Снегоочиститель: купить роторный снегоочиститель по низкой цене – интернет-магазин ВсеИнструменты.ру

Роторный снегоочиститель 1500 Avant

Роторный снегоочиститель — эффективный инструмент для уборки снега с использованием передовых технологий. Самым большим отличием от более ранних моделей является открытая конструкция: рама и выпускной желоб спроектированы таким образом, чтобы было как можно меньше пассивных поверхностей, которые могли бы препятствовать движению снега. Это означает эффективную продувку снега — подающий шнек быстро и легко поедает снег и перемещает его к рабочему колесу, которое выбрасывает снег через разгрузочный желоб. Благодаря новой конструкции воздуходувка хорошо работает как с сухим, так и с мокрым снегом, а также очищает уплотненные сугробы. Питающий шнек изготовлен из износостойкой стали Hardox.

Снегоочиститель оснащена двумя гидравлическими моторами: один для шнека и один для рабочего колеса. Гидравлический двигатель нового типа на рабочем колесе значительно повышает эффективность снегоочистителя. Снеговая разгрузка может быть направлена точно: разгрузочный желоб может поворачиваться на 270 ° электрически, управляться с места водителя. Высота метания может быть отрегулирована вручную, электрическая регулировка высоты метания доступна в качестве опции и требует наличия дополнительного комплекта переключателей управления навесным оборудованием на погрузчике.

• Эффективный, высокопроизводительный снегометатель
• Отлично работает как с сухим так и мокрым снегом
• Оборудован двумя гидравлическими моторами
• Регулировка выброса 270°
• Точный выброс снега
• Ручная регулировка высоты выброса — стандарт, электрическая – опция

Технические характеристики

Опции

Фрезерно-роторный снегоочиститель Кировец К-703МА-ОС — АСМ-Алтай: сельхозтехника, спецтехника

Снегоочиститель ДЭМ 133 — beldem

Снегоочиститель шнекороторный АМКОДОР 9532 | ЗАО «Амкодор-Пинск»

Тип снегоочистителя

Шнекороторный

Тип и марка шасси

Урал 532362-1122-70

Технологический двигатель

ЯМЗ-240НМ2; мощность 368кВт, (500л.с.)

Производительность, т/ч

4500

Дальность отбрасывания основной массы снега, м

30

Максимальная дальность отброса отдельных кусков снега, м

50

Максимальная толщина снега, очищаемая за один проход, м

1,6

Ширина полосы очищаемая за один проход, м

2,81

Максимальная плотности убираемого снега, т/м3

0,7

Диаметр ротора, мм

1500

Частота вращения ротора, об/мин

220

Скорости передвижения, м/с (км/ч):

— с включенным ходоуменьшителем

от 0,28 до 2,5 (от 1,01 до 9,0)

— с выключенным ходоуменьшителем

от 2,5 до 20,0 (от 9,0 до 72,0)

Масса снаряженного снегоочистителя с водителем-оператором кг, не более

21500

Минимальный радиус поворота, м

17

Распределение массы на дорогу снаряженного снегоочистителя, кг:

— в транспортном положении:

на первый мост

6100

на второй мост

6200

на третий мост

4500

на четвертый мост

4700

Габаритные размеры, мм:

Обслуживающий персонал, чел.

1 (водитель-оператор)

Сменное оборудование

%d1%81%d0%bd%d0%b5%d0%b3%d0%be%d0%be%d1%87%d0%b8%d1%81%d1%82%d0%b8%d1%82%d0%b5%d0%bb%d1%8c — English translation – Linguee

Фрезерно-роторный снегоочиститель | Weidemann

• Оптимально подходит для уборки большого количества снега
• Гидравлически вращаемая башня выброса
• Возможна плавная регулировка дальности выброса
• Комфортная работа благодаря устройству для движения с малой скоростью и эргономичному управлению с помощью джойстика

Опции:

• гидравлическая разгрузочная заслонка
• Переходная пластина с выравниванием уровня роликов
• Гидравлическая регулировка уровня
• Труба для обеспечения свободного обзора (со встроенной гидравлической разгрузочной заслонкой)
• Крыльчатки
• Удлинитель трубы для обеспечения свободного обзора (250, 500 мм)
• Длинная труба для перегрузки

Обратите внимание, что доступность различных видов оборудования может варьироваться в зависимости от страны, в которой находится заказчик. Вполне возможно, что определенная информация или выпускаемый продукт могут быть недоступны в вашей стране.

Снегоочиститель шнекороторный самоходный ТМср

Определение снегоочистителя Merriam-Webster

1 : любое из различных устройств, используемых для уборки снега.

2 : стемминг с обеими лыжами, используемый для остановки, замедления или медленного спуска.

засыпанный снегом; уборка снега; снегоочистители

Знакомство с Snowplow.Снегоочиститель — «лучшие данные в своем классе… | Джонатан Мерлеведе

Вот типичный сценарий: вы запускаете веб-сайт и хотите знать, как ваши пользователи его используют. Вы изучаете Google Analytics 360. Хотите дать своему бизнесу инструменты, необходимые для лучшего понимания его клиентов? Конечно, вы делаете! Доступ к необработанным данным о событиях, аналитикам, основанным на всей информации, а не на ее части? Звучит отлично! Готовясь к регистрации, вы замечаете цену Analytic — от 150 тысяч долларов в год.Глоток. Что теперь? Конечно, не все компании могут оправдать такую ​​невероятно высокую цену.

Часто всплывающая альтернатива Google Analytics — Snowplow. Snowplow — это платформа сбора данных , активно разрабатываемая Snowplow Analytics. Snowplow может «собирать» многие виды телеметрических данных, но в его основе отводится особое место для данных потока посещений, предлагая множество функций, необходимых для веб-отслеживания прямо из коробки.

Snowplow Analytics предоставляет свою платформу в различных форматах, в том числе в виде управляемой службы Snowplow Insights.Все его основные компоненты — это с открытым исходным кодом и могут использоваться для бесплатных в режиме самостоятельной сборки и самоуправления. Вы можете иметь собственный готовый к работе, масштабируемый конвейер приема данных в реальном времени, работающий в общедоступном облаке, за около 200 долларов в месяц . Также возможны более мелкие развертывания или развертывания для разработчиков (с использованием Snowplow Mini) примерно за 40 долларов в месяц.

Snowplow может «собирать» всевозможные телеметрические данные, но занимает особое место в своем сердце для событий потока посещений

Конечно, такое простое ценовое сравнение Snowplow и Google Analytics бесполезно.На самом деле совпадение между этими продуктами на удивление мало. Как человек, который только что развернул Snowplow в облаке Google, я знаю, что мне потребовалось время, чтобы понять, удовлетворяет ли Snowplow нашим потребностям. Эта история знакомит вас с тем, что такое снегоочиститель и может ли он быть вам полезен.

По сравнению с другими публикациями, такими как серия Snowplow for Media, эта история подчеркивает, что на самом деле делает Snowplow , углубляясь в его архитектуру и развертывание, вместо того, чтобы сосредотачиваться на ценности данных, которые генерируют его трекеры.С хорошим пониманием этой архитектуры вы можете принять собственное решение и решить, должен ли Snowplow быть частью и ваших усилий по анализу данных !

Что такое платформа сбора данных ? По своей сути Snowplow состоит из конвейера обработки , который собирает, очищает, обогащает и сохраняет всю информацию, которая предоставляется ему через вызовы конечной точки HTTP. Запросы GET и POST поступают в конвейер, а на выходе поступают структурированные данные в хранилище BLOB-объектов или базе данных, доступной для запросов.Snowplow также поставляется с рядом утилит, таких как веб-трекер JavaScript и SDK отслеживания , которые будут генерировать эти HTTP-вызовы в ответ на действия, предпринимаемые вашими пользователями на вашем веб-сайте или в вашем приложении, например, в ответ на просмотры страниц. или переходы по страницам.

HTTP-запросы поступают в конвейер, на выходе приходят структурированные данные с возможностью запроса

Что делает Snowplow

Snowplow начинался как платформа веб-аналитики, поддерживая только отслеживание с помощью своего веб-трекера и собственный протокол трекера.Теперь он стремится стать универсальным центром для всех ваших усилий по сбору данных о событиях . Хотите записывать события подписки на свой список рассылки, поддерживаемый MailChimp? Снегоочиститель вас накрыл! Захват пользовательских событий, созданных вашим собственным приложением? Это тоже не проблема! Отслеживание веб-сайтов кажется скучным, когда вы думаете обо всех данных Интернета вещей (IoT), которые вы могли бы получить в свои руки. Snowplow позволяет определять и использовать собственные схемы событий. Он принимает данные отовсюду, обеспечивая прямой доступ к каждому биту необработанных данных, которые он собирает.Snowplow легко масштабирует до тысяч собранных событий в секунду.

Чего не делает Snowplow

Однако для получения «понимания» из этих необработанных структурированных данных вам потребуется немного смазки. Snowplow мало что делает для обработки получаемых данных, и если вы ожидаете, что он представит вам легко интерпретируемые графики или полезную статистику, вы, вероятно, будете разочарованы.Базовая установка Snowplow с открытым исходным кодом собирает данные очень хорошо, но немного помимо сбора, очистки и сохранения данных в структурированном формате.

Snowplow не имеет графического интерфейса. При сборе данных о потоках кликов он просто предоставляет вам элементарные события, такие как щелчок страницы, просмотр страницы или события пинга страницы; никаких «пользовательских потоков» или производной статистики, такой как глубина прокрутки. Это имеет смысл, зная, что Snowplow не ограничивается получением данных о кликах.Таким образом, Snowplow также является , а не , полноценной заменой Google Analytics . На самом деле, вполне имеет смысл запускать Snowplow и Google Analytics параллельно!

Snowplow — это , а не , полноценная замена Google Analytics.

. Вы также не можете быть полностью предоставлены вашим собственным устройствам. У Snowplow есть ряд аналитических SDK, которые могут помочь вам анализировать данные, которые он генерирует. Существует также проект веб-модели данных Snowplow, который помогает анализировать данные о потоках кликов путем группирования событий атомарного отслеживания в сеансы просмотра.

Итак, Snowplow собирает всех видов данных о событиях, обрабатывает их и затем сохраняет, позволяя данным течь по «конвейеру». Давайте сделаем этот процесс более осязаемым. Конвейер обработки Snowplow выглядит так:

В этом разделе обсуждается, как данные проходят через конвейер и какие интерфейсы соединяют различные компоненты конвейера.

Компонент коллектора

Данные, генерируемые трекером Snowplow (например,грамм. трекер Snowplow JavaScript), веб-перехватчик или вызов одного из SDK трекера Snowplow попадает в компонент сборщика . Сборщик — это базовый веб-сервер, открытый для HTTP-запросов, который кодирует и публикует все входящие данные по шине сообщений. Если запрос не включает файл cookie, идентифицирующий пользователя, он также включает случайно сгенерированный файл cookie в заголовок HTTP-ответа Set-Cookie .

Компонент обогащения

Компонент обогащения является подписчиком этой шины сообщений, реализующей процесс обогащения Snowplow.Во время этого процесса Snowplow проверяет входящие данные, проверяя, что они указаны в протоколе, который он понимает. Затем он извлекает свойства событий и обогащает события. В конце процесса обогащения события соответствуют канонической модели событий Snowplow. Расширенные события публикуются в другой шине сообщений.

Компонент обогащения, без сомнения, самая сложная и интересная часть Snowplow. Если вы хотите узнать об этом больше, ознакомьтесь с моей последующей историей:

Компонент хранилища

Компонент хранилища подписывается на шину сообщений, на которую публикуется компонент обогащения.Он сохраняет сообщения в хранилище BLOB-объектов или хранилище данных с возможностью запроса, например BigQuery или Redshift. Если целевым хранилищем является (структурированная) база данных, свойства события отображаются в столбцы.

Реализации компонентов

Компоненты имеют нескольких совместимых реализаций , что позволяет использовать те, которые лучше всего соответствуют вашим потребностям. В некоторых реализациях используется собственная облачная технология, характерная для конкретного общедоступного облака, например, компонент хранилища Snowplow BigQuery Loader, взаимодействующий с BigQuery в GCP и работающий в Cloud Dataflow.Другие построены на технологии с открытым исходным кодом и могут быть легко развернуты на вашем собственном оборудовании, например Scala Stream Collector, который работает на JVM и может отправлять сообщения не только в AWS Kinesis или Cloud Pub / Sub, но и в Apache Kafka.

Интерфейсы компонентов

Как выглядят сообщения, используемые для связи между компонентами?

Для потоковой передачи или не для потоковой передачи

Некоторые компоненты Snowplow не реализуют интерфейсы (потоковой передачи), как указано выше.Эти компоненты обрабатывают данные партиями. Суть в том, что вы должны игнорировать пакетную реализацию и беспокоиться только о конвейере потоковой обработки, представленном выше, , поскольку конвейер пакетной обработки Snowplow устарел . Если вы по какой-то причине все еще хотите узнать больше о пакетной обработке, ознакомьтесь с моей историей.

Пакетная обработка Snowplow устарела

Расширенные канонические события Snowplow могут храниться в хранилище BLOB-объектов или в структурированной базе данных.Точный формат данных, который существует в вашем конвейере, зависит от используемого вами компонента хранилища. Реализации компонентов оптимизируют свойства целевого хранилища данных.

Вывод Snowplow в BigQuery

При выгрузке данных в BigQuery все события сбрасываются в одну большую таблицу событий . После инициализации, даже до добавления одного события, эта таблица событий уже имеет около 128 свойств!

Как видите, все свойства помечены как NULLABLE .(На самом деле некоторые из них являются устаревшими и равны NULL для всех моих записей. До того, как Snowplow начал использовать схему расширяемых типов событий, они просто добавляли столбцы в толстую таблицу со столбцами, релевантными для веб-аналитики. Столбцы этой толстой таблицы определяют что теперь является «атомарным событием».) Поскольку BigQuery является хранилищем данных по столбцам, столбцы, которые всегда имеют значение NULL , на самом деле ничего не стоят: добавление столбцов не увеличивает размер вашей таблицы и не снижает скорость запросов.Добавление событий нового типа добавляет еще больше столбцов в таблицу событий .

Новые столбцы будут иметь NULL для всех старых данных и NULL для всех новых записей, которые являются вставлен, но другого типа.

Вывод Snowplow в других хранилищах данных

Не все хранилища данных имеют те же свойства, что и BigQuery.Следовательно, не все хранилища данных используют тот же подход «толстых таблиц», что и компонент хранилища BigQuery.

Например, при хранении данных в Redshift на AWS каждое событие приводит к записи в таблице atomic.events . Вставка данных нового типа приводит к созданию новой таблицы; записи в этой таблице можно объединить с atomic.events . Snowplow называет эту процедуру разделения событий измельчением.

Snowplow принимает HTTP-запросы и сохраняет их в хранилище данных почти в реальном времени.Это не звучит особенно захватывающе; многие облачные хранилища данных также имеют интерфейс HTTP, и нельзя ли просто автоматически выгружать события Pub / Sub в облачное хранилище? Зачем нужен снегоочиститель?

Сравнение Snowplow с другими предложениями

По сравнению с общими предложениями по сбору телеметрических данных , такими как Amazon Kinesis (Data Analytics) или Azure Application Insights, Snowplow предлагает вам преимущество проверки и обогащения входящих данных. В вашу базу попадают только чистые данные! При отслеживании веб-приложений Snowplow также устанавливает файлы cookie на стороне сервера в вашем собственном домене, что позволяет надежно отслеживать сеансы просмотра . Однако Snowplow сложнее установить и поддерживать в рабочем состоянии, а также относительно дорого, если вы обрабатываете небольшое количество событий.

Проверяя входящие данные, Snowplow гарантирует, что в вашу базу данных попадают только чистые данные

По сравнению с приложениями, предлагающими расширенную обработку типов данных , Snowplow предлагает настраиваемую расширяемость , доступ к необработанным данным , возможность приема множества различных видов данных и низкая цена .Примерами специализированных служб являются Google Analtyics или Matomo для веб-аналитики, а также такие приложения, как New Relic, Datadog или honeycomb.io для мониторинга приложений. Однако, в отличие от этих специализированных программ, Snowplow на самом деле не обрабатывает и не анализирует ваши данные; он даже не предлагает вам графический интерфейс. Сравнение этих программ со Snowplow не всегда полезно.

Некоторые причины для использования Snowplow

• Вы хотите собирать данные телеметрии, но также остается под контролем вашего конвейера обработки.Вам нравится, что Snowplow имеет открытый исходный код, и вы не хотите привязывать себя к предложениям, связанным с облаком.
• Ни одно из предложений для конкретных типов данных не выполняет в точности того, что вы хотите. Вы хотите полной настройки . Вам нужны необработанные данные. Snowplow предлагает вам хорошую базу для строительства.
• Вы хотите выполнить веб-отслеживания с помощью отличного средства отслеживания JavaScript Snowplow и использовать модель событий Snowplow, которая хорошо подходит для веб-отслеживания событий.
• Snowplow принимает, обогащает и хранит данные в (почти) реальном времени .Это особенно полезно, если вы используете собранные данные для обнаружения мошенничества или аналогичных приложений.
• Вы хотите выполнить пользовательское обогащение , но не нуждаетесь в полной мощности и сложности полноценных платформ потоковой обработки, таких как Apache Flink или Apache Beam. Snowplow позволяет сравнительно легко создавать собственные дополнения, реализуя функцию JavaScript или реализуя службу HTTP (микро).
• Вы хотите продолжать использовать Google Analytics , но хотите получить доступ ко всем необработанным данным, не платя 150 тыс. В год.Вы можете сделать это очень легко, перекачав все данные, которые вы отправили в Google, на сборщик Snowplow с помощью плагина Snowplow для трекера Google Analytics, потому что Google Measurement Protocol является одним из протоколов, поддерживаемых адаптером Snowplow.
• Вам нравится использовать один из аналитических SDK , доступных на многих языках программирования, для анализа ваших данных.

Некоторые причины не использовать Snowplow

• Вы предпочитаете не развертывать собственную инфраструктуру либо потому, что у вас нет опыта, либо потому, что вы не хотите ее поддерживать.Вы все еще можете использовать Snowplow, но следует изучить возможность использования управляемой платформы Snowplow Snowplow Insights.
• У вас нет опыта, времени или интереса, чтобы проанализировать ваши данные . Само по себе необработанные данные, которые генерирует Snowplow, не очень полезны. Вы можете изучить более специализированные приложения, такие как Matomo или Google Analytics для веб-отслеживания. Также в Looker есть поддержка анализа данных Snowplow.
• Snowplow собирает только данные о событиях , но не другие типы данных телеметрии.New Relic определяет данные телеметрии как принадлежащие к одной из четырех категорий: метрики, события, журналы и трассировки, или для краткости M.E.L.T. Чтобы собирать метрики с помощью Snowplow, вам нужно самостоятельно позаботиться об агрегировании. Чтобы выполнить (распределенную) трассировку, вам нужно будет самостоятельно добавить контексты трассировки к событиям. Отправлять необработанные журналы в Snowplow не рекомендуется.

Итак, как на самом деле выглядит развертывание Snowplow?

Наше развертывание в Google Cloud Platform

Наше текущее развертывание выглядит следующим образом:

определение снегоочистителя по The Free Dictionary

Интеграция снегоочистителя — ориентировочно

Бесплатно Pro Enterprise

Обзор

Snowplow — это платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет предприятиям собирать детализированные данные на уровне событий о поведении пользователей из нескольких точек взаимодействия и хранить их в одном месте.Платформа предназначена для работы на уровне предприятия, а события Snowplow можно подключить практически ко всем инструментам аналитики.

Поскольку Snowplow собирает данные на уровне событий, уже охарактеризованные событиями и свойствами, данные Snowplow практически не нуждаются в корректировке перед подключением к Indicative для анализа.

После этапа обогащения Snowplow события Snowplow сохраняются в корзине AWS S3 или передаются в AWS Kinesis. Индикативный считывает данные Snowplow из любого источника (мы будем называть их единым журналом).Пользователи могут расширить свою модель данных с помощью других источников данных на этапе моделирования данных (см. Расширенное моделирование данных) перед проведением анализа в индикативном режиме.

Реализация Snowplow позволяет отслеживать ряд предопределенных событий, смоделированных структурированных событий или неструктурированных событий, которые пользователи могут смоделировать.

По умолчанию в любой реализации Snowplow регистрируется широкий спектр общих свойств. Кроме того, клиенты могут определять как структурированные контексты, так и более гибкие пользовательские контексты.

Получение индикативных событий и свойств

Обзор

Поскольку Snowplow по своей сути использует модель, основанную на событиях, преобразование данных Snowplow в индикативные для анализа не требуется. Ниже показано, как события и свойства являются производными от определенных типов событий Snowplow.

По умолчанию для генерации всех событий поле «domain_userid» в едином журнале Snowplow используется в качестве уникального идентификатора пользователя в Indicative. «Collector_tstamp» в едином журнале — это метка времени, используемая Indicative.

Сводная таблица событий и свойств

Предопределенные события

Snowplow имеет набор предопределенных типов событий, которые можно инструментировать:

• Просмотры страницы
• Пинги страниц
• Транзакции электронной торговли
• Ошибки

Если оснащено инструментами, интеграция будет генерировать эти события, где поле «событие» в едином журнале используется в качестве имени события в индикативном.

Общие и зависящие от платформы свойства

Для всех событий Snowplow, ряд полей даты и времени, поля пользователя и устройства записываются вместе с событием. Если оснащено инструментарием, все эти поля создаются как индикативные свойства. Кроме того, также будут записаны любые поля, зависящие от платформы, например, информация о ссылках на страницу и URL-адресах для веб-инструментов.

Структурированные события

Настраиваемые структурированные события Snowplow генерируются с использованием поля «se_action» в качестве имени события для Indicative (или «event_name», если «se_action» не заполнено).Поля «se_category», «se_label», «se_property» и «se_value» добавляются как индикативные свойства в дополнение ко всем общим и специфичным для платформы свойствам.

Неструктурированные события

Snowplow позволяет клиентам моделировать гибкие настраиваемые неструктурированные события по мере необходимости. Поле «event_name» используется для имени события в индикативном (или по умолчанию используется значение «unstruct», если «event_name» не заполнено).

Пользовательские контексты

Snowplow позволяет клиентам определять свой собственный контекст вокруг событий, например, дополнительные свойства пользователя для клиента (информация о членстве, возраст и т. Д.) или дополнительные свойства продукта для события покупки (артикул, теги, название продукта и т. д.).

Наложение

Если это S3 или пакетная интеграция Snowplow, и данные имеют как аутентифицированные, так и неаутентифицированные сеансы для своих пользователей, Indicative автоматически создает псевдонимы для этих сеансов, привязывая поле user_id к связанному domain_userid, чтобы иметь общего пользователя история для анализа. Это доступно только для клиентов Snowplow Relay в рамках планов Pro или Enterprise.Для получения дополнительной информации об ориентировочном процессе псевдонимов см. Документацию по псевдонимам.

Расширенное моделирование данных

Обзор

В дополнение к генерации событий из предопределенных событий, настраиваемых структурированных и настраиваемых неструктурированных событий Snowplow, интеграция Snowplow с Indicative позволяет клиентам применять другой уровень моделирования данных, используя все поля, доступные в унифицированном журнале Snowplow, и настраиваемые таблицы данных, предоставленные клиентом.

Например, клиенты могут сгенерировать «Просмотр страницы-заставки», если сгенерировано событие Snowplow «Просмотр страницы» и page_url содержит «лендинг».Клиенты могут использовать любое подмножество событий / свойств Snowplow и логических операторов для создания новых индикативных событий и свойств.

Кроме того, если у клиентов есть дополнительные таблицы данных для объединения с данными Snowplow, на этом этапе можно смоделировать и сгенерировать новые события и свойства.

Логика генерации новых событий и свойств

Если клиенту нужен набор событий и свойств, которые не фиксируются в интеграции Snowplow по умолчанию, клиент может предоставить гибкие логические правила для генерации новых событий и свойств на основе данных Snowplow или пользовательских таблиц данных.Дополнительные сведения см. В документации по IndicativeIO.

Интеграция с BigQuery

Интеграция BigQuery с Indicative доступна только для корпоративных клиентов. Если интересно, свяжитесь с нами. Вы должны предоставить bigquery.dataViewer доступ к Indicative для своего проекта BigQuery.

Для выполнения следующих шагов у вас должен быть административный доступ к консоли BigQuery, а также к вашей базе данных BigQuery.

1. В разделе «Ориентировочный» щелкните « Settings » и выберите « Data Sources

2. Нажмите Новый источник данных

3. Выберите значок Snowplow BigQuery и нажмите Далее.

4. Вам нужно будет ввести эти значения, которые вы можете получить в консоли BigQuery.

а. Откройте консоль BigQuery на Google Cloud Platform и Выберите проект .

г. Введите идентификатор проекта GCP , содержащий данные вашего Snowplow.

г. Введите имя набора данных

г. Введите Имя таблицы и щелкните Далее в Ориентировочном.

а. На панели меню в левой части экрана в разделе Resources щелкните треугольник слева от имени проекта, чтобы развернуть представление.Это отобразит доступные наборы данных.

ф. Нажмите Готово

6.В разделе «Ориентировочно» щелкните Далее , чтобы подтвердить интеграцию

7. Если проверка прошла успешно, вы увидите экран, на котором можно запланировать звонок предполагаемому специалисту. Пожалуйста, выберите дату и время и введите свои контактные данные.

S3 Интеграция

Интеграция Snowplow S3 с Indicative доступна только для корпоративных клиентов.Если интересно, свяжитесь с нами. Единый журнал Snowplow хранится в корзине S3, и заказчик должен написать политику IAM, чтобы предоставить ориентировочный программный доступ к соответствующей корзине S3.

Чтобы настроить S3, следуйте этим инструкциям:

1. В разделе «Ориентировочный» щелкните « Settings » и выберите « Data Sources

2. Нажмите Новый источник данных

3.Выберите значок Snowplow S3 и нажмите Next.

4. Вам нужно будет ввести Bucket Name и File Path to Enriched / Archived . Доступ к этим значениям можно получить в Консоли управления AWS по адресу https://console.aws.amazon.com/iam/ .

1. 1. Чтобы получить имя сегмента из консоли AWS, щелкните раскрывающееся меню Services и выберите S3 в разделе «Хранилище».

   2. Скопируйте имя сегмента и вставьте его в поле Имя сегмента в поле «Ориентировочный».

   3. Перейдите по структуре папок, чтобы перейти к расширенным данным, и обратитесь к изображению ниже, чтобы получить значение для ввода в поле Путь к расширенному / архивированному файлу в ориентировочном пользовательском интерфейсе. В этом примере значение будет / main / enriched / good /

      .

5. Щелкните Далее в ориентировочном. Вам нужно будет скопировать эту политику на шаге 8.

6.В консоли AWS щелкните соответствующую корзину, содержащую нерезервированные журналы Snowplow, а затем щелкните Permissions. Мы рекомендуем настроить сегмент обогащения / архивирования с помощью конфигурации Snowplow .

7. Щелкните Bucket Policy

8. Скопируйте политику из шага 5, вставьте ее в редактор в Консоли AWS и нажмите Сохранить .

9. Щелкните Проверить интеграцию .В случае успеха вы увидите экран расписания. Пожалуйста, выберите дату и время и введите свою контактную информацию, чтобы назначить встречу с ориентировочным специалистом.

10. Grant Indicative, необходимая информация продвигается вперед по вашей интеграции, заполнив эту анкету интеграции данных.

Интеграция снежинки

Интеграция Snowplow Snowflake с Indicative доступна только для корпоративных клиентов. Для интеграции со Snowplow Snowflake следуйте этим инструкциям:

1.Щелкните Settings и выберите Data Sources.

2. Щелкните Новый источник данных.

3. Выберите Snowplow Snowflake.

4. Щелкните Next , и вы должны увидеть следующий экран. Чтобы получить значения для этой страницы, войдите в свою учетную запись Snowflake.
* Примечание. Автоматически созданный пароль — это пароль, который Indicative сгенерировал случайным образом.Если вы хотите использовать свой собственный пароль, введите собственное значение в это поле.

а. Идентификатор учетной записи — это все, что находится слева от .gcp.fnowflakecomputing.com / … b. Введите имя Warehouse .c. Введите имя базы данных . D. Щелкните Склады и скопируйте Schem a . е. Введите имя Таблица .

5. Нажмите Далее

6. Вам нужно будет скопировать и вставить эти фрагменты кода в консоль Snowflake.Последний фрагмент не обязателен. Перейдите на вкладку Worksheets и вставьте фрагменты в SQL runner , установите флажок All Queries и нажмите Run .

7. Щелкните Проверить интеграцию в ориентировочном.

8. Если проверка прошла успешно, вы увидите экран, на котором можно запланировать звонок предполагаемому специалисту. Пожалуйста, выберите дату и время и введите свои контактные данные.

Интеграция Kinesis

Чтобы связать данные снегоочистителя в реальном времени с индикативным, следуйте инструкциям ниже:

1.В разделе «Ориентировочный» щелкните « Settings» и выберите « Data Sources».

2. Щелкните Новый источник данных.

3. Выберите Snowplow Kinesis.

4. Щелкните Далее. Вам нужно будет использовать этот API Key на шаге 4 из Создайте функцию Lamda

Создание роли IAM для лямбда

AWS Lambda должна иметь роль выполнения, позволяющую использовать Kinesis Stream и CloudWatch. (Для получения дополнительной информации о настройке ролей IAM см. в официальном руководстве AWS .)

1. Перейдите в Управление IAM в консоли и выберите Роли на боковой панели.

2. Щелкните Создать роль .

3. В качестве типа доверенного объекта выберите AWS Service , а для службы, которая будет использовать эту роль, выберите Lambda . Нажмите Далее: Разрешения внизу экрана.

4. Теперь вам нужно выбрать политику разрешений для роли. Lambda должен иметь доступ для чтения к Kinesis и доступ для записи в журналы CloudWatch — для этого мы выберем AWSLambdaKinesisExecutionRole . Найдите AWSLambdaKinesisExecutionRole в поиске и установите флажок, как показано ниже.

5. Щелкните Далее: просмотрите внизу экрана.

6. На следующем экране введите имя для вновь созданной роли в поле Имя роли , затем щелкните Создать роль , чтобы завершить процесс.

Создание лямбда-функции

Функция Lambda может быть создана либо непосредственно через Консоль AWS, либо с помощью других инструментов, таких как AWS CLI. Для этой интеграции рекомендуемая настройка памяти составляет 256 МБ, и поскольку JVM должна выполнить «холодный» запуск, когда функция вызывается в первый раз в новом экземпляре, вы должны установить высокое значение тайм-аута; 90 секунд должны быть безопасными.

Как и в случае с ролью IAM, мы будем использовать консоль AWS для запуска и запуска нашей функции Lambda. Убедитесь, что вы находитесь в том же регионе, где определены ваши потоки Kinesis.

1. На консоли перейдите в раздел Lambda и нажмите Создать функцию (время выполнения должно быть Java 8 ).

2. Напишите имя для вашей функции в Имя . В раскрывающемся списке Роль выберите Выберите существующую роль ; затем в раскрывающемся списке ниже выберите имя роли, которую вы создали на предыдущем шаге.Щелкните Создать функцию .

3. Лямбда создана, но пока ничего не делает. Нам нужно предоставить код и настроить функцию:

а. Взгляните на поле Код функции . В обработчик текстовое поле вставьте: com.snowplowanalytics.indicative.LambdaHandler :: recordHandler

г. В раскрывающемся списке Тип записи кода выберите Загрузите файл из Amazon S3 .Появится текстовое поле с надписью S3 Link URL. Мы размещаем код через наши размещенные ресурсы. Вам нужно будет выбрать корзину S3 в том же регионе, что и ваша функция AWS Lambda: например, если ваша Lambda находится в регионе us-east-1 , вставьте следующий URL: s3: // snowplow-hosted-assets- us-east-1 /relays/indicative/indicative-relay-0.4.0.jar в текстовом поле. Взгляните на эту таблицу, чтобы выбрать правильное название сегмента для вашего региона. Убедитесь, что Runtime — это Java 8 .

4. Получите API Key из шага 4 из ориентировочного пользовательского интерфейса.

5. Под настройками кода функции вы найдете раздел под названием Переменные среды .

а. В первой строке, первом столбце (ключ) введите INDICATIVE_API_KEY . Во второй столбец (значение) вставьте свой ключ API.

г. Реле позволяет настраивать следующие фильтры:

• UNUSED_EVENTS: события, которые не будут ретранслироваться в индикативную;
• UNUSED_ATOMIC_FIELDS: поля канонического события Snowplow, которое не будет ретранслировано в Indicative;
• UNUSED_CONTEXTS: контексты, поля которых не будут ретранслироваться в индикативный.

По умолчанию реле настроено на использование следующих значений по умолчанию:

Чтобы изменить значения по умолчанию, вы можете передать свои собственные списки событий, атомарных полей или контекстов, которые нужно отфильтровать.Например:

Аналогично настройке ключа API, первый столбец (ключ) должен быть установлен на указанное имя переменной среды в ALLCAPS.Второй столбец (значение) — это ваш собственный список в виде строки, разделенной запятыми, без пробелов.

Если вы укажете только имя переменной среды, но не предоставите список значений, то ничего не будет отфильтровано.

Если вы не установите ни одну из переменных среды, будут использоваться значения по умолчанию.

6. Прокрутите немного вниз и посмотрите на поле Basic settings . Здесь вы можете установить ограничения на память и тайм-аут для Lambda. Как упоминалось ранее, мы рекомендуем установить 256 МБ памяти или больше (в AWS Lambda производительность ЦП линейно зависит от объема памяти) и большое время ожидания, равное 1 минуте 30 секундам.

7. В качестве последнего шага добавьте поток Kinesis, обогащенный Snowplow, в качестве источника событий для функции Lambda. Вы можете следовать официальному руководству AWS, если используете AWS CLI, или делать это прямо из консоли AWS, используя следующие инструкции. Прокрутите страницу вверх и из списка триггеров в конфигурации Designer вверху выберите Kinesis .

Взгляните на раздел Configure triggers, который только что появился ниже.Выберите поток Kinesis, содержащий события, обогащенные Snowplow. Установите размер партии по своему вкусу — 100 — разумное значение. Обратите внимание, что это максимальный размер пакета , функция может быть запущена с меньшим количеством записей. В качестве начальной позиции мы рекомендуем Обрезать горизонт , при котором обработка потока начинается с наблюдаемого начала (в качестве альтернативы вы можете выбрать На отметке времени , чтобы начать отправку данных с определенной даты). Нажмите кнопку Добавить , чтобы завершить настройку триггера.Убедитесь, что выбран Включить триггер .

8. Сохраните изменения, нажав кнопку Сохранить в правой верхней части страницы.

Проверьте свои данные

Перейдите в свой ориентировочный проект, чтобы проверить, получаете ли вы данные. Вы также можете перейти в консоль отладки для устранения неполадок реле в режиме реального времени.

 1. Левый выход из здания
2. здание с правой стороны
3.Правый боковой путь
4. структурный путь
5. склад
6. деревянная башня
 

 Красные / синие диагональные линии: первое появление красных / синих
Красные / синие двойные диагональные линии: второе возрождение красных / синих
 

 Желтый круг: первая контрольная точка
Зеленый круг: вторая контрольная точка
Розовый круг: третья контрольная точка
 

 1.Сарай снабжения
2.Левый дом
3.Сражения
4. структура левого пути
 

 Красные / синие диагональные линии: первое появление красных / синих
Красные / синие двойные диагональные линии: второе возрождение красных / синих
 

 Желтый круг: первая контрольная точка
Зеленый круг: вторая контрольная точка
Розовый круг: Третья / последняя контрольная точка.