Арсений Кравченко

Загляните в ods.ai!

Задача поставлена некорректно. Попробуйте переформулировать из "я хочу найти что-то странное в логах" в "я хочу находить в логах такие-то конкретные аномалии".
А вообще на тему anomaly detection очень много статей, выбирайте под задачу.

Для аналитики неоптимально использовать MySQL, лучше посмотреть в сторону колоночных баз. Хотя для такого объема подойдет и MySQL с разбивкой на таблицы по дням, неделям или месяцам.

Присоединяюсь к совету Артём Цыплаков выгружать к себе.

Когда мне нужно было делать более или менее простой дашборд для похожих задач (хитрый подсчет ROI по разным продуктам и источникам трафика), мы забирали все данные к себе и агрегировали во внутренней системе, это значительно проще шаманства с Measurement Protocol.

Не совсем понятно, о каких именно условиях идет речь − это важно для поиска решения.

Как вариант, можно сделать правило в Google Tag Manager, и дергать клиентский скрипт в соответствии с правилами в GTM.

Я бы написал свой нехитрый велосипед с функциями:
- выдавать пользователю id;
- отслеживать источник установки и связывать его с пользователем;
- регулярно стучать на сервер о факте использования (тут могут быть нюансы в зависимости от сути вашего расширения);

Системы типа Метрики или GA хороши, пока не натыкаешься на задачу, которая решается только ad hoc выборкой по логам.

Если сторонние сервисы вроде GA или Метрики не подойдут, взгляните на Piwik.

Никак. LTV — моделируемое значение, использовать для его расчета GA не совсем правильно.