שימוש בלוחות הבקרה של ניתוח הנתונים

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

מרכזי הבקרה של Analytics עוזרים לכם לראות ולזהות שינויים בסביבת ה-API שלכם במבט חטוף. האפשרות לראות מה השתנה לאורך זמן עוזרת לכם לזהות בעיות ולנקוט במהירות פעולות מתקנות.

סקירה מהירה של Edge API Analytics, מי משתמש בהם ולמה, אפשר למצוא בסקירה כללית של API Analytics.

מה אפשר ללמוד ממרכזי הבקרה?

האם הייתה עלייה פתאומית או ירידה פתאומית בנפח התנועה של ה-API? אילו מפתחי אפליקציות הכי מצליחים? מהו שיעור השימוש ב-API שלך בקרב מפתחים? אילו שיטות API הן הכי פופולריות? לוחות הבקרה של Edge Analytics נועדו לענות על שאלות כמו אלה.

ברקע, Apigee Edge אוסף מידע כשהנתונים עוברים דרך ממשקי ה-API שלכם. מרכזי הבקרה מאפשרים להשתמש בנתונים האלה באופן מיידי. אם אתם רואים משהו מעניין בתרשים, אנומליה או שינוי פתאומי, אתם יכולים להעמיק כדי לקבל כמה שיותר פרטים שאתם צריכים. אם אתם מבחינים שמפתח מסוים נתקל בהרבה שגיאות או שחלה ירידה פתאומית בתנועת הגולשים שלו, אתם יכולים ליצור קשר עם המפתח באופן יזום. לוחות הבקרה מספקים לכם תובנות לגבי ממשקי ה-API, כדי שתוכלו לפעול בהתאם.

מהו מרווח העיכוב בקבלת הנתונים?

אפשר להתאים אישית את מרכזי הבקרה?

כן, בהרבה לוחות בקרה אפשר לבחור אילו מדדים לנתח, טווחי תאריכים, מרווחי זמן של צבירת נתונים ועוד הרבה משתנים אחרים. אם מרכזי הבקרה המובנים לא מתאימים לצרכים שלכם, אתם יכולים ליצור דוחות בהתאמה אישית, שהם מרכזי בקרה שאתם יוצרים על ידי בחירה של המאפיינים והמדדים האנליטיים שאתם רוצים לנתח. דוחות בהתאמה אישית מאפשרים לכם לבצע פירוט יתר של נתוני הניתוח של ה-API עד שתגיעו לרמת הגרנולריות שאתם צריכים.

מהן התכונות הנפוצות ביותר בלוחות הבקרה?

לוחות הבקרה כוללים קבוצה של תכונות משותפות, כולל הגדרת טווח זמן, גרירה ולחיצה להגדלת תרשימים, העברת העכבר מעל תרשימים ואזורים אחרים כדי לראות פרטים נוספים, ובוררים לבחירת הנתונים שיוצגו בתרשים. אם אתם יודעים איך להשתמש בסוג אחד של לוח בקרה, לא תהיה לכם בעיה להשתמש בסוגים אחרים.

באיור הבא מודגשים התחומים הנפוצים האלה:

• הגדרת טווח הזמן – הגדרת טווח הזמן שבו יוצגו הנתונים בלוח הבקרה.

• רענון – רענון הנתונים בלוח הבקרה.
• סביבה – בוחרים את הסביבה בארגון.
• התקרבות – כדי להתקרב לנתוני התרשים, לוחצים על אזור בתרשים וגוררים אותו. כשמסיימים לגרור, התרשים עובר למצב תקריב באזור שנבחר.
• ייצוא נתונים לקובץ – הורדה של קובץ CSV יחיד שמכיל את מערך הנתונים של התרשים.
• העברת העכבר מעל הגרפים – אפשר להעביר את העכבר מעל נקודה כלשהי בגרף כדי לקבל מידע נוסף על הנתונים בנקודה הזו.

קריאת תרשימי תיבות של פיזור

כשדוח ניתוח מציג ערך ממוצע, וגם ערכים מינימליים ומקסימליים, הוא יציג גם תרשים קופסה לפיזור, כמו בדוח בהתאמה אישית שמוצג בהמשך:

תרשים תיבות לפיזור מאפשר לכם לראות במבט חטוף את המגמה המרכזית ואת הפיזור של הנתונים. תרשים תיבה עם שפמים של פיזור נתונים מציג את חמשת המספרים העיקריים כשמדובר בהמחשה של נתוני ניתוח ממוצעים:

בדוגמה הזו:

• האזור בתוך התיבה מציין את זמני התגובה הממוצעים האופייניים ביותר של התנועה – 50% מהתנועה, ליתר דיוק.
• הקו שיוצא מהצד הימני של התיבה מציין את זמני התגובה הממוצעים של היעד שחוו 25% מהתנועה שלכם.
• הקו שיוצא מהצד הימני של התיבה מציין את זמני התגובה הממוצעים ליעד שחווים 25% הנותרים מהתנועה. ככל שהקווים האלה, או 'השפמים', ארוכים יותר, כך ערכי החריגים קיצוניים יותר.