埋点数据作为推荐、搜索、产品优化的基石，其数据质量的重要性不言而喻。为了确保埋点数据的质量，埋点验证成为了首要的步骤。正所谓“工欲善其事必先利其器”，要攻克其中的技术挑战——易用性、准确性、实时性、稳定性、扩展性，我们必须借助一定的技术手段。这正是本文的核心内容。
在字节内部，埋点验证已得到广泛使用。通过一键扫码开启验证、实时上报验证结果、自动生成验证报告，我们解决了埋点数据验证难、埋点质量保障难的问题。
埋点生命周期与角色
- 埋点生命周期：4个阶段+6个节点
- 4个角色：PM（产品经理）、DA（数据分析师）、RD（研发人员）、QA（质量保证人员）
- 6个节点包括提出需求、设计埋点、开发埋点、测试埋点、上报埋点和分析埋点等环节。
- 整个流程中涉及到3个角色和3个节点的埋点验证流程更加明确，分别是DA、RD、QA及设计埋点、测试埋点和验收埋点等环节。
为了方便大家更好地理解技术细节，我们先简单介绍一下平台。平台主要包括三部分：埋点验证方案、埋点验证工具、埋点验证报告。这三者相辅相成，极大地降低了用户的埋点验证成本。
埋点验证的详细解析
埋点验证的链路长且复杂，主要包括三个环节：埋点上报、埋点接收、埋点验证。每个环节都有其特定的复杂性。我们主要聚焦于“埋点验证”环节，此环节的重中之重是埋点验证引擎。
埋点验证引擎包括4个部分：规则生成器、规则选择器、埋点验证器和埋点推送器。规则生成器将“埋点验证方案”转换为“验证规则”，确保了验证的逻辑性。规则选择器依据“埋点”中的关键信息，从“验证规则池”中选择出对应的“埋点验证规则”。而埋点验证器则依据基础验证规则和选择器产出的规则对“埋点数据”进行验证并产出“验证结果”。
易用性与实时性
为了快速接入和开始使用埋点验证，我们提供了“一键扫码”的接入方式。这种方式的易用性极强，能快速集成到客户端中。为了保证数据的实时性，我们自建了Push服务进行数据传输。
准确性与稳定性
为了确保埋点验证结果的准确性，我们采用了JsonSchema作为验证手段，以支持完善的验证规则和可信的验证结果。我们还定义了服务级别协议(SLA)，并采取一系列保护措施来确保数据的可靠性和不丢失。
扩展性与未来展望
对于未来，我们提供可插拔的“日志转换器插件”，以支持各种日志格式的快速接入和验证。这既保证了服务的高内聚，又为新的埋点数据格式提供了快速接入的可能性。
虽然埋点验证是保障埋点质量的有效方式，但针对核心埋点场景，其验证成本仍然较高。我们正在探索其他方式以降低核心埋点验证的成本。