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10 Tipps: Hacks für bessere Performance von self-hosted Web Analytics-Software- Checkliste

Datum Dezember 29, 2016 Autor Kategorie Analytics, Best Practices, How Tos & Use Cases, Sicherheit

Self-hosted Web Analytics-Software hat riesige Vorteile, was die Datenspeicherung, die Kontrolle und den Datenschutz betrifft. Aufgrund der Nutzung der eigenen Server-Infrarstruktur, greift man zur Analyse auf alle vorhandenen Daten zu, die vorab berechnet werden und unmittelbar zur Verfügung stehen. Es findet kein Daten-Sampling wie bei vielen SaaS-Anbietern wie Google Analytics statt, um die Serverauslastung von Anfang an zu minimieren. Ein Verlust an Transparenz und Datengenauigkeit ist die Folge.

Damit die eigene self-hosted Analyse-Software reibungslos läuft und gute Performance bei der Abfrage der Daten bietet, zeigen wir Ihnen 10 Hacks, die Sie unbedingt anwenden sollten. Diese 10 Tipps basieren auf unseren jahrelangen Erfahrungen bei der Implementierung und beim Betreiben der Piwik PRO Analytics-Suiten für unsere Kunden.

1. Deaktivieren Sie das Echtzeit-Reporting

Verändern Sie das Intervall für die Datenverarbeitung des Reportings. Nicht immer sind Echtzeit-Daten notwendig. Testen Sie eine Aktualisierung von 30 Minuten, einer Stunde, einen Tag oder mehr, um den Server zu entlasten. Wenn Sie genau bewerten, welche Reportings Sie in welchem Intervall benötigen, können Sie die Last der Server optimal auf den Bedarf ausrichten und fahren keine unnötigen Auswertungen, die letztendlich nicht abgerufen und später mit neuen Daten wieder überschrieben werden.

2. Wechseln Sie von der Browser-Archivierung auf einen Taskplaner

Nutzen Sie zeitbasierte Task-Planer wie Cron, um den Prozess der Datenarchivierung zu automatisieren. Mit ihm können Sie alle Aufgaben akkurat aussteuern und planen.

3. Halten Sie Ihre Software aktuell

Denken Sie daran, Ihre Analytics-Plattform aktuell zu halten. Jeder neue Release dient der Usability, Sicherheit, Performance und Benutzererfahrung. Beobachten Sie die Entwicklung der Software und planen Sie Updates regelmäßig in Ihre Sprints ein.

4. Löschen Sie alte Logs

Löschen Sie alte Logs, nachdem Sie diese geprüft und die notwendigen Berichte generiert haben. Alte, nicht notwendige Logs verlangsamen und verstopfen das System. Halten Sie Ihre Server sauber und speichern Sie nur die Daten, die tatsächlich notwendig sind, Ihre KPIs und Ziele zu messen. Datenmüll häuft sich schnell an. Ergreifen Sie Maßnahmen diesen effizient zu behandeln und zu vermeiden.

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5. Beschränken Sie die Anzahl an getrackten URLs

Je mehr URL-Abfragen getrackt werden müssen, desto größer ist der Einfluss auf die Performance. Schließen Sie URLs und Seitenbereich gezielt aus Ihren Analysen aus, die nicht benötigt werden. Konzentrieren Sie sich auf die Seiten, die für Optimierungen und Ihre Erfolgsmessung zur Verfügung stehen müssen.

6. Erlauben Sie ausschließlich vorarchivierte Segmente

Stellen Sie Segmente so ein, dass diese nur ab dem Zeitpunkt ihrer Erstellung oder der letzten Bearbeitung archiviert werden. Bei einer Website mit einigen Millionen Aktionen im Monat oder einer sehr granularen Segmentierung, ist dies ein großer Performance Hebel. Überlegen Sie sich also gut, ob für neue Segmente auch zwingend rückwärtsgewandte Berichte zur Verfügung stehen müssen. Entwickeln Sie immer vorab eine Analytics-Strategie mit Zielen, KPIs, notwendigen Segmenten und relevanten Metriken. So können Sie sicher sein, dass Sie nichts im Analyse-Aufbau vergessen und nicht nachjustieren müssen.

7. Hosten Sie Ihre Web Analytics Software auf einem eigenen dedizierten Server

Falls sich Ihre Analytics-Plattform auf Ihren eigenen Servern befindet, verschieben Sie diese auf einen virtuellen Privat Server oder auf einen eigenen dedizierten Host. Wir haben die Erfahrungen gemacht, dass einige Firmen die Webanalyse auf ihren regulären Server parallel betreiben. Davon raten wir ab. Denn die beiden Systeme sollen sich nicht gegenseitig in die Knie zwingen, wenn es einen starken Peak bei der Auslastung gibt. Wenn sie beispielsweise ein Shop-Betreiber sind, sollte Ihr Shop-System auf einem eigenen Server autark laufen und die Webanalyse auf einem separaten Server.

8. Aktivieren Sie die Kompression der Datenbank

Erreichen Sie eine Balance zwischen I/O und CPU-Auslastung, indem Sie die Größe Ihrer Datenbank reduzieren. Durch die Datenbank-Kompression erreichen Sie eine bessere Performance.

9. Nutzen Sie Nginx anstelle von Apache

Verwenden Sie Nginx für eine bessere Performance – besonders bei statischen Content wie z.B. einer piwik.js-Bibliothek. Wir haben die Erfahrung gemacht, dass Apache deutlich träger agiert. Durch den Einsatz von Nginx holen Sie noch einige Prozentpunkte bei der Leistung raus.

10. Hochverfügbarkeit durch eine ausbalancierte Lastverteilung

Verteilen Sie die Last durch die Requests der Applikation sinnvoll auf mehrere Server. Auf diese Weise wird eine Überlastung einzelner Server vermieden. Durch ein Mulit-Server System steigt somit Ihre Flexibilität und die Stabilität. Die Antwortzeiten der Server werden minimiert und die Ressourcenverteilung optimiert.

Diese 10 Empfehlungen sollten Ihnen dabei helfen, die Performance Ihres Web Analytics-Systems deutlich zu erhöhen und das Ausfallrisiko zu minimieren.

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Infografik Hacks für bessere Performance von self-hosted Web Analytics  Software

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Autor:

Britta Behrens, Marketing Manager DACH

Sie liebt und lebt digitales Marketing. Tagtäglich beschäftigt sie sich mit Web Analytics, SEO, SEA, Social Media und Content-Marketing.

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