เปรียบเทียบ API Monitoring กับ Edge Analytics

คุณกำลังดูเอกสารประกอบของ Apigee Edge
ไปที่ เอกสารประกอบของ Apigee X info

ส่วนนี้จะเปรียบเทียบ API Monitoring กับ Edge Analytics แม้ว่าทั้ง API Monitoring และ Edge Analytics จะช่วยให้คุณรวบรวมและดูข้อมูล API ได้ แต่ก็มีวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน ดังนี้

• เป้าหมายของ API Monitoring คือการตรวจสอบว่า API ของคุณทำงานตามที่ตั้งใจไว้ ด้วยเหตุนี้ คุณจึงต้องการดูข้อมูลล่าสุดที่มี API Monitoring ให้ข้อมูลที่ใกล้เคียงกับข้อมูลแบบเรียลไทม์มาก และช่วยให้คุณสร้างการแจ้งเตือนที่จะแจ้งให้คุณทราบในกรณีที่เกิดปัญหา
• เป้าหมายของ Edge Analytics คือการทำความเข้าใจลักษณะการทำงานระยะยาวของ API เพื่อให้คุณมั่นใจว่า API จะรองรับข้อกำหนดทางธุรกิจของคุณ หรือทำการเปลี่ยนแปลงหากจำเป็น ด้วยเหตุนี้ การดูข้อมูลแบบเรียลไทม์จึงมีความสำคัญน้อยกว่า ดังนั้น ข้อมูล Analytics จึงล่าช้าเล็กน้อย ซึ่งโดยปกติจะล่าช้าไม่เกิน 10 นาที

โปรดทราบว่าข้อมูล API Monitoring ซึ่งส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับรหัสข้อผิดพลาดและเวลาในการตอบสนองเป็นชุดย่อยของข้อมูล Analytics

ความแตกต่างระหว่างข้อมูล API Monitoring กับข้อมูล Analytics

ส่วนนี้จะอธิบายความแตกต่างเล็กน้อยระหว่างข้อมูลที่รวบรวมโดย Edge Analytics กับ API Monitoring เนื่องจาก API Monitoring และ Analytics ใช้ไปป์ไลน์ข้อมูลที่แตกต่างกัน คุณจึงอาจเห็นความแตกต่างเล็กน้อยระหว่างรายงานที่กำหนดเองซึ่งสร้างโดย Monitoring กับรายงานที่สร้างโดย Analytics ตัวอย่างเช่น คุณอาจเห็นความคลาดเคลื่อนในผลลัพธ์ที่รายงานสำหรับข้อผิดพลาดการหมดเวลา ทั้งการหมดเวลาของแบ็กเอนด์ (รหัสสถานะ HTTP 504 ในคำขอ) และการหมดเวลาของไคลเอ็นต์ (รหัสสถานะ HTTP 499) ข้อผิดพลาดเหล่านี้อาจปรากฏพร้อมรหัสสถานะ 200 ในรายงานที่กำหนดเองของ Analytics แต่จะปรากฏพร้อมรหัสสถานะ 504 หรือ 499 ในรายงานที่กำหนดเองของ Monitoring

API Monitoring

API Monitoring ให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับประสิทธิภาพของ API และช่วยให้คุณวินิจฉัยและแก้ไขปัญหาได้อย่างรวดเร็วเพื่อให้ API ทำงานตามที่ตั้งใจไว้

API Monitoring ช่วยให้คุณทำสิ่งต่อไปนี้ได้

• เพิ่มความพร้อมใช้งานของ API และลดเวลาเฉลี่ยในการวินิจฉัย (MTTD)
• ดำเนินการที่เหมาะสมตามการแจ้งเตือนตามบริบทก่อนที่ผู้ใช้จะได้รับผลกระทบ
• ใช้ประโยชน์จากรหัสข้อผิดพลาดของ Apigee เพื่อเร่งการวินิจฉัย
• แยกพื้นที่ที่มีปัญหาออกอย่างรวดเร็วเพื่อวินิจฉัยข้อผิดพลาด ประสิทธิภาพ และปัญหาเวลาในการตอบสนอง รวมถึงแหล่งที่มาของปัญหา

Edge API Analytics

Edge API Analytics จะรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลที่ไหลผ่าน API API Analytics จะบันทึกข้อมูลต่างๆ เช่น

• แนวโน้มการรับส่งข้อมูล API เมื่อเวลาผ่านไป
• แอปยอดนิยม
• นักพัฒนาแอปยอดนิยม
• เมธอด API ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด
• เวลาในการตอบสนองของ API เร็ว/ช้าที่สุดเมื่อใด
• การรับส่งข้อมูล API ส่วนใหญ่มาจากที่ใดทางภูมิศาสตร์

ข้อมูลที่รวบรวมโดย API Analytics

API Analytics จะรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลที่หลากหลายซึ่งไหลผ่าน API ตัวอย่างเช่น ขณะที่ API ของคุณใช้งานได้ Analytics จะบันทึกจำนวนข้อความที่ได้รับ จำนวนนักพัฒนาแอป เวลาในการตอบสนอง ข้อผิดพลาด จำนวนแอปที่ใช้งาน ขนาดคำขอ และข้อมูลอื่นๆ อีกมากมายอย่างต่อเนื่อง

หากต้องการดูข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับเมตริกและวิธีใช้เมตริก โปรดดู ใช้ API เมตริกเพื่อวัดประสิทธิภาพโปรแกรม API หากต้องการดูรายการเมตริกทั้งหมด โปรดดู ข้อมูลอ้างอิงเมตริก มิติข้อมูล และตัวกรองของ Analytics

รวบรวมเมตริกที่กำหนดเอง

นอกจากนี้ คุณยังรวบรวมเมตริกที่กำหนดเอง ได้โดยใช้นโยบาย StatisticsCollector นโยบาย StatisticsCollector สามารถเขียนข้อมูลจากส่วนหัวของคำขอ เพย์โหลด XML/JSON, พารามิเตอร์การค้นหา, URI และตำแหน่งอื่นๆ ไปยังเซิร์ฟเวอร์ Analytics เพื่อทำการวิเคราะห์และสร้างรายงาน

เข้าถึงข้อมูล Analytics

เมื่อสร้างแล้ว คุณจะเข้าถึงเมตริกที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและเมตริกที่กำหนดเองได้โดยใช้เครื่องมือการแสดงข้อมูลของ API Analytics ซึ่งรวมถึงแดชบอร์ด รายงานที่กำหนดเอง และ GeoMap ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเครื่องมือการแสดงข้อมูลที่ API Analytics มีให้ได้ที่ แดชบอร์ด Analytics ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับรายงานที่กำหนดเองได้ที่ สร้างรายงานที่กำหนดเอง

เปรียบเทียบ API Monitoring กับ API Analytics

นักพัฒนาแอป API ใช้ทั้ง API Monitoring และ API Analytics ความแตกต่างหลักอย่างหนึ่งระหว่างเครื่องมือทั้ง 2 อย่างนี้คือกลไกการแจ้งเตือนที่สร้างขึ้นใน API Monitoring การแจ้งเตือนช่วยให้ทีมปฏิบัติการตอบสนองต่อปัญหาเกี่ยวกับ API ได้แบบเรียลไทม์ เพื่อให้มั่นใจว่า API พร้อมใช้งานและทำงานตามที่คาดไว้

เงื่อนไขการแจ้งเตือนจะกำหนดรหัสสถานะที่เฉพาะเจาะจง (2xx/4xx/5xx), เวลาในการตอบสนอง และเกณฑ์รหัสข้อผิดพลาด ซึ่งเมื่อเกินเกณฑ์แล้ว ระบบจะทริกเกอร์การแจ้งเตือนแบบภาพใน UI และส่งการแจ้งเตือนผ่านช่องทางต่างๆ เช่น อีเมล, Slack, PagerDuty หรือ Webhook คุณสามารถตั้งค่าการแจ้งเตือนที่ระดับสภาพแวดล้อม, พร็อกซี API หรือบริการเป้าหมาย หรือระดับภูมิภาค

หลังจากที่ระบบทริกเกอร์การแจ้งเตือนแล้ว ทีมปฏิบัติการสามารถใช้ UI ของ API Monitoring เพื่อตรวจสอบปัญหาและเจาะลึกลงไปถึงสาเหตุหลักของปัญหาได้ จากนั้นคุณจะสร้างรายงานที่กำหนดเองซึ่งมีข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเกี่ยวกับการแจ้งเตือน เช่น

• เวลาในการตอบสนองทั้งหมด
• เวลาในการตอบสนองเป้าหมาย
• ข้อผิดพลาดของพร็อกซี
• ข้อผิดพลาดเป้าหมาย
• UUID ของคำขอ
• และอื่นๆ อีกมากมาย

API Analytics ได้รับการออกแบบมาเพื่อบันทึกข้อมูลที่หลากหลายเพื่อให้ทีมต่างๆ นำไปใช้ได้ ตัวอย่างเช่น

• ทีมปฏิบัติการสามารถใช้ข้อมูล Analytics เพื่อระบุช่วงเวลาที่มีการรับส่งข้อมูลสูงหรือต่ำ เพื่อให้สามารถเพิ่มทรัพยากรหรือลดทรัพยากรบริการให้ตรงกับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไป
• ทีมการตลาดสามารถใช้ข้อมูล Analytics เพื่อกำหนดรูปแบบการใช้งานของลูกค้าที่ระบุโดย API, แอป, ลูกค้า หรือข้อมูลอื่นๆ
• ทุกทีมสามารถเข้าถึงข้อมูลที่กำหนดเองซึ่งรวบรวมจากคำขอเพื่อติดตามข้อมูลที่เฉพาะเจาะจง เช่น ค่าส่วนหัว พารามิเตอร์การค้นหา หรือเพย์โหลดของคำขอ