소개

웹 로그 분석은 온라인 비즈니스의 성공에 중요한 역할을 합니다. 로그 데이터를 분석하여 사용자 동향을 파악하고, 사이트의 성능을 향상시키는데 도움을 줍니다. 이번 기술 블로그에서는 Solr과 파이썬을 이용한 웹 로그 분석 및 사용자 추적 방법에 대해 알아보겠습니다.

Solr이란?

Solr은 오픈 소스 검색 플랫폼으로, Apache Lucene을 기반으로 하고 있습니다. Solr은 다양한 형태의 데이터를 신속하게 인덱싱하고, 강력한 검색 기능을 제공합니다. 이를 통해 웹 로그 데이터를 효율적으로 분석할 수 있습니다.

파이썬을 이용한 로그 수집

먼저, 파이썬을 사용하여 웹 로그 데이터를 수집해야 합니다. urllib 또는 requests 라이브러리를 사용하여 웹 서버에 HTTP 요청을 보내고, 응답으로 받은 로그 데이터를 파이썬 변수에 저장합니다. 이후, Solr로 데이터를 전송하기 위해 필요한 정보를 처리합니다.

import urllib.request

# 웹 서버에 HTTP 요청을 보내고 응답을 받아옴
response = urllib.request.urlopen('http://example.com/logs')

# 응답으로 받은 로그 데이터를 파이썬 변수에 저장
logs = response.read().decode('utf-8')

# Solr로 데이터를 전송하기 위한 작업 수행
# ...

Solr에 데이터 전송하기

파이썬으로 로그 데이터를 수집했다면, 이제 Solr로 데이터를 전송해야 합니다. 이를 위해 pysolr 라이브러리를 사용할 수 있습니다. pysolr은 Solr과의 통신을 간편하게 처리해주는 라이브러리입니다.

import pysolr

# Solr 서버에 연결
solr = pysolr.Solr('http://localhost:8983/solr/weblogs')

# 로그 데이터를 Solr로 전송
solr.add(logs)

위의 코드에서 ‘http://localhost:8983/solr/weblogs’는 Solr 서버의 주소와 색인할 컬렉션의 이름입니다. 실제 환경에 맞게 수정해야 합니다.

검색 및 분석

Solr로 데이터를 전송했다면, 이제 데이터를 검색하고 분석할 수 있습니다. Solr는 풍부한 쿼리 기능을 제공하므로 웹 로그의 다양한 측면을 분석하는데 유용합니다. 예를 들어, 사용자별 방문 횟수, 인기있는 페이지, 이벤트 추세 등을 분석할 수 있습니다.

# 사용자별 방문 횟수 검색
results = solr.search('user:john')
print('Number of visits: ', results.hits)

# 인기있는 페이지 검색
results = solr.search('*:*', **{
    'facet': 'true',
    'facet.field': 'page',
    'facet.limit': 10,
    'facet.sort': 'count',
    'facet.mincount': 1,
})
for page in results.facets['facet_fields']['page']:
    print(page)

# 이벤트 추세 분석
results = solr.search('*:*', **{
    'facet': 'true',
    'facet.date': 'timestamp',
    'facet.date.start': '2019-01-01T00:00:00Z',
    'facet.date.end': '2019-12-31T23:59:59Z',
    'facet.date.gap': '+1DAY',
})
for date, count in results.facets['facet_dates']['timestamp']:
    print(date, count)

결론

Solr과 파이썬을 이용하여 웹 로그를 분석하고 사용자를 추적하는 방법에 대해 알아보았습니다. 웹 로그 분석은 온라인 비즈니스에 있어서 중요한 역할을 하므로, Solr과 파이썬을 이용하여 효율적으로 데이터를 수집하고 분석하는 것이 추천됩니다.

참고 자료

• Apache Solr 공식 홈페이지
• pysolr 라이브러리

#Solr #파이썬