdaten 2. Tabelle: Parameter pro Zugriff( 1:n ) Große Datenmengen Flexible Datensammlung Datensammlung

8 Jan Lübeck Anzeige pro Zeiteinheit/Zeitraum: – Benutzerzahlen – Seitenaufrufe – Referer – Javascript – Bildschirmauflösung Auswertung

9 Jan Lübeck Daten per SQL-Statements Neuberechnung bei jeder Abfrage Joins mit anderen Datenbanken Langsam: – 4 bis 11 Minuten Performance

10 Jan Lübeck Google Analytics: – Javascript nötig – Keine Benutzer-Auswertung Log-Auswertung: – Langsam oder Statisch – Wenig Information Generell: – Abhängigkeit vom Datenformat Externe Tools

11 Jan Lübeck Soll - Konzept

12 Jan Lübeck Online Analytics Processing Daten in Cubes – Cube ist Sinnbild – Enthält Werte Dimensionen – Definieren die Bedingungen – Enthalten Elemente – Summenelemente OLAP

13 Jan Lübeck Abfrage von Werten Wert( 2008, Januar, Bot) Wert( 2008, Jahr, Benutzer ) Wert( Gesamt, Jahr, Zugriffe ) OLAP Monat - Jahr - Januar - Februar - … Monat - Jahr - Januar - Februar - … Jahr - Gesamt - … Jahr - Gesamt - … Schlüssel - Zugriffe - Admin - Benutzer - Bot Schlüssel - Zugriffe - Admin - Benutzer - Bot

14 Jan Lübeck Operationen – Slicing/Dicing ( Scheiben/Würfel ) – Drill-Down / Drill-Up ( Detailgrad ) – Pivoting ( Drehen ) Methoden zur Speicherung – MOLAP ( Multidimensionales Array ) – ROLAP – HOLAP OLAP

15 Jan Lübeck Beschleunigung der Auswertung Einsatz eines OLAP-Servers Abfrage per Webbrowser Linux/Apache/PHP Gleiches UI Gleicher Datenumfang Sollkonzept

16 Jan Lübeck Linux, Apache, PHP ( Anforderung ) OLAP-Server Bedingungen: – Linux – Möglichst kostengünstig – PHP-Schnittstelle Software PALO

17 Jan Lübeck Realisierung

18 Jan Lübeck Softwareinstallation Palo

19 Jan Lübeck Zeitliche Einteilung – Datum( Year, Month, Day ) – Hour, Minute, Second Art der Zusammenfassung – Request – Session ( Bot, User, Admin ) Definition der Dimensionen

20 Jan Lübeck Schlüssel-Wert-Paare – HTTP-Variablen: – Übergabeparameter – Javascript-Parameter, wenn verfügbar Summierung als Hierarchie – Typ – Schlüssel – Wert Definition der Dimensionen

21 Jan Lübeck Beispiel HTTP HTTP| Referer HTTP| Referer| HTTP| Referer| HTTP| User_Agent HTTP| User_Agent| Firefox HTTP| User_Agent| IE_7

22 Jan Lübeck Importscript - Auslesen der Daten von MySQL - Füllen der Dimensionen - Benutzer - Zugriffe - Schlüssel -Füllen des Cubes

23 Jan Lübeck Trennung von Daten und Darstellung – Klasse Analysis Wertet Überparameter aus Ermittelt Daten Erstellt XML-Daten – XSLT-Prozessor Erhält XML-Daten Benutzt XSLT-Template Erstellt HTML-Daten Auswertung

24 Jan Lübeck Fazit

25 Jan Lübeck Vergleich

26 Jan Lübeck Erfahrungen mit PALO – Relativ unflexibel – Skaliert nicht – Langsam im Import Alternative: HOLAP Zu bewältigende Hürden – Zugriff über PHP – Einsatz Linux oder Windows Ausblick

27 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit


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