Apache Airflow 기반 Google Analytics 4 API를 통한 블로그 사용자 정보 전달 자동화
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Introduction
Google Analytics 4 (GA4): Google의 최신 웹 및 앱 분석 플랫폼으로 GA4는 이전 버전인 Universal Analytics (UA)와 여러 가지 중요한 차이점이 있으며, 이는 기능, 보고서 구조, 데이터 모델링 및 추적 방법에 큰 변화를 불러왔습니다.
- 이벤트 중심의 모델: 대부분의 상호작용이 이벤트로 처리되며 사용자 정의 이벤트 구현 간소화
- 기계 학습 및 예측: 사용자 행동 분석과 예측에 기계 학습 알고리즘을 활용, 이탈률이 높거나 구매 가능성이 있는 사용자 예측
- 세분화된 사용자 분석: 사용자의 전체 수명 주기에 기반한 분석 제공. ‘사용자’, ‘세션’, ‘액티베이션’, ‘이벤트’ 등의 보고서 확인 가능
- 코드 없는 이벤트 추적: 인터페이스를 통해 코드 변경 없이 이벤트 생성 및 수정 가능
- 향상된 크로스 플랫폼 추적: 웹과 앱 간 사용자 경험 추적 개선
- 데이터 보존 및 삭제: 데이터 보존 기간 설정 및 자동 삭제 기능 제공
- Audiences와 Segments: ‘세그먼트’ 대신 ‘Audiences’를 사용하여 사용자 그룹 정의
- 향상된 사용자 프라이버시: GDPR, CCPA 등의 규정 대응을 위한 데이터 제거 및 조정 기능 강화
- BigQuery 통합: 모든 속성에 대한 무료 BigQuery 연동, 원시 데이터 분석 용이
- 새로운 보고서 및 인터페이스: 보고서와 인터페이스의 구조 변경
하지만 GA4는 여러 정보를 내포하고 있다보니 매 페이지의 로딩 시간이 매우 길다.
따라서 Apache Airflow를 통해 정기적으로 GA4의 API를 호출하고 Discord로 메시지를 보내는 DAG를 구성해보자!
Apache Airflow 기반 자동결제 DAG 개발
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3. DevOps
Introduction
신용카드 중 The More는 5,000원 이상의 결제 금액에 대해 1,000원 미만의 포인트가 적립된다.
이를 통신비와 같은 서비스에 분할결제로 적용하면 약 16.65%의 이득을 볼 수 있다. ($\because\frac{999}{5999}\times100$)
하지만 아래와 같은 제약이 존재한다.
동일한 가맹점의 경우 1일 1회에 한하여 포인트 적립이 되며, …
따라서 하루에 한 번만 The More 카드로 5,999원이 결제되도록 Apache Airflow의 DAG를 구성한다.
물론 논란은 많지만 개발도 연습하기 좋은 예제였다.
Home Server: External IP 변동 감지 Service
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Traefik: OAuth
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