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इस सेक्शन में, एपीआई मॉनिटरिंग की तुलना एज Analytics से की गई है. एपीआई मॉनिटरिंग और एज एनालिटिक्स, दोनों की मदद से एपीआई डेटा इकट्ठा और देखा जा सकता है. हालांकि, इनका मकसद अलग-अलग है:
- एपीआई मॉनिटरिंग का मकसद यह पक्का करना है कि आपके एपीआई सही तरीके से काम कर रहे हैं. इसके लिए, आपको सबसे हाल का डेटा देखना होगा. एपीआई मॉनिटरिंग की मदद से, रीयल-टाइम के करीब का डेटा मिलता है. साथ ही, इससे आपको सूचनाएं बनाने की सुविधा मिलती है, ताकि किसी समस्या के होने पर आपको सूचना मिल सके.
- Edge Analytics का लक्ष्य, आपके एपीआई के लंबे समय तक के व्यवहार को समझना है. इससे यह पक्का किया जा सकता है कि वे आपके कारोबार की ज़रूरतों को पूरा कर रहे हैं या नहीं. साथ ही, ज़रूरत पड़ने पर उनमें बदलाव भी किए जा सकते हैं. इन कामों के लिए, रीयल-टाइम डेटा देखना ज़रूरी नहीं है. इस वजह से, Analytics के डेटा को दिखने में थोड़ी देरी होती है. हालांकि, आम तौर पर इसमें 10 मिनट से ज़्यादा समय नहीं लगता.
ध्यान दें कि एपीआई मॉनिटरिंग डेटा, Analytics डेटा का एक छोटा सबसेट है. यह डेटा, ज़्यादातर गड़बड़ी कोड और इंतज़ार के समय से जुड़ा होता है.
एपीआई मॉनिटरिंग डेटा और Analytics डेटा के बीच अंतर
इस सेक्शन में, एज एनालिटिक्स और एपीआई मॉनिटरिंग से इकट्ठा किए गए डेटा के बीच के कुछ छोटे अंतर के बारे में बताया गया है. एपीआई मॉनिटरिंग और Analytics, अलग-अलग डेटा पाइपलाइन का इस्तेमाल करते हैं. इसलिए, आपको मॉनिटरिंग से जनरेट की गई कस्टम रिपोर्ट और Analytics से जनरेट की गई रिपोर्ट के बीच मामूली अंतर दिख सकते हैं. उदाहरण के लिए, आपको टाइम आउट की गड़बड़ियों के लिए, रिपोर्ट किए गए नतीजों में अंतर दिख सकता है. इनमें, बैकएंड टाइम आउट (अनुरोध पर एचटीटीपी स्टेटस कोड 504) और क्लाइंट टाइम आउट (एचटीटीपी स्टेटस कोड 499) दोनों शामिल हैं. ये गड़बड़ियां, Analytics की कस्टम रिपोर्ट में स्टेटस कोड 200 के साथ दिख सकती हैं. हालांकि, ये गड़बड़ियां मॉनिटरिंग कस्टम रिपोर्ट में स्टेटस कोड 504 या 499 के साथ दिखेंगी.एपीआई मॉनिटरिंग
एपीआई मॉनिटरिंग की मदद से, एपीआई की परफ़ॉर्मेंस के बारे में रीयल-टाइम में अहम जानकारी मिलती है. साथ ही, इससे आपको समस्याओं का तुरंत पता लगाने और उन्हें ठीक करने में मदद मिलती है, ताकि आपके एपीआई सही तरीके से काम करते रहें.
एपीआई मॉनिटरिंग की मदद से, ये काम किए जा सकते हैं:
- एपीआई की उपलब्धता बढ़ाएं और गड़बड़ी का पता लगाने में लगने वाला औसत समय (एमटीटीडी) कम करें.
- उपभोक्ताओं पर असर पड़ने से पहले, संदर्भ के हिसाब से मिलने वाली सूचनाओं के आधार पर ज़रूरी कार्रवाई करें.
- समस्या का जल्दी पता लगाने के लिए, Apigee के गड़बड़ी कोड का इस्तेमाल करें.
- गड़बड़ी, परफ़ॉर्मेंस, और इंतज़ार के समय से जुड़ी समस्याओं और उनके सोर्स का पता लगाने के लिए, समस्या वाले हिस्सों को तुरंत अलग करें.
Edge API के आंकड़े
Edge API Analytics, एपीआई के ज़रिए मिलने वाली जानकारी को इकट्ठा और उसका विश्लेषण करता है. एपीआई Analytics इस तरह की जानकारी कैप्चर करता है:
- समय के साथ आपके एपीआई ट्रैफ़िक में किस तरह का बदलाव हुआ है
- आपके सबसे लोकप्रिय ऐप्लिकेशन कौनसे हैं
- आपके टॉप डेवलपर कौन हैं
- एपीआई के कौनसे तरीके सबसे ज़्यादा लोकप्रिय हैं
- एपीआई से रिस्पॉन्स मिलने में सबसे कम/ज़्यादा समय कब लगता है
- आपको भौगोलिक तौर पर, एपीआई का सबसे ज़्यादा ट्रैफ़िक कहां दिखता है
Analytics API से इकट्ठा किया गया डेटा
एपीआई Analytics, एपीआई के ज़रिए मिलने वाले डेटा का विश्लेषण करता है और उसे इकट्ठा करता है. उदाहरण के लिए, आपका एपीआई डिप्लॉय होने के दौरान, Analytics लगातार मैसेज की संख्या, डेवलपर की संख्या, जवाब मिलने में लगने वाला समय, गड़बड़ियां, इस्तेमाल में मौजूद ऐप्लिकेशन की संख्या, अनुरोध का साइज़, और डेटा के कई अन्य हिस्सों को रिकॉर्ड करता रहता है.
मेट्रिक के बारे में अच्छी जानकारी और उनका इस्तेमाल करने के तरीके के बारे में जानने के लिए, एपीआई प्रोग्राम की परफ़ॉर्मेंस मेज़र करने के लिए, मेट्रिक एपीआई का इस्तेमाल करना लेख पढ़ें. मेट्रिक की पूरी सूची के लिए, Analytics की मेट्रिक, डाइमेंशन, और फ़िल्टर का रेफ़रंस देखें.
कस्टम मेट्रिक इकट्ठा करना
StatisticsCollector नीति का इस्तेमाल करके, कस्टम मेट्रिक भी इकट्ठा की जा सकती हैं. StatisticsCollector नीति, अनुरोध हेडर, एक्सएमएल/JSON पेलोड, क्वेरी पैरामीटर, यूआरआई, और अन्य जगहों से मिली जानकारी को Analytics सर्वर में लिख सकती है. ऐसा, विश्लेषण और रिपोर्ट जनरेट करने के लिए किया जाता है.
Analytics डेटा ऐक्सेस करना
जनरेट होने के बाद, एपीआई Analytics विज़ुअलाइज़ेशन टूल का इस्तेमाल करके, पहले से तय मेट्रिक और कस्टम मेट्रिक को ऐक्सेस किया जा सकता है. इन टूल में डैशबोर्ड, कस्टम रिपोर्ट, और जियोमैप शामिल हैं. Analytics API के ज़रिए उपलब्ध कराए गए विज़ुअलाइज़ेशन टूल के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Analytics डैशबोर्ड देखें. कस्टम रिपोर्ट के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, कस्टम रिपोर्ट बनाना लेख पढ़ें.
एपीआई मॉनिटरिंग और एपीआई के आंकड़ों की तुलना करना
एपीआई डेवलपर, एपीआई मॉनिटरिंग और एपीआई के आंकड़े, दोनों का इस्तेमाल करते हैं. इन दोनों के बीच मुख्य अंतर यह है कि एपीआई मॉनिटरिंग में सूचना देने की सुविधा पहले से मौजूद होती है. चेतावनियों की मदद से, आपकी ऑपरेशन टीम आपके एपीआई से जुड़ी समस्याओं का रीयल टाइम में जवाब दे सकती है. इससे यह पक्का किया जा सकता है कि आपके एपीआई उपलब्ध हों और उम्मीद के मुताबिक काम कर रहे हों.
सूचना की शर्तों से, खास स्टेटस कोड (2xx/4xx/5xx), इंतज़ार का समय, और गड़बड़ी कोड थ्रेशोल्ड तय होता है. इन शर्तों के पूरा होने पर, यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में विज़ुअल सूचनाएं ट्रिगर होती हैं. साथ ही, ईमेल, स्लैक, पेजरड्यूटी या वेबहुक जैसे अलग-अलग चैनलों से सूचनाएं भेजी जाती हैं. सूचनाएं, एनवायरमेंट, एपीआई प्रॉक्सी या टारगेट सेवा या क्षेत्र के लेवल पर सेट अप की जा सकती हैं.
सूचना मिलने के बाद, आपकी ऑपरेशंस टीम एपीआई मॉनिटरिंग यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) का इस्तेमाल करके, समस्या की जांच कर सकती है और उसकी असल वजह का पता लगा सकती है. इसके बाद, आपके पास एक कस्टम रिपोर्ट जनरेट करने का विकल्प होता है. इसमें, सूचना के बारे में पहले से तय जानकारी शामिल होती है. जैसे:
- जवाब देने में लगने वाला कुल समय
- जवाब देने में लगने वाला टारगेट समय
- प्रॉक्सी से जुड़ी गड़बड़ियां
- टारगेट से जुड़ी गड़बड़ियां
- अनुरोध का यूयूआईडी
- और भी कई
एपीआई Analytics को कई टीमों के इस्तेमाल के लिए, अलग-अलग तरह का डेटा कैप्चर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है. उदाहरण के लिए:
- ऑपरेशंस टीम, ज़्यादा या कम ट्रैफ़िक की अवधियों की पहचान करने के लिए Analytics डेटा का इस्तेमाल कर सकती है. इससे, वे बदलती मांगों को पूरा करने के लिए आपकी सेवाओं को बढ़ा या घटा सकती हैं.
- मार्केटिंग टीम, Analytics के डेटा का इस्तेमाल करके, अलग-अलग एपीआई, ऐप्लिकेशन, ग्राहकों या अन्य डेटा से पहचाने गए ग्राहक के इस्तेमाल के पैटर्न का पता लगा सकती है.
- सभी टीमें, किसी अनुरोध से इकट्ठा किए गए कस्टम डेटा को ऐक्सेस कर सकती हैं. इससे, हेडर वैल्यू, क्वेरी पैरामीटर या अनुरोध पेलोड जैसी खास जानकारी को ट्रैक किया जा सकता है.