Medama Analytics es un proyecto de código abierto dedicado a proporcionar métricas de sitios web y sin cookies.
Proporciona un rastreador liviano de menos de 1 KB de código y tiene como objetivo principal ofrecer análisis útiles y priorizar la privacidad del usuario.
Su instalación es muy sencilla, basta con ejecutar un único binario escrito en Go, aunque también funciona mediante docker compose, tampoco requiere de una complicada configuración de base de datos ya que Medama Analytics utiliza SQLite como base de datos, que es más fácil de administrar y no requiere configurar un contenedor de base de datos aparte
Características #
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📊 Análisis en tiempo real: supervise el rendimiento del sitio web y las interacciones de los usuarios al instante.
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🔒 Centrado en la privacidad: rastreador liviano (<1 KB) sin cookies, no guarda direcciones IP o identificadores adicionales, lo que garantiza el cumplimiento de GDPR, PECR y otras regulaciones.
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🧪 Fácil de integrar: Servidor basado en OpenAPI para una integración sin esfuerzo en paneles personales o profesionales.
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💼 Autoalojado: configuración simple de un solo binario sin dependencias externas, capaz de ejecutarse en máquinas virtuales con 256 MB de memoria.
Instalación #
Medama Analytics funciona con un único binario, sin configuración de base de datos adicional que se puede descargar de GitHub Releases, o si lo prefieres también puedes utilizar docker compose o crear una plantilla para Unraid
Binario único #
Si te decantes por esta opción, ten en cuenta de que deberás de realizar un seguimiento manual de los nuevos lanzamientos y actualizar el binario tu mismo.
Plataformas compatibles #
| Nombre de la plataforma | Descripción |
|---|---|
linux_amd64 |
Linux AMD64 |
linux_arm64 |
Linux ARM64 |
osx_amd64 |
macOS 12+ (CPU Intel) |
osx_arm64 |
macOS 12+ (Apple Silicon: CPU M1, M2, etc.) |
windows |
No compatible. Considera utilizar Docker en su lugar. |
El binario es compatible con la mayoría de las distribuciones de Linux de forma predeterminada, incluidas Ubuntu, CentOS y Debian. Para entornos mínimos, asegúrete de que el paquetelibstdc++6 y sus dependencias estén instalados.
Descarga la última versión del binario de GitHub Releases que coincida con tu sistema operativo.
Docker Compose #
version: '3'
services:
medama:
image: ghcr.io/medama-io/medama:latest
ports:
- "8080:8080"
volumes:
- medama-data:/app/data
volumes:
medama-data:
Unraid #
Podemos crear una plantilla para Unraid
Ejecución manual del programa #
Ejecuta el programa con el comando start:
./<path-to-executable> start
En la primera ejecución, se crearán dos archivos de base de datos en el mismo directorio que el binario: me_meta.dby me_analytics.db. Asegúrete de que estos archivos se mantengan en un almacenamiento persistente.
Configuración #
Antes de comenzar a recopilar datos, es posible que desees configurar tu instancia de análisis para que se ajuste a tus necesidades. Como el puerto de escucha, ruta de la base de datos, etc
Para ello pueddes consultar la página de configuración de CLI para obtener más detalles.
Asegúrate de que el sitio web para el análisis está configurada para que se pueda acceder a el desde Internet y con su respectivo certificado SSL
Añade tu primer sitio web #
Ahora puedes agregar nuestro primer sitio web a la instancia de Medama Analytics visitando la interfaz web en http://localhost:8080o el nombre de host de acceso público.
Las credenciales de inicio de sesión predeterminadas son:
- Nombre de usuario:
admin - Contraseña:
CHANGE_ME_ON_FIRST_LOGIN
Para iniciar sesión correctamente, utiliza localhost o la url HTTPS de conexión.
Iniciar sesión a través de una url de conexión no cifrada,
HTTP, no funcionará.
Pulsando en el botón Add Website podemos ir añadiendo sitios webs para su análisis
Insertar el fragmento de código HTML #
Debemos de insertar el fragmento de código HTML de seguimiento en el <head> de nuestro sitio web para comenzar a recopilar datos, el fragmento de código HTML lo entraras en la pestaña Settings, dentro el apartado Tracker:
<script defer src="https://[your-public-api-hostname].com/script.js"></scrip
Espero que te haya gustado, pasa un gran día 🐧