通常用這些數據追蹤網(wǎng)站事件。就Flickr來(lái)說(shuō)，表示上載照片數、新用戶(hù)注冊數、平均照片大小、總的磁盤(pán)空間消耗量、賣(mài)出出了多少Pro賬號、有多少求助信息登記及解決了多少，等等。因為這些數據一般用來(lái)做長(cháng)期趨勢分析，以便進(jìn)行產(chǎn)品預測或容量規劃，因此，以天為采集頻度就夠了。增加分辨率，一天多采幾次，對結果沒(méi)有任何影響，反而增加生成報表的時(shí)間，數據移動(dòng)起來(lái)也很麻煩。每天采集一次這些數據很簡(jiǎn)單，每天夜里運行一個(gè)cron作業(yè)即可，將數據存入復制用的數據庫子機，這臺數據庫子機就是用來(lái)處理這些數據的。



由于這些數據存于數據庫中，而且日期是恒定的，所以對這些數據進(jìn)行跨地域處理或相關(guān)性分析就很直接了。
 
例如，由于節假日期間，新的數碼相機經(jīng)常被作為禮物贈送，所以，與平時(shí)比起來(lái)，節假日期間的平均照片上載量有很大增長(cháng)，就不奇怪了。有了這些數據，我們可以針對相同日期計算出其他值來(lái)，所以，我們能夠毫無(wú)困難地觀(guān)察平均上載大小是如何增加磁盤(pán)空間消耗的(因為照片的原始尺寸變大了)，從而相應地增加Flickr Pro賬號的訂購量(與免費賬號相比，Pro賬號沒(méi)有容量限制)。

有了這些高層數據之后，你的機構中面向產(chǎn)品的那些人對這些數據也抱有極大的興趣，你一點(diǎn)都不用感到驚訝。雖然你可能是用磁盤(pán)空間消耗數據為存儲需求做容量規劃，但他們卻另有看法，比如，這些使用情況的數據可以幫助他們做功能發(fā)布的時(shí)間表。網(wǎng)站使用情況有助于制定產(chǎn)品路線(xiàn)圖，產(chǎn)品路線(xiàn)圖有助于容量規劃，容量規劃有助于預算以及基礎架構的前途，等等。你很慶幸是以一種簡(jiǎn)單且可移植的格式存儲這些數據的，因為機構中的任何人都可能用到這些數據。

對于應用層面的數據，最有用的是能夠跟蹤用戶(hù)的交互情況。比如一個(gè)社會(huì )網(wǎng)絡(luò )站點(diǎn)，用戶(hù)可以與其他用戶(hù)成為為“好友”、上載照片，或在其他用戶(hù)頁(yè)面上發(fā)表評論。記錄這些事件是不能用正規的時(shí)間間隔的方法的，這與采集CPU測量數據不同，采集CPU數據用的是正規的時(shí)間間隔方法一比如說(shuō)，每隔15秒進(jìn)行采樣。這種方法與前述將每天發(fā)生的事件進(jìn)行累加的方式也不同。將這些非周期性事件與周期性事件進(jìn)行相關(guān)性分析時(shí)，要確保時(shí)間尺度是固定的。

Flickr的這種非正規類(lèi)型的一個(gè)例子如下:我們發(fā)布了一個(gè)功能，讓你導入各種郵件地址簿，并將這些地址簿中的名字及郵箱與你還不是聯(lián)系人的網(wǎng)站成員進(jìn)行關(guān)聯(lián)，然后批量添加聯(lián)系人。如果我們只是將每天產(chǎn)生了多少聯(lián)系人進(jìn)行累加的話(huà)，我們在圖上就會(huì )看到那個(gè)數據點(diǎn)上有個(gè)跳變，但這個(gè)功能發(fā)布后，并沒(méi)有看到跳變，在隨后的數小時(shí)一直到下周，也都沒(méi)有看到。同樣的情況還有用戶(hù)對照片進(jìn)行標注(tagging)的功能。了解這些信息有助于我們將來(lái)如何發(fā)布網(wǎng)站建設新功能，那就是一在發(fā)布功能之前，我們應該準備數據采集(對這些情況而言，就是一張MYSQL的匯總表)。