Kinesis 활용

유저 행동 데이터 수집 및 분석을 위해 Kinesis(링크)를 활용했다.

Google Analytic를 사용하지 않은 이유

• 대부분의 솔루션을 AWS 기반으로 구축하여 S3, OpenSearch 등 다른 기능과 연동이 편리하고, API로 사용이 용이하여 채택했다.

대신 기본기능은 연동하여 기본적인 앱의 MAU, 설치율 등등 특화된 기능만 활용했다.

프로젝트 빌드

• Typescript기반 AWS Lambda로 구현된 프로젝트로 배포는 간편하게 Serverless framework를 사용한다.

• docker와 비슷한 방식으로 설정파일 작성 후 console에서 미리 설정한 aws 계정 정보로 lambda, kinesis datastream을 deploy 할 수 있다.

  service: sild-kinesis
  
  plugins:
    - serverless-webpack
  
  provider:
    name: aws
    region: 'ap-northeast-2'
    iam:
      role:
        statements:
          - Effect: Allow
            Action:
              - kinesis:PutRecord
              - kinesis:PutRecords
            Resource:
              - Fn::GetAtt: [kinesisStream, Arn]
  
  functions:
    producer:
      handler: handler.producer
      events:
        - http:
            method: post
            path: producer
  
    consumer:
      handler: handler.consumer
      events:
        - stream:
            type: kinesis
            arn:
              Fn::GetAtt:
                - kinesisStream
                - Arn
  resources:
    Resources:
      kinesisStream:
        Type: AWS::Kinesis::Stream
        Properties:
          Name: sildEventStream
          RetentionPeriodHours: 24
          ShardCount: 1

• 배포 후 lambda 함수에서 확인 가능한 서버리스 구성 및 endpoint 주소

  

Overview

기록된 데이터 확인

• 필요한 데이터 생성(링크)

• 특정 유저의 방문/검색/특정기능 호출 비율

  

• 특정 기간의 룩북 조회 랭킹

  

• 준실시간 특정 행위 기록