A User-Centric Monitoring System to Enhance the Development of Web-Based Products
2023 (English)Independent thesis Basic level (professional degree), 10 credits / 15 HE credits
Student thesis
Abstract [en]
Many websites and products rely heavily on consumers’ usage habits to maximize profit. Therefore, this project aims to aid product development by analyzing server traffic logs. The proposed solution is a monitoring system focusing on user analytics. The website for this monitoring system contains graphical presentations of statistics on user activity, browser usage, OS usage, browser version usage and OS version usage, most common requests, and the slowest requests over a chosen time interval. Statistical calculations are made in the backend code through connections to two databases. One database contains server traffic logs and is connected to the second database through indexing. Testing on the application proved proper functionality and fulfilled the requirements. The performance testing on the application showed effectiveness with relatively low latency for most statistics methods. This latency was further reduced by 50% using indexing.
Abstract [sv]
Många webbplatser och produkter är mycket beroende av konsumenter och deras användningsvanor för att maximera vinsten. Därför syftar detta projekt till att hjälpa produktutvecklingen genom att analysera servertrafikloggar. Den föreslagna lösningen är ett övervakningssystem med fokus på användaranalys. Hemsidan för detta övervakningssystem innehåller grafiska presentationer av statistik över användaraktivitet, webbläsaranvändning, OS-användning, webbläsarversionsanvändning och OS-versionsanvändning, vanligaste förfrågningar och de långsammaste förfrågningarna under ett valt tidsintervall. Statistiska beräkningar görs i backend-koden genom kopplingar till två databaser. En databas innehåller servertrafikloggar och är kopplad till den andra databasen genom indexering. Testning på applikationen visade att den fungerade korrekt och uppfyllde kraven. Prestandatestningen på applikationen visade effektivitet med relativt låg latens för de flesta statistikberäknande metoder. Denna latens reducerades ytterligare med 50 % med hjälp av indexering.
Place, publisher, year, edition, pages
2023. , p. 47
Keywords [en]
Software, Software Development, Server Traffic, Statistical Analysis Tool
Keywords [sv]
Mjukvara, Mjukvaruutveckling, Servertrafik, Statistiskt Analysverktyg
National Category
Computer Systems
Identifiers
URN: urn:nbn:se:hh:diva-51685OAI: oai:DiVA.org:hh-51685DiVA, id: diva2:1799290
External cooperation
Entergate AB
Supervisors
2023-09-222023-09-212023-10-20Bibliographically approved