ניתוח תוכן של הודעות API באמצעות ניתוח מותאם אישית

אתם צופים במסמכי התיעוד של Apigee Edge.
כדאי לעיין במסמכי התיעוד של Apigee X. מידע

התכונה Edge API Analytics אוספת ומנתחת מגוון רחב של מידע סטטיסטי מכל בקשת API ותגובת API. המידע הזה נאסף אוטומטית ואפשר להציג אותו בממשק המשתמש של Edge או באמצעות Metrics API. מידע נוסף על הנתונים הסטטיסטיים האלה זמין במאמרים בנושא מדדים ומאפיינים.

אולי תרצו גם לאסוף נתוני ניתוח בהתאמה אישית שספציפיים לשרתי ה-proxy של ה-API, לאפליקציות, למוצרים או למפתחים שלכם. לדוגמה, יכול להיות שתרצו לאסוף נתונים מפרמטרים של שאילתות, מכותרות של בקשות, מגופים של בקשות ותגובות או ממשתנים שאתם מגדירים בממשקי ה-API.

בנושא הזה מוסבר איך להשתמש במדיניות StatisticsCollector כדי לחלץ נתוני ניתוח בהתאמה אישית מבקשת API או מתגובה ולהזין את הנתונים האלה ל-Edge API Analytics. בשלב הבא מוסבר איך לראות את נתוני הניתוח בדוח בממשק המשתמש של Edge או באמצעות Edge API.

מידע על Google Book API

במאמר הזה מוסבר איך ללכוד נתוני ניתוח בהתאמה אישית מבקשות של proxy ל-API אל Google Books API. ממשק Google Books API מאפשר לכם לחפש ספרים לפי שם, נושא, מחבר ומאפיינים אחרים.

לדוגמה, אפשר לשלוח בקשות לנקודת הקצה /volumes כדי לבצע חיפוש לפי שם הספר. מעבירים פרמטר שאילתה יחיד ל-Books API שמכיל את שם הספר:

curl https://www.googleapis.com/books/v1/volumes?q=davinci%20code

הקריאה מחזירה מערך JSON של פריטים שנמצאו שתואמים לקריטריונים לחיפוש. בהמשך מוצג הרכיב הראשון במערך בתגובה (שימו לב שחלק מהתוכן הושמט לצורך פשטות):

{
 "kind": "books#volumes",
 "totalItems": 1799,
 "items": [
  {
   "kind": "books#volume",
   "id": "ohZ1wcYifLsC",
   "etag": "4rzIsMdBMYM",
   "selfLink": "https://www.googleapis.com/books/v1/volumes/ohZ1wcYifLsC",
   "volumeInfo": {
    "title": "The Da Vinci Code",
    "subtitle": "Featuring Robert Langdon",
    "authors": [
     "Dan Brown"
    ],
    "publisher": "Anchor",
    "publishedDate": "2003-03-18",
    "description": "MORE THAN 80 MILLION COPIES SOLD ....",
    "industryIdentifiers": [
     {
      "type": "ISBN_10",
      "identifier": "0385504217"
     },
     {
      "type": "ISBN_13",
      "identifier": "9780385504218"
     }
    ],
    "readingModes": {
     "text": true,
     "image": true
    },
    "pageCount": 400,
    "printType": "BOOK",
    "categories": [
     "Fiction"
    ],
    "averageRating": 4.0,
    "ratingsCount": 710,
    "maturityRating": "NOT_MATURE",
    "allowAnonLogging": true,
    "contentVersion": "0.18.13.0.preview.3",
    "panelizationSummary": {
     "containsEpubBubbles": false,
     "containsImageBubbles": false
    },
...
   "accessInfo": {
    "country": "US",
    "viewability": "PARTIAL",
    "embeddable": true,
    "publicDomain": false,
    "textToSpeechPermission": "ALLOWED_FOR_ACCESSIBILITY",
    "epub": {
     "isAvailable": true,
     "acsTokenLink": "link"
    },
    "pdf": {
     "isAvailable": true,
     "acsTokenLink": "link"
    },
...
   }
  }

שימו לב שכמה אזורים בתשובה הודגשו:

  • מספר תוצאות החיפוש
  • דירוג ממוצע של הספר
  • מספר הדירוגים
  • זמינות של גרסאות PDF של הספר

בקטעים הבאים מוסבר איך לאסוף נתונים סטטיסטיים לגבי האזורים האלה בתגובה וגם לגבי פרמטר השאילתה q שמכיל את קריטריוני החיפוש.

יצירת proxy ל-API עבור Google Book API

לפני שתוכל לאסוף נתונים סטטיסטיים עבור Google Books API, עליך ליצור proxy ל-API של Edge שמבצע קריאה ל-API. לאחר מכן מפעילים את ה-proxy ל-API כדי לשלוח בקשות ל-Google Books API.

שלב 2: יצירת שרת proxy ל-API במדריך ליצירת שרת proxy ל-API מוסבר איך ליצור שרת proxy שמפעיל את ה-API https://mocktarget.apigee.net. שימו לב שבשרת ה-proxy שמתואר במדריך הזה לא נדרש מפתח API כדי לקרוא לו.

משתמשים באותו הליך כדי ליצור proxy ל-API עבור נקודת הקצה /volumes של Google Books API. בשלב 5 בתהליך, כשיוצרים את ה-proxy ל-API, מגדירים את המאפיינים הבאים כדי להפנות אל Google Books API:

  • שם ה-Proxy: mybooksearch
  • נתיב בסיס של שרת proxy: ‎/mybooksearch
  • API קיים: ‎https://www.googleapis.com/books/v1/volumes

אחרי שיוצרים את ה-proxy ומפעילים אותו, אפשר להפעיל אותו באמצעות פקודה curl בצורה הבאה:

curl http://org_name-env_name.apigee.net/mybooksearch?q=davinci%20code

כאשר org_name ו-env_name מציינים את הארגון והסביבה שבהם פרסתם את ה-proxy. לדוגמה: 

curl http://myorg-test.apigee.net/mybooksearch?q=davinci%20code

איסוף נתוני ניתוח בהתאמה אישית

איסוף נתוני Analytics מבקשת API הוא תהליך דו-שלבי:

  1. מחלקים את הנתונים הרלוונטיים וכותבים אותם למשתנה.

    כל הנתונים שמועברים ל-Edge API Analytics מגיעים מערכים שמאוחסנים במשתנים. חלק מהנתונים מאוחסנים באופן אוטומטי במשתני flow מוגדרים מראש של Edge, כמו הערכים של פרמטרים של שאילתות שמועברים ל-proxy ל-API. מידע נוסף על משתני זרימה מוגדרים מראש זמין במאמר סקירה כללית של משתני זרימה.

    משתמשים במדיניות Extract Variables כדי לחלץ תוכן מותאם אישית מבקשה או מתגובה ולכתוב את הנתונים האלה למשתנה.

  2. כתיבת נתונים ממשתנה ל-Edge API Analytics.

    אפשר להשתמש במדיניות Statistics Collector כדי לכתוב נתונים ממשתנה ל-Edge API Analytics. הנתונים יכולים להגיע ממשתני זרימה מוגדרים מראש של Edge או ממשתנים שנוצרו על ידי מדיניות Extract Variables (חילוץ משתנים).

אחרי שאתם אוספים את הנתונים הסטטיסטיים, אתם יכולים להשתמש בממשק המשתמש או ב-API של Edge Management כדי לאחזר ולסנן את הנתונים הסטטיסטיים. לדוגמה, אפשר ליצור דוח בהתאמה אישית שמציג את הדירוג הממוצע של כל שם ספר, כאשר שם הספר תואם לערך של פרמטר השאילתה שמועבר אל ה-API.

שימוש במדיניות Extract Variables (חילוץ משתנים) כדי לחלץ נתוני ניתוח

כדי להעביר את נתוני Analytics ל-API Analytics, צריך לחלץ אותם ולאחסן אותם במשתנה. אפשר להשתמש במשתנה של זרימת נתונים שהוגדר מראש על ידי Edge או במשתנים מותאמים אישית שאתם מגדירים. כדי לכתוב נתונים למשתנה, משתמשים במדיניות Extract Variables.

המדיניות Extract Variables (חילוץ משתנים) יכולה לנתח מטענים ייעודיים (payloads) של הודעות באמצעות ביטויי JSONPath או XPath. כדי לחלץ את המידע מתוצאות החיפוש בפורמט JSON של Google Books API, משתמשים בביטוי JSONPath. לדוגמה, כדי לחלץ את הערך של averageRating מהפריט הראשון במערך התוצאות של JSON, הביטוי JSONPath הוא:

$.items[0].volumeInfo.averageRating

אחרי שהמדיניות Extract Variables (חילוץ משתנים) מעריכה את ה-JSONPath, היא כותבת את הערך שחולץ למשתנה.

בדוגמה הזו, משתמשים במדיניות Extract Variables (חילוץ משתנים) כדי ליצור ארבעה משתנים:

  • responsejson.totalitems
  • responsejson.ratingscount
  • responsejson.avgrating
  • responsejson.pdf

במשתנים האלה, responsejson הוא הקידומת של המשתנה, ו-totalitems,‏ ratingscount,‏ avgrating ו-pdf הם השמות של המשתנים.

מדיניות Extract Variables (חילוץ משתנים) שמופיעה בהמשך מראה איך לחלץ נתונים מתגובת ה-JSON ולכתוב אותם למשתנים מותאמים אישית. כל רכיב <Variable> משתמש במאפיין name שמציין את השם של המשתנים המותאמים אישית ואת ביטוי ה-JSONPath המשויך. רכיב <VariablePrefix> מציין את קידומת המשתנה.

מוסיפים את המדיניות הזו ל-API Proxy בממשק המשתמש של Edge. אם אתם יוצרים את ה-proxy ל-API ב-XML, מוסיפים את המדיניות לקובץ בתיקייה /apiproxy/policies בשם ExtractVars.xml:

<ExtractVariables name="ExtractVars">
    <Source>response</Source>
    <JSONPayload>
        <Variable name="totalitems">
            <JSONPath>$.totalItems</JSONPath>
        </Variable>
        <Variable name="ratingscount">
            <JSONPath>$.items[0].volumeInfo.ratingsCount</JSONPath>
        </Variable>
        <Variable name="avgrating">
            <JSONPath>$.items[0].volumeInfo.averageRating</JSONPath>
        </Variable>
        <Variable name="pdf">
            <JSONPath>$.items[0].accessInfo.pdf.isAvailable</JSONPath>
        </Variable>
    </JSONPayload>
    <VariablePrefix>responsejson</VariablePrefix>
    <IgnoreUnresolvedVariables>true</IgnoreUnresolvedVariables>
</ExtractVariables>

שימוש במדיניות של Statistics Collector כדי לכתוב נתונים ל-Analytics Service

אפשר להשתמש במדיניות Statistics Collector כדי לכתוב נתונים ממשתנה ל-Edge API Analytics. מדיניות איסוף הנתונים הסטטיסטיים נראית כך:

<StatisticsCollector>
<DisplayName>Statistics Collector-1</DisplayName>
    <Statistics>
        <Statistic name="statName" ref="varName" type="dataType">defVal</Statistic>
       …
    </Statistics>
</StatisticsCollector>

where:

  • ‫statName מציין את השם שבו משתמשים כדי להפנות לנתונים הסטטיסטיים בדוח מותאם אישית.
  • ‫varName מציין את שם המשתנה שמכיל את נתוני הניתוח שרוצים לאסוף. אפשר להגדיר את המשתנה הזה ב-Edge או ליצור משתנה מותאם אישית באמצעות מדיניות Extract Variables.

  • ‫dataType מציין את סוג הנתונים של הנתונים שתועדו כמחרוזת, מספר שלם, מספר עשרוני, מספר ארוך, מספר ב-64 ביט או ערך בוליאני.

    לגבי נתונים מסוג מחרוזת, אתם מפנים לנתונים הסטטיסטיים כמאפיין בדוח מותאם אישית. עבור סוגי נתונים מספריים (integer/float/long/double), אפשר להפנות לנתונים הסטטיסטיים כמאפיין או כמדד בדוח מותאם אישית.

  • defValue אפשר לספק ערך ברירת מחדל למשתנה מותאם אישית, שנשלח אל API Analytics אם אי אפשר לפתור את המשתנים או אם המשתנה לא מוגדר.

בדוגמה שלמטה נעשה שימוש במדיניות Statistics Collector (איסוף נתונים סטטיסטיים) כדי לאסוף נתונים לגבי המשתנים שנוצרו על ידי המדיניות Extract Variables (חילוץ משתנים). אתם גם אוספים את הערך של פרמטר השאילתה שמועבר לכל קריאה ל-API. אפשר להפנות לפרמטרים של שאילתה באמצעות משתנה זרימה שהוגדר מראש:

request.queryparam.queryParamName

כדי להפנות לפרמטר השאילתה שנקרא 'q', משתמשים בסימון הבא:

request.queryparam.q

מוסיפים את המדיניות הזו ל-proxy ל-API בממשק המשתמש של Edge, או אם אתם יוצרים את ה-proxy ל-API ב-XML, מוסיפים קובץ מתחת ל-/apiproxy/policies בשם AnalyzeBookResults.xml, עם התוכן הבא:

<StatisticsCollector name="AnalyzeBookResults">
 <Statistics>
        <Statistic name="totalitems" ref="responsejson.totalitems" type="integer">0</Statistic>
        <Statistic name="ratingscount" ref="responsejson.ratingscount" type="integer">0</Statistic>
        <Statistic name="avgrating" ref="responsejson.avgrating" type="float">0.0</Statistic>
        <Statistic name="pdf" ref="responsejson.pdf" type="boolean">true</Statistic>
        <Statistic name="booktitle" ref="request.queryparam.q" type="string">none</Statistic>
 </Statistics>
</StatisticsCollector>

צירוף מדיניות לזרימת התגובה של ProxyEndpoint

כדי שהמדיניות תפעל בצורה תקינה, צריך לצרף אותה לזרימת ה-proxy ל-API במיקום המתאים. בתרחיש השימוש הזה, המדיניות צריכה לפעול אחרי שהתקבלה התגובה מ-Google Books API ולפני שהתגובה נשלחת ללקוח ששלח את הבקשה. לכן, צריך לצרף את המדיניות ל-ProxyEndpoint response PreFlow.

בדוגמה הבאה של הגדרת ProxyEndpoint, המערכת קודם מריצה את המדיניות שנקראת ExtractVars כדי לנתח את הודעת התגובה. המדיניות שנקראת AnalyzeBookResults מעבירה את הערכים האלה ל-API Analytics:

<ProxyEndpoint name="default">
    ><PreFlow name="PreFlow">
        <Request/>
        <Response>
            <Step>
                <Name>Extract-Vars</Name>
            </Step>
            <Step>
                <Name>AnalyzeBookResults</Name>
            </Step>
        </Response>
    </PreFlow>
 <HTTPProxyConnection>
  <!-- Base path used to route inbound requests to this API proxy -->
  <BasePath>/mybooksearch</BasePath>
  <!-- The named virtual host that defines the base URL for requests to this proxy -->
  <VirtualHost>default</VirtualHost>
 </HTTPProxyConnection>
 <RouteRule name="default">
 <!-- Connects the proxy to the target defined under /targets -->
  <TargetEndpoint>default</TargetEndpoint>
 </RouteRule>
</ProxyEndpoint>

פריסת ה-proxy ל-API

אחרי שמבצעים את השינויים האלה, צריך לפרוס את proxy ל-API שהגדרתם.

אכלוס נתונים בניתוח

אחרי שפורסים את ה-proxy ל-API, קוראים ל-proxy כדי לאכלס נתונים ב-API Analytics. כדי לעשות את זה, מריצים את הפקודות הבאות, שכל אחת מהן משתמשת בשם ספר אחר:

Moby Dick:

curl https://org_name-env_name.apigee.net/mybooksearch?q=mobey%20dick

צופן דה וינצ'י:

curl https://org_name-env_name.apigee.net/mybooksearch?q=davinci%20code

Gone Girl:

curl https://org_name-env_name.apigee.net/mybooksearch?q=gone%20girl

Game of Thrones:

curl https://org_name-env_name.apigee.net/mybooksearch?q=game%20of%20thrones

הצגת נתוני ניתוח

ב-Edge יש שתי דרכים לצפייה בנתוני ניתוח מותאמים אישית:

  • ממשק המשתמש של Edge תומך בדוחות בהתאמה אישית, שמאפשרים לכם לראות את הנתונים בתרשים גרפי.
  • ממשק Metrics API מאפשר לאחזר נתוני ניתוח על ידי ביצוע קריאות REST ל-Edge API. אפשר להשתמש ב-API כדי ליצור תרשימים משלכם בצורה של ווידג'טים בהתאמה אישית שאפשר להטמיע בפורטלים או באפליקציות בהתאמה אישית.

יצירת דוח סטטיסטיקות באמצעות ממשק המשתמש של Edge

דוחות בהתאמה אישית מאפשרים לכם להתעמק בנתונים סטטיסטיים ספציפיים של ה-API כדי לראות את הנתונים המדויקים שאתם רוצים לראות. אתם יכולים ליצור דוח בהתאמה אישית באמצעות כל אחד מהמדדים והמאפיינים שמוטמעים ב-Edge. בנוסף, אפשר להשתמש בכל נתוני הניתוח שחולצו באמצעות המדיניות StatisticsCollector.

כשיוצרים מדיניות של איסוף נתונים סטטיסטיים, מציינים את סוג הנתונים שנאספים. עבור סוג הנתונים מחרוזת, צריך להפנות לנתונים הסטטיסטיים כמאפיין בדוח מותאם אישית. לסוגי נתונים מספריים (integer/float/long/double), אפשר להפנות לנתונים הסטטיסטיים בדוח מותאם אישית כמאפיין או כמדד. מידע נוסף זמין במאמר בנושא ניהול דוחות בהתאמה אישית.

יצירת דוח בהתאמה אישית באמצעות ממשק המשתמש של Edge:

  1. ניגשים לדף 'דוחות בהתאמה אישית', כמו שמתואר בהמשך.

    Edge

    כדי לגשת לדף 'דוחות בהתאמה אישית' באמצעות ממשק המשתמש של Edge:

    1. נכנסים לחשבון בכתובת apigee.com/edge.
    2. בסרגל הניווט הימני, בוחרים באפשרות ניתוח > דוחות בהתאמה אישית > דוחות.

    ‫Classic Edge (ענן פרטי)

    כדי לגשת לדף 'דוחות בהתאמה אישית' באמצעות ממשק המשתמש של Classic Edge:

    1. מתחברים אל http://ms-ip:9000, כאשר ms-ip היא כתובת ה-IP או שם ה-DNS של צומת שרת הניהול.

    2. בסרגל הניווט העליון, בוחרים באפשרות Analytics > דוחות.

  2. בדף 'דוחות בהתאמה אישית', לוחצים על +דוח בהתאמה אישית.
  3. מציינים שם דוח, כמו mybookreport.

  4. בוחרים מדד מובנה, כמו תנועה, ופונקציית צבירה, כמו סכום.

    אפשר גם לבחור אחד מהנתונים הסטטיסטיים המספריים שיצרתם באמצעות המדיניות StatisticsCollector. לדוגמה, בוחרים באפשרות ratingscount ובפונקציית צבירה של Sum.

  5. בוחרים מאפיין מובנה, כמו API Proxy, או כל אחד מהנתונים הסטטיסטיים מסוג מחרוזת או מספרי שיצרתם באמצעות מדיניות StatisticsCollector.

    לדוגמה, בוחרים באפשרות booktitle. בדוח יוצג עכשיו סכום הערכים של ratingscount לפי booktitle:

    דוח קריאה בהתאמה אישית
  6. לוחצים על שמירה. הדוח יופיע ברשימה של כל הדוחות בהתאמה אישית.

  7. כדי להריץ את הדוח, בוחרים את שם הדוח. כברירת מחדל, בדוח מוצגים נתונים מהשעה האחרונה.

  8. כדי להגדיר את טווח התאריכים, לוחצים על התאריך שמוצג בפינה השמאלית העליונה כדי לפתוח את החלון הקופץ בורר התאריכים.

  9. בוחרים באפשרות 7 הימים האחרונים. הדוח מתעדכן ומוצג בו סכום הדירוגים לכל שם ספר:

    תרשים של דוח קריאה

קבלת נתונים סטטיסטיים באמצעות Edge API

אתם יכולים להשתמש ב-Edge metrics API כדי לקבל נתונים סטטיסטיים על נתוני הניתוח המותאמים אישית שלכם. בדוגמה של הבקשה שבהמשך:

  • המשאב שמופיע אחרי /stats בכתובת ה-URL מציין את המאפיין הרצוי. בדוגמה הזו, מקבלים נתונים למאפיין booktitle.
  • פרמטר השאילתה select שמשמש לציון המדדים שרוצים לאחזר. הבקשה הזו מחזירה ניתוח נתונים שמבוסס על סכום ratingscount.

  • הפרמטר timeRange מציין את מרווח הזמן של הנתונים שמוחזרים. טווח הזמן הוא בפורמט:

    MM/DD/YYYY%20HH:MM~MM/DD/YYYY%20HH:MM

הקריאה המלאה ל-API היא:

curl -X GET "https://api.enterprise.apigee.com/v1/organizations/org_name/environments/env_name/stats/booktitle?select=sum(ratingscount)&timeRange=04/21/2019&2014:00:00~04/22/2019&2014:00:00" /
-u email:password

אמורה להתקבל תגובה בפורמט הבא:

{
  "environments": [
    {
      "dimensions": [
        {
          "metrics": [
            {
              "name": "sum(ratingscount)",
              "values": [
                "5352.0"
              ]
            }
          ],
          "name": "gone girl"
        },
        {
          "metrics": [
            {
              "name": "sum(ratingscount)",
              "values": [
                "4260.0"
              ]
            }
          ],
          "name": "davinci code"
        },
        {
          "metrics": [
            {
              "name": "sum(ratingscount)",
              "values": [
                "1836.0"
              ]
            }
          ],
          "name": "game of thrones"
        },
        {
          "metrics": [
            {
              "name": "sum(ratingscount)",
              "values": [
                "1812.0"
              ]
            }
          ],
          "name": "mobey dick"
        }
      ],
      "name": "prod"
    }
  ],
  "metaData": {
    "errors": [],
    "notices": [
      "query served by:9b372dd0-ed30-4502-8753-73a6b09cc028",
      "Table used: uap-prod-gcp-us-west1.edge.edge_api_raxgroup021_fact",
      "Source:Big Query"
    ]
  }
}

ל-Edge metrics API יש הרבה אפשרויות. לדוגמה, אפשר למיין את התוצאות בסדר עולה או יורד. בדוגמה הבאה, משתמשים בסדר עולה:

curl -X GET "https://api.enterprise.apigee.com/v1/organizations/org_name/environments/env_name/stats/booktitle?select=sum(ratingscount)&timeRange=04/21/2019&2014:00:00~04/22/2019&2014:00:00&sort=ASC" /
-u email:password

אפשר גם לסנן את התוצאות על ידי ציון הערכים של המאפיינים שמעניינים אתכם. בדוגמה שלמטה, הדוח מסונן לפי התוצאות של 'נעלמת' ושל 'צופן דה וינצ'י':

$ curl -X GET "https://api.enterprise.apigee.com/v1/organizations/org_name/environments/env_name/stats/booktitle?select=sum(ratingscount)&timeRange=04/21/2019&2014:00:00~04/22/2019&2014:00:00&filter=(booktitle%20in%20'gone%20girl'%2C%20'davinci%20code')" /
-u email:password

יצירת משתני Analytics מותאמים אישית באמצעות הכלי ליצירת פתרונות

הכלי ליצירת פתרונות מאפשר לכם ליצור משתני ניתוח בהתאמה אישית באמצעות תיבת דו-שיח של ממשק ניהול קל לשימוש.

מומלץ לקרוא את הקטע הקודם איסוף נתוני Analytics מותאמים אישית, שבו מוסבר איך מדיניות Extract Variables ו-Statistics Collector פועלת יחד כדי להזין משתנים מותאמים אישית ל-Edge API Analytics. כפי שתראו, ממשק המשתמש פועל לפי אותו דפוס, אבל הוא מספק דרך נוחה להגדיר את הדברים דרך ממשק המשתמש. אם רוצים, אפשר לנסות את הדוגמה של Google Books API באמצעות ממשק המשתמש במקום לערוך ולצרף מדיניות באופן ידני.

בתיבת הדו-שיח Solution Builder (בונה פתרונות) אפשר להגדיר משתני ניתוח ישירות בממשק המשתמש. הכלי הזה יוצר מדיניות ומצרף אותה ל-proxy ל-API בשבילכם. מדיניות החילוץ מחפשת משתנים מעניינים בבקשות או בתגובות ומעבירה אותם לניתוח נתוני API ב-Edge.

כלי בניית הפתרונות יוצר משתני חילוץ חדשים ומדיניות של כלי לאיסוף נתונים סטטיסטיים, ונותן להם שמות ייחודיים. אי אפשר לחזור אחורה ולשנות את המדיניות הזו אחרי שהיא נוצרה בגרסה מסוימת של ה-proxy. כדי לבצע שינויים, עורכים ישירות את המדיניות שנוצרה בכלי לעריכת מדיניות.

  1. עוברים לדף הסקירה הכללית של ה-proxy בממשק המשתמש של Edge.
  2. לוחצים על פיתוח.
  3. בדף 'פיתוח', בוחרים באפשרות איסוף נתונים מותאם אישית של Analytics בתפריט 'כלים'. מופיעה תיבת הדו-שיח Solution Builder (יוצר פתרונות).
  4. בתיבת הדו-שיח Solution Builder (בונה פתרונות), קודם מגדירים שתי מדיניות: Extract Variables (חילוץ משתנים) ו-Statistics Collector (איסוף נתונים סטטיסטיים). לאחר מכן, מגדירים לאילו יחידות ארגוניות לצרף את כללי המדיניות האלה.
  5. מציינים את הנתונים שרוצים לחלץ:
    • סוג המיקום: בוחרים את סוג הנתונים שרוצים לאסוף ואת המיקום שממנו רוצים לאסוף אותם. אפשר לבחור נתונים מצד הבקשה או מצד התגובה. לדוגמה: בקשה: פרמטר שאילתה או תגובה: גוף XML.
    • מקור המיקום: מציינים את הנתונים שרוצים לאסוף. לדוגמה, שם פרמטר השאילתה או ה-XPath לנתוני XML בגוף התגובה.
  6. מציינים שם (וסוג) של משתנה שבו מדיניות Statistics Collector (איסוף נתונים סטטיסטיים) תשתמש כדי לזהות את הנתונים שחולצו. בנושא הזה מפורטות ההגבלות על מתן שמות.

    השם שתשתמשו בו יופיע בתפריט הנפתח של מאפיינים או מדדים בממשק המשתמש של הכלי ליצירת דוחות בהתאמה אישית.
  7. בוחרים איפה בתהליך של ה-proxy ל-API רוצים לצרף את המדיניות שנוצרה Extract Variables ואת Statistics Collector. הנחיות מפורטות מופיעות במאמר בנושא צירוף מדיניות ל-Flow של תגובת ProxyEndpoint. כדי שהמדיניות תפעל בצורה תקינה, צריך לצרף אותה ל-Flow של ה-proxy ל-API במיקום המתאים. צריך לצרף את המדיניות בשלב בתהליך שבו המשתנים שאתם מנטרים נמצאים בהיקף (מאוכלסים).
  8. כדי להוסיף עוד משתנים מותאמים אישית, לוחצים על +מאסף.

  9. כשמסיימים, לוחצים על Build Solution (יצירת פתרון).

  10. שומרים ומפעילים את ה-proxy.

עכשיו אפשר ליצור דוח בהתאמה אישית לנתונים, כמו שמתואר למעלה.