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Prisme Analytics es un servicio de analítica web autoalojado lanzado por Prisme Labs y escrito en Go. Se posiciona como una alternativa ligera y centrada en la privacidad frente a las plataformas de analítica convencionales, recopilando únicamente datos anonimizados sin cookies para que los operadores puedan cumplir con el GDPR, PECR y requisitos similares. Características clave descritas en el README: - **Configuración de baja fricción.** La documentación incluye una guía de autoalojamiento basada en Docker, tras la cual el seguimiento se activa añadiendo una etiqueta de script (y un píxel noscript opcional) al sitio. - **Huella de cliente reducida.** Se indica que el script de seguimiento tiene aproximadamente 2 kB y la imagen de seguimiento noscript es de 35 bytes. - **Recopilación anonimizada y sin cookies.** No se utilizan cookies y solo se recogen datos anonimizados, lo que el proyecto plantea como una reducción de la carga de consentimiento y cumplimiento. - **Filtrado automático de tráfico.** Los bots, scrapers y el tráfico de spam se filtran para que los paneles reflejen visitantes humanos. - **Eventos personalizados y paneles.** Más allá de las visitas a páginas, se pueden definir eventos personalizados para medir acciones específicas del producto, con paneles y filtros y definiciones por métrica. - **Seguimiento de campañas.** Se pueden utilizar parámetros UTM para atribuir el tráfico generado por campañas y boletines. - **Soporte para aplicaciones de página única (SPA).** El rastreador está diseñado para funcionar con routers basados en pushState, comunes en los frameworks de frontend modernos. - **Integración con Grafana.** Los paneles y las consultas se basan en Grafana, que proporciona gestión de usuarios, equipos, permisos y soporte multi-organización, además de la capacidad de crear paneles personalizados. En cuanto a la ingesta, el proyecto presenta un resultado de prueba de carga de k6 ejecutado en un AMD Ryzen 7 7840U con inyectores de carga en la misma máquina, reportando alrededor de 50,000 solicitudes por segundo con una mezcla de visitas a páginas y eventos personalizados. Esta cifra es el benchmark propio del proyecto y depende en gran medida del hardware, la configuración y la carga de trabajo, por lo que debe tratarse como una indicación y no como una garantía. Las opciones de despliegue incluyen el autoalojamiento a través de Docker siguiendo la guía del proyecto, o el uso del servicio alojado Prisme Cloud del proveedor. Se indica que todas las funciones están disponibles en la versión de código abierto, con el código distribuido bajo AGPL-3.0-only más algunas excepciones MIT documentadas. El proyecto acepta issues y pull requests, y enlaza a la documentación de la comunidad, una demo de Grafana en vivo y un canal de soporte.