Об этом проекте
pvuv.ai предоставляет легковесное аналитическое решение с развертыванием на edge-серверах, которое вы можете хостить самостоятельно на Cloudflare Workers с использованием D1 в качестве бэкенда для хранения данных. Помимо классического подсчета просмотров страниц (page-view) и уникальных посетителей (unique-visitor), платформа фиксирует полные UTM-параметры, рефереры, показатель отказов, время пребывания, пользовательские события с данными о выручке и атрибуцию сессий между устройствами.
Главным отличием является трехслойная система обнаружения невалидного трафика. Она оценивает клиентские сигналы (признаки headless-браузеров, WebGL-отпечатки, honeypots), поведение в сессии (тайминги, паттерны навигации) и популяционную статистику (кластеризация IP-сегментов, тесты распределения). Каждое событие получает оценку достоверности от 0 до 100, вердикт (clean, suspect, bot, crawler) и флаги, указывающие, какие именно сигналы сработали.
Защита рекламы опциональна: на основе быстрого вердикта платформа решает, внедрять ли рекламный код, тем самым оберегая доход от штрафов за невалидный трафик. Пороги срабатывания настраиваются для каждого сайта, а «теневой режим» (shadow mode) позволяет операторам предварительно оценить влияние перед внедрением ограничений.
Архитектура:
- Браузер загружает небольшой скрипт (f.js), который отправляет хиты на Worker приема (in.pvuv.ai/in).
- Worker приема валидирует, обогащает и оценивает события, затем отправляет их в Cloudflare Queue.
- Consumer Worker пакетно записывает данные в D1, обновляя сессии и профили.
- Почасовые и ежедневные Cron Workers выполняют агрегацию (roll-ups) и популяционный анализ, передавая блок-листы через KV.
- API Worker (api.pvuv.ai/v1) обслуживает запросы панели управления, а консоль (pvuv.ai) предоставляет визуальные отчеты и инсайты, сгенерированные ИИ.
Развертывание базируется на serverless-стеке Cloudflare: Workers, D1 (SQLite), Queues, KV, Cron Triggers и, опционально, R2 для архивного хранения. Внешние серверы или базы данных не требуются.
Шаги быстрого старта включают клонирование репозитория, создание ресурсов D1, KV и Queue с помощью Wrangler, настройку секретов (HMAC_KEY, опционально AI_API_KEY), применение схемы данных и развертывание Workers. После развертывания необходимо зарегистрировать сайт в консоли для получения site_id и вставить тег скрипта, указывающий на https://js.pvuv.ai/f.js с соответствующими атрибутами данных.
Вопросы приватности интегрированы в систему: IP-адреса хранятся только в виде усеченных хешей, отпечатки устройств хешируются, а данные сенсоров ограничены грубыми булевыми значениями. Развертывающие систему пользователи должны обеспечить соответствие регламентам GDPR/ePrivacy, особенно в части согласия на фингерпринтинг.
Проект находится на ранней стадии разработки, дорожная карта включает четыре этапа: M1 (базовый SDK, прием данных, быстрый вердикт, минимальная консоль), M2 (метрики сессий, агрегация, цикл блок-листов), M3 (пользовательские события, выручка, атрибуция воронок) и M4 (ИИ-отчеты, продвинутый антифрод, интерфейс ручной проверки).
Приветствуется вклад в развитие проекта, сообщения об уязвимостях безопасности следует направлять приватно. Код лицензирован под GNU AGPL-3.0, что позволяет бесплатно использовать систему в self-hosted режиме и модифицировать ее, при условии раскрытия исходного кода для сетевых сервисов.
Comments
0 Rating appears after 10 ratings
Sign in to join the discussion.