Nội dung
- Cài đặt StatsD - Cấu hình thống kêD - Tạo một schemas lưu trữ cho StatsD - Tạo cấu hình tổng hợp dữ liệu - Bắt đầu dịch vụ - Giải phẫu các Chỉ số Dữ liệu Thống kêD - Khám phá các loại dữ liệu khác nhau - Số liệu thống kê nguồn cấp dữ liệuD - Kết luận

Thứ ba, 03/06/2014 | 00:00 GMT+7

Cách cấu hình StatsD để thu thập số liệu thống kê tùy ý cho Graphite trên Ubuntu 14.04

Graphite là một thư viện đồ thị cho phép bạn hình dung các loại dữ liệu khác nhau một cách linh hoạt và mạnh mẽ. Nó vẽ biểu đồ dữ liệu được gửi đến bởi các ứng dụng thu thập thống kê khác.

Trong các hướng dẫn trước, ta đã thảo luận về cách cài đặt và cấu hình chính Graphite cũng như cách cài đặt và cấu hình collectd để biên dịch thống kê hệ thống và dịch vụ.

Trong hướng dẫn này, ta sẽ thảo luận về cách cài đặt và cấu hình StatsD. StatsD là một daemon thu thập số liệu thống kê nhẹ được dùng để thu thập số liệu thống kê tùy ý.

StatsD chuyển số liệu thống kê sang Graphite đồng bộ với khoảng thời gian ghi được cấu hình của Graphite. Để làm điều này, nó tổng hợp tất cả dữ liệu giữa các khoảng thời gian trôi chảy và tạo ra các điểm đơn lẻ cho mỗi thống kê để gửi đến Graphite.

Bằng cách này, StatsD cho phép các ứng dụng hoạt động xung quanh giới hạn tốc độ hiệu quả để gửi số liệu thống kê Graphite. Nó có nhiều thư viện được viết bằng các ngôn ngữ lập trình khác nhau khiến việc xây dựng theo dõi thống kê với các ứng dụng của bạn trở nên đơn giản.

Trong hướng dẫn này, ta sẽ cài đặt và cấu hình StatsD. Ta sẽ giả định bạn đã làm theo hướng dẫn cài đặt từ các hướng dẫn trước đó và bạn đã cấu hình cả Graphite và collectd trên server Ubuntu 14.04 của bạn .

Cài đặt StatsD

Chương trình StatsD không có sẵn trong repository lưu trữ mặc định của Ubuntu. Tuy nhiên, nó có sẵn trên GitHub và có các file cấu hình cần thiết để biên dịch nó thành một gói Ubuntu.

Mua các thành phần

Trước khi cài đặt chương trình thực tế, ta cần lấy một vài gói từ repository . Ta cần git để ta có thể sao chép repository . Ta cũng cần node.js vì StatsD là một ứng dụng node.

Ta cũng cần một vài gói cho phép ta xây dựng một gói Ubuntu. Bây giờ hãy lấy tất cả những thứ đó:

sudo apt-get install git nodejs devscripts debhelper

Ta sẽ tạo gói trong folder chính của ta . Cụ thể hơn, ta sẽ tạo một folder có tên là “build” trong folder chính của ta để hoàn tất quá trình này.

Tạo folder ngay bây giờ:

mkdir ~/build

Bây giờ, ta sẽ sao chép dự án StatsD vào folder đó. Di chuyển vào folder và sau đó ra lệnh sao chép:

cd ~/build git clone https://github.com/etsy/statsd.git

Xây dựng và cài đặt gói

Di chuyển vào folder mới chứa các file StatsD của ta :

cd statsd

Bây giờ, ta có thể tạo gói StatsD bằng cách chỉ cần chạy lệnh này:

dpkg-buildpackage

Tệp .deb sẽ được tạo trong folder ~/build . Hãy quay trở lại folder đó.

cd ..

Trước khi cài đặt gói, ta muốn dừng dịch vụ Carbon của bạn . Lý do cho điều này là dịch vụ StatsD sẽ ngay lập tức bắt đầu gửi thông tin khi nó được cài đặt và nó chưa được cấu hình đúng cách.

Dừng dịch vụ Carbon ngay bây giờ bằng cách ra lệnh sau:

sudo service carbon-cache stop

Sau đó, ta có thể cài đặt gói vào hệ thống của bạn :

sudo dpkg -i statsd*.deb

Như ta đã nói trước đây, quá trình Statsd bắt đầu tự động. Hãy dừng lại ngay và khởi động lại dịch vụ Carbon của ta . Điều này sẽ cho phép ta cấu hình StatsD trong khi vẫn để Carbon hoạt động cho các dịch vụ khác của ta :

sudo service statsd stop sudo service carbon-cache start

Dịch vụ StatsD hiện đã được cài đặt trên server của ta ! Tuy nhiên, ta vẫn cần cấu hình tất cả các thành phần của ta để hoạt động chính xác cùng nhau.

Cấu hình thống kêD

Điều đầu tiên mà ta nên làm là sửa đổi file cấu hình StatsD.

Mở file bằng editor của bạn:

sudo nano /etc/statsd/localConfig.js

Nó sẽ giống như thế này:

<pre>
{
graphitePort: 2003
, graphiteHost: “localhost”
, cổng: 8125
}
</pre>

Ta chỉ muốn điều chỉnh một cài đặt trong cấu hình này. Ta muốn tắt một thứ gọi là không gian tên cũ.

StatsD sử dụng điều này để tổ chức dữ liệu của nó theo một cách khác. Tuy nhiên, trong các version gần đây, nó đã được chuẩn hóa trên một cấu trúc trực quan hơn. Ta muốn sử dụng định dạng mới.

Để làm điều này, ta cần thêm các dòng sau:

<pre>
{
graphitePort: 2003
, graphiteHost: “localhost”
, cổng: 8125
, graphite: {
 inheritNamespace: false 
} 
}
</pre>

Điều này sẽ cho phép ta sử dụng các quy ước đặt tên hợp lý hơn. Lưu file khi bạn hoàn tất.

Tạo một schemas lưu trữ cho StatsD

Tiếp theo, ta cần xác định thêm một số schemas lưu trữ.

Mở file giản đồ lưu trữ:

sudo nano /etc/carbon/storage-schemas.conf

Ta sẽ sử dụng chính xác policy lưu giữ mà ta đã xác định cho sưu tập. Sự khác biệt duy nhất là tên và mẫu phù hợp.

StatsD gửi tất cả dữ liệu của nó đến Graphite với tiền tố stats , vì vậy ta có thể khớp trên mẫu đó. Hãy nhớ đặt điều này bên trên đặc điểm kỹ thuật lưu trữ mặc định:

[statsd] pattern = ^stats.* retentions = 10s:1d,1m:7d,10m:1y

Lưu file khi bạn hoàn tất.

Tạo cấu hình tổng hợp dữ liệu

Hãy cài đặt một số thông số kỹ thuật tổng hợp. StatsD gửi dữ liệu theo một cách rất cụ thể, vì vậy ta có thể dễ dàng đảm bảo ta đang tổng hợp dữ liệu một cách chính xác bằng cách khớp các mẫu chính xác.

Mở file trong editor :

sudo nano /etc/carbon/storage-aggregation.conf

Ta cần cấu hình tập hợp của bạn một cách linh hoạt để chuyển đổi các giá trị của ta một cách chính xác. Ta sẽ lấy một số gợi ý từ dự án StatsD về cách tốt nhất để tổng hợp dữ liệu.

Ngay bây giờ, tập hợp trông giống như sau:

<pre>
[phút]
mẫu = .min $
xFilesFactor = 0,1
tổng hợpMethod = phút

[tối đa]
mẫu = .max $
xFilesFactor = 0,1
tổng hợpMethod = tối đa

[Tổng]
mẫu = .count $
xFilesFactor = 0
tổng hợpMethod = sum

[default_average]
mẫu =. *
xFilesFactor = 0,5
tổng hợpMethod = trung bình
</pre>

Ta muốn so khớp các chỉ số kết thúc bằng .sum hoặc .count và thêm các giá trị để tổng hợp chúng. Ta đã có một trong những điều đó được xác định (với phần sum ), nhưng nó hơi bị dán nhãn sai, vì vậy ta sẽ điều chỉnh điều đó.

Ta cũng muốn lấy min và giá trị tối đa cho các số liệu kết thúc bằng .lower và .upper tương ứng. Các tên chỉ số này cũng có thể có số sau chúng vì chúng được dùng để biểu thị giá trị trên của một tỷ lệ phần trăm nhất định (ví dụ: upper_90 ).

Cuối cùng, ta muốn cấu hình đồng hồ đo của bạn , về cơ bản chỉ đo giá trị hiện tại của một thứ gì đó (như đồng hồ tốc độ). Ta muốn đặt chúng để luôn gửi giá trị cuối cùng mà ta đã cung cấp cho nó. Ta sẽ không muốn sử dụng giá trị trung bình hoặc bất kỳ giá trị tính toán nào khác trong trường hợp này.

Cuối cùng, file sẽ trông giống như sau:

<pre>
[phút]
mẫu = .min $
xFilesFactor = 0,1
tổng hợpMethod = phút

[tối đa]
mẫu = .max $
xFilesFactor = 0,1
tổng hợpMethod = tối đa

[count] 
mẫu = .count $
xFilesFactor = 0
tổng hợpMethod = sum

[low] 
 pattern = .lower (_ \ d +)? $ 
 xFilesFactor = 0,1 
 aggregationMethod = min

[upper] 
 pattern = .upper (_ \ d +)? $ 
 xFilesFactor = 0,1 
 aggregationMethod = max

[sum] 
 pattern = .sum $ 
 xFilesFactor = 0 
 aggregationMethod = sum

[đồng hồ đo] 
 pattern = ^. .gauges .. 
 xFilesFactor = 0 
 aggregationMethod = last

[default_average]
mẫu =. *
xFilesFactor = 0,5
tổng hợpMethod = trung bình
</pre>

Lưu và đóng nó khi bạn hoàn thành.

Bắt đầu dịch vụ

Đến đây bạn đã cấu hình mọi thứ, ta có thể thực hiện một số quản lý dịch vụ.

Đầu tiên, bạn cần khởi động lại Carbon để chọn các cài đặt mới mà bạn vừa cài đặt . Tốt hơn là dừng hoàn toàn dịch vụ, đợi vài giây rồi khởi động nó hơn là chỉ sử dụng lệnh “khởi động lại”:

sudo service carbon-cache stop      ## wait a few seconds here sudo service carbon-cache start

Bây giờ, bạn cũng có thể bắt đầu dịch vụ StatsD của bạn , dịch vụ này sẽ kết nối với Carbon:

sudo service statsd start

Cũng giống như bản thân Carbon, StatsD cũng báo cáo về số liệu thống kê của chính nó. Điều này nghĩa là bạn có thể xem ngay một số thông tin mới nếu bạn truy cập lại trang Graphite trong trình duyệt của bạn . Làm mới trang nếu bạn đã chạy:

<pre>
http: // Tên domain or_ip 
</pre>

Như bạn thấy , ta có sẵn một số thông tin khác nhau, tất cả đều liên quan đến chính StatsD:

Thông tin nội bộ StatsD

Ta hãy tìm hiểu một chút về cách cung cấp dữ liệu StatsD và cách ta có thể tương tác với nó.

Giải phẫu các Chỉ số Dữ liệu Thống kêD

Dịch vụ StatsD kết nối với dịch vụ Graphite bằng kết nối TCP. Điều này cho phép chuyển thông tin tin cậy .

Tuy nhiên, bản thân StatsD sẽ lắng nghe các gói UDP. Nó thu thập tất cả các gói được gửi đến nó trong một khoảng thời gian (mặc định là 10 giây). Sau đó, nó tổng hợp các gói mà nó đã nhận được và chuyển một giá trị duy nhất cho mỗi số liệu thành Carbon.

Điều quan trọng là nhận ra rằng khoảng thời gian xả 10 giây chính xác là những gì ta đã cấu hình trong schemas lưu trữ của bạn là khoảng thời gian ngắn nhất để lưu trữ. Điều cần thiết là hai giá trị cấu hình này phải khớp nhau vì đó là điều cho phép StatsD vượt qua giới hạn Carbon là chỉ chấp nhận một giá trị cho mỗi khoảng thời gian.

Do sự khác biệt giữa các chương trình này, ta gửi dữ liệu đến StatsD theo cách hơi khác so với khi ta gửi dữ liệu thẳng đến Graphite. Nếu bạn nhớ lại, ta gửi dữ liệu tới Graphite bằng cách chỉ định tên chỉ số, giá trị và dấu thời gian, như sau:

<pre>
echo “ metric name metric value date +%s | nc -q0 127.0.0.1 2003
</pre>

Điều này có một số ưu điểm, chẳng hạn như cho phép bạn đặt dấu thời gian của dữ liệu bạn đang nhận, có thể cho phép bạn thêm dữ liệu trở về trước. Đối với dữ liệu được gửi đến StatsD, ta đã bỏ qua việc sử dụng dấu thời gian và thay thế nó bằng kiểu dữ liệu.

Cú pháp có dạng như sau:

<pre>
echo “ metric name : metric value | type_specification “ | nc -u -w0 127.0.0.1 8125
</pre>

Điều này sẽ gửi một gói UDP đến cổng mà StatsD đang lắng nghe.

Lưu ý , giống như việc gửi số liệu thống kê trực tiếp đến Graphite, đây vẫn không phải là cách mà số liệu thống kê thường được gửi. Phương pháp nc chỉ dành cho mục đích demo .

Có nhiều thư viện client StatsD tuyệt vời giúp bạn dễ dàng gửi số liệu thống kê từ các ứng dụng bạn đang tạo bằng bất kỳ logic lập trình nào có ý nghĩa. Ta sẽ chứng minh điều này ngay lập tức.

Tên và giá trị của chỉ số khá dễ hiểu. Hãy xem xét các loại chỉ số có thể có là gì và ý nghĩa của chúng đối với StatsD:

c : Điều này cho biết "số lượng". Về cơ bản, nó cộng tất cả các giá trị mà StatsD nhận được cho một chỉ số trong repository ảng thời gian xả và gửi tổng giá trị. Điều này tương tự như phương pháp tổng hợp "tổng" mà Carbon sử dụng, đó là tại sao ta lại yêu cầu Carbon sử dụng phương pháp tổng hợp đó khi lưu trữ các khoảng thời gian dài hơn của loại chỉ số này.
g : Điều này chỉ ra một đơn vị đo. Đồng hồ đo cho biết giá trị hiện tại của thứ gì đó, tương tự như đồng hồ tốc độ hoặc đồng hồ đo nhiên liệu.Trong những tình huống này, ta chỉ quan tâm đến giá trị mới nhất . StatsD sẽ tiếp tục gửi Carbon cùng một giá trị cho đến khi nó nhận được một giá trị khác. Carbon tổng hợp dữ liệu này bằng cách sử dụng phương pháp "cuối cùng" để duy trì ý nghĩa của thông tin.
s : Việc đánh dấu này nghĩa là các giá trị được truyền là một tập hợp toán học. Tập hợp trong toán học chứa các giá trị duy nhất. Vì vậy, ta có thể ném một loạt các giá trị kiểu này vào StatsD và nó sẽ đếm số lần nó nhận được các giá trị duy nhất. Điều này có thể hữu ích cho các việc như tính toán số lượng user duy nhất (giả sử bạn có một thuộc tính id duy nhất được liên kết với những người đó).
ms : Điều này cho biết giá trị là một khoảng thời gian. StatsD lấy giá trị thời gian và tạo ra một số phần thông tin khác nhau dựa trên dữ liệu. Nó chuyển thông tin Carbon về mức trung bình, phân vị, độ lệch chuẩn, tổng, v.v. Mỗi thông tin này phải được Carbon tổng hợp một cách chính xác, đó là lý do tại sao ta đã thêm khá nhiều phương pháp tổng hợp.

Như bạn thấy , StatsD làm rất nhiều điều để giúp các chỉ số của ta dễ hiểu hơn. Nó nói về số liệu thống kê theo những cách có ý nghĩa đối với hầu hết các ứng dụng và nó sẽ thực hiện rất nhiều việc nặng nhọc về việc đưa dữ liệu vào đúng định dạng miễn là bạn cho nó biết dữ liệu đại diện cho điều gì.

Khám phá các loại dữ liệu khác nhau

Đồng hồ đo

Hãy gửi một số dữ liệu đến StatsD để thử điều này. Cái dễ nhất là một cái máy đo. Điều này sẽ đặt trạng thái hiện tại làm số liệu, vì vậy nó sẽ chỉ chuyển giá trị cuối cùng mà nó nhận được:

echo "sample.gauge:14|g" | nc -u -w0 127.0.0.1 8125

Bây giờ, nếu sau mười giây (tốc độ tuôn ra của StatsD) ta làm mới giao diện Graphite, ta sẽ thấy thống kê mới (nó sẽ nằm trong stats > gauges > hệ thống phân cấp sample ).

Lưu ý lần này đường truyền không bị gián đoạn. Ta có thể làm mới biểu đồ và sẽ có một giá trị cho mọi khoảng thời gian. Trước đây, Graphite sẽ có khoảng trống trong dữ liệu của nó do không nhận được giá trị cho các số liệu nhất định trong một khoảng thời gian. Với một thước đo, StatsD gửi qua giá trị có sẵn cuối cùng mỗi khi nó tuôn ra. Nó giả định bạn sẽ chỉ cho nó biết khi nào giá trị đó sẽ thay đổi.

Để xem sự thay đổi, hãy gửi cho nó một vài giá trị khác cho thước đo:

echo "sample.gauge:10|g" | nc -u -w0 127.0.0.1 8125

Bây giờ, hãy đợi ít nhất mười giây để StatsD gửi giá trị đó, rồi gửi:

echo "sample.gauge:18|g" | nc -u -w0 127.0.0.1 8125

Bạn sẽ thấy một biểu đồ tương tự như sau ( ta đang xem xét khung thời gian 8 phút):

Máy đo StatsD đang hoạt động

Như bạn thấy , điều này rất giống với cách mà các hàm Graphite đã có, ở chỗ nó chỉ ghi lại một giá trị cho mỗi khoảng thời gian mười giây. Sự khác biệt là StatsD đảm bảo giá trị đã biết cuối cùng được sử dụng cho mỗi khoảng thời gian.

Số lượng

Hãy đối chiếu điều này một chút bằng cách cấu hình số liệu đếm.

StatsD sẽ thu thập tất cả dữ liệu mà nó nhận được trong repository ảng thời gian xóa mười giây và cộng chúng lại với nhau để gửi một giá trị duy nhất cho khung thời gian đó. Điều này sao chép chặt chẽ hơn dữ liệu mà ta muốn ghi lại cho hầu hết các chỉ số.

Ví dụ: ta có thể kích hoạt chỉ số đếm cho StatsD nhiều lần liên tiếp:

echo "sample.count:1|c" | nc -u -w0 127.0.0.1 8125 echo "sample.count:1|c" | nc -u -w0 127.0.0.1 8125 echo "sample.count:1|c" | nc -u -w0 127.0.0.1 8125 echo "sample.count:1|c" | nc -u -w0 127.0.0.1 8125 echo "sample.count:1|c" | nc -u -w0 127.0.0.1 8125

Bây giờ, giả sử rằng tất cả những thứ này được gửi trong cùng một khoảng thời gian (một số giá trị có thể nằm ở hai bên của ranh giới khoảng), ta sẽ thấy một giá trị cho số lượng khi ta làm mới giao diện. Đảm bảo điều chỉnh giao diện để chỉ hiển thị trong 5 đến 15 phút qua.

Thực tế có hai số liệu được tạo. count liệu count cho ta biết số lần xuất hiện trong repository ảng thời gian chờ đợi của ta và số liệu rate chia con số đó cho mười để tính đến số lần xuất hiện mỗi giây. Hai cái này sẽ trông như thế này:

Số liệu thống kêD và tỷ lệ

Như bạn thấy , không giống như các chỉ số đo lường, các chỉ số đếm không giữ giá trị của chúng giữa các lần thay đổi. Đây là ý nghĩa của số liệu. Nếu bạn đang đếm số lần user nhấn vào một nút, chỉ vì anh ta nhấn nút đó hai lần trong vòng mười giây không nghĩa là trong mười giây tiếp theo, con số sẽ là hai.

Bộ

Hãy thử một bộ ngay bây giờ.

Lưu ý , tập hợp ghi lại số lượng giá trị duy nhất đã được chuyển đến một chỉ số. Vì vậy, ta có thể gửi nó năm bản ghi, nhưng nếu bốn trong số chúng có cùng giá trị, thì số được ghi sẽ là hai, vì đó là số giá trị duy nhất:

echo "sample.set:50|s" | nc -u -w0 127.0.0.1 8125 echo "sample.set:50|s" | nc -u -w0 127.0.0.1 8125 echo "sample.set:50|s" | nc -u -w0 127.0.0.1 8125 echo "sample.set:50|s" | nc -u -w0 127.0.0.1 8125 echo "sample.set:11|s" | nc -u -w0 127.0.0.1 8125

Bạn có thể thấy trong hình sau rằng các giá trị của tôi ban đầu nằm trong repository ảng thời gian xả, vì vậy chỉ có một số được ghi lại. Tôi đã phải thử lại để có được trình tự lần thứ hai:

Ví dụ đặt StatsD

Như bạn thấy , giá trị thực tế mà ta chuyển vào là không đáng kể trong một tập hợp. Ta chỉ quan tâm đến việc có bao nhiêu giá trị duy nhất đã được thông qua.

Hẹn giờ

Bộ hẹn giờ có lẽ là số liệu thú vị nhất.

StatsD hoạt động nhiều nhất trong việc tính toán dữ liệu cho bộ định thời. Nó gửi Carbon nhiều số liệu khác nhau:

echo "sample.timer:512|ms" | nc -u -w0 127.0.0.1 8125

Nếu ta gửi nó nhiều giá trị trong một vài phút, ta có thể thấy nhiều phần thông tin khác nhau, như thời gian thực hiện trung bình, số liệu đếm, giá trị trên và dưới, v.v.

Nó có thể trông giống như sau:

Chỉ số thời gian StatsD

Đây là một số liệu tuyệt vời để cung cấp thông tin về cách các chương trình bạn đang tạo đang thực thi. Nó có thể cho bạn biết nếu những thay đổi bạn đang thực hiện đang làm chậm ứng dụng của bạn.

Số liệu thống kê nguồn cấp dữ liệuD

Đến đây bạn đã hiểu về cách các gói được cấu trúc, hãy cùng xem qua một trong các thư viện StatsD mà ta có thể sử dụng để gửi dữ liệu trong chương trình của bạn . Bất kỳ ngôn ngữ nào có khả năng gửi gói UDP đều có thể tạo ra các số liệu StatsD, nhưng các thư viện có thể làm cho việc này trở nên đặc biệt đơn giản.

Vì Graphite sử dụng Django, hãy ở trong môi trường đó và kiểm tra thư viện Python.

Đầu tiên, hãy cài đặt pip , một trình quản lý gói Python:

sudo apt-get install python-pip

Bây giờ, ta có thể yêu cầu nó cài đặt version mới nhất của gói python-statsd bằng lệnh :

sudo pip install python-statsd

Đây là một ứng dụng client StatsD rất đơn giản.

Bắt đầu một phiên tương tác Python để tải thư viện:

python

Bây giờ, ta có thể nhập thư viện bằng lệnh :

import statsd

Từ đây, cách sử dụng thực sự đơn giản. Ta có thể tạo các đối tượng đại diện cho các số liệu khác nhau của ta và sau đó điều chỉnh chúng theo ý muốn.

Ví dụ: ta có thể tạo một đối tượng gauge và sau đó đặt nó thành 15 bằng lệnh :

gauge = statsd.Gauge('Python_metric') gauge.send('some_value', 15)

Sau đó, ta có thể sử dụng gauge.send để gửi bất kỳ giá trị nào ta muốn tới StatsD. Thư viện có chức năng tương tự với các loại chỉ số khác. Bạn có thể tìm hiểu về chúng bằng cách xem trang của dự án .

Bạn nên có một ý tưởng khá tốt về cách xây dựng tính năng theo dõi vào các ứng dụng của bạn . Khả năng gửi các số liệu tùy ý đến StatsD để theo dõi và phân tích làm cho số liệu thống kê theo dõi dễ dàng đến mức không có lý do gì để không thu thập dữ liệu.

Kết luận

Đến đây, bạn nên cài đặt và cấu hình Graphite. Bằng cách chạy qua hướng dẫn này và hướng dẫn cuối cùng, bạn cũng đã cấu hình collectd để thu thập các số liệu về hiệu suất hệ thống của bạn và StatsD để thu thập dữ liệu tùy ý về các dự án phát triển của bạn .

Bằng cách học cách tận dụng những công cụ này, bạn có thể bắt đầu tạo theo dõi số liệu thống kê phức tạp và tin cậy có thể giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt về mọi phần trong môi trường của bạn . Lợi thế của việc đưa ra quyết định theo hướng dữ liệu là rất lớn, vì vậy hãy bắt đầu tích hợp bộ sưu tập số liệu vào cơ sở hạ tầng của bạn sớm hơn là muộn.

<div class = “author”> Bởi Justin Ellingwood </div>

Tags:

Các tin liên quan