Analytics से डेटा एक्सपोर्ट करना

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असाइन किए गए सेवा एजेंट के लिए अनुमतियां सेट अप करना

ऊपर बताए गए बदलावों के मुताबिक, असाइन किए गए सर्विस एजेंट के लिए अनुमतियां सेट अप करने के लिए, यह तरीका अपनाएं.

1. यह निर्देश डालकर, अपने Google Cloud सेवा एजेंट का नाम ढूंढें:

   curl -X GET \
     "https://api.enterprise.apigee.com/v1/organizations/ORG" \
     -u email:password \
     | jq -r '.properties.property[] | select(.name=="serviceAgent.analytics") | .value'

   ORG आपका संगठन है. यह सर्विस एजेंट का नाम और वैल्यू दिखाता है, जैसा कि यहां दिखाया गया है.:

   "property" : [
     {
      "name" : "serviceAgent.analytics",
      "value" : "service-9q1ibk@gcp-sa-apigee-uap.iam.gserviceaccount.com"
      },

2. Google Cloud कंसोल में IAM डैशबोर्ड खोलें.
3. अपना Google Cloud प्रोजेक्ट चुनें.
4. IAM पैनल में सबसे ऊपर, जोड़ें पर क्लिक करें.
5. प्रिंसिपल वाले नए फ़ील्ड में, पहले चरण में दिखाया गया सर्विस एजेंट value डालें. उदाहरण के लिए, पहले चरण में दिखाया गया value service-9q1ibk@gcp-sa-apigee-uap.iam.gserviceaccount.com है.
6. +अन्य रोल जोड़ें बटन पर क्लिक करें और इन भूमिकाओं को जोड़ें:
   • BigQuery उपयोगकर्ता
   • स्टोरेज का एडमिन
7. सेव करें पर क्लिक करें.

Apigee Analytics का डेटा

डेटा फ़ॉर्मैट एक्सपोर्ट करें

Analytics डेटा को इनमें से किसी एक फ़ॉर्मैट में एक्सपोर्ट करें:

• कॉमा लगाकर अलग की गई वैल्यू (CSV)

  डिफ़ॉल्ट डीलिमिटर कॉमा (,) वर्ण होता है. इस्तेमाल किए जा सकने वाले डीलिमिटर वर्णों में कॉमा (,), पाइप (|), और टैब (\t) शामिल हैं. csvDelimiter प्रॉपर्टी का इस्तेमाल करके, वैल्यू को कॉन्फ़िगर करें. ऐसा करने के लिए, एक्सपोर्ट के अनुरोध की प्रॉपर्टी के रेफ़रंस में बताया गया तरीका अपनाएं.

• JSON (न्यूलाइन डीलिमिटेड)

  न्यूलाइन वर्ण को डीलिमिटर के तौर पर इस्तेमाल करने की अनुमति देता है.

एक्सपोर्ट किए गए डेटा में, Edge में पहले से मौजूद सभी Analytics मेट्रिक और डाइमेंशन के साथ-साथ, Analytics का वह डेटा शामिल होता है जिसे आपने जोड़ा है. एक्सपोर्ट किए गए डेटा की जानकारी के लिए, Analytics मेट्रिक, डाइमेंशन, और फ़िल्टर रेफ़रंस देखें.

Analytics का डेटा, यहां दिए गए डेटा स्टोर करने की जगहों में एक्सपोर्ट किया जा सकता है:

• Google Cloud Storage
• Google BigQuery

एक्सपोर्ट की प्रोसेस की खास जानकारी

आंकड़ों के डेटा को एक्सपोर्ट करने की प्रोसेस के बारे में यहां बताया गया है:

1. डेटा एक्सपोर्ट करने के लिए, डेटा रिपॉज़िटरी को कॉन्फ़िगर करें (Cloud Storage या BigQuery). आपको यह पक्का करना होगा कि डेटा स्टोर करने की आपकी जगह को सही तरीके से कॉन्फ़िगर किया गया हो. साथ ही, यह भी पक्का करें कि डेटा स्टोर करने की जगह में डेटा लिखने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले सेवा खाते के पास सही अनुमतियां हों.

2. एक ऐसा डेटा स्टोर बनाएं जो उस डेटा स्टोर (Cloud Storage या BigQuery) की प्रॉपर्टी के बारे में बताता है जिसमें आपका डेटा एक्सपोर्ट किया जाता है. इसमें डेटा रिपॉज़िटरी को ऐक्सेस करने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले क्रेडेंशियल भी शामिल होते हैं.

   डेटा स्टोर बनाने के बाद, आपको डेटा स्टोर करने की जगह के क्रेडेंशियल को Edge क्रेडेंशियल Vault में अपलोड करना होता है, ताकि डेटा स्टोर करने की जगह को सुरक्षित तरीके से सेव किया जा सके. इसके बाद, डेटा एक्सपोर्ट करने का तरीका उन क्रेडेंशियल का इस्तेमाल करके, आपके डेटा को स्टोर करने की जगह पर डेटा सेव करता है.

3. डेटा एक्सपोर्ट शुरू करने के लिए, डेटा एक्सपोर्ट एपीआई का इस्तेमाल करें. डेटा एक्सपोर्ट, बैकग्राउंड में एसिंक्रोनस तरीके से चलता है.

4. डेटा एक्सपोर्ट एपीआई का इस्तेमाल करके तय करें कि एक्सपोर्ट कब पूरा होगा.

5. एक्सपोर्ट पूरा होने के बाद, अपने डेटा रिपॉज़िटरी में एक्सपोर्ट किए गए डेटा को ऐक्सेस करें.

इन सेक्शन में, इन चरणों के बारे में ज़्यादा जानकारी दी गई है.

डेटा स्टोर करने की जगह कॉन्फ़िगर करें

Analytics में डेटा एक्सपोर्ट करने का तरीका, Cloud Storage या BigQuery में डेटा को सेव करता है. यह जानकारी देखने के लिए, आपको:

• Google Cloud Platform सेवा खाता बनाएं.
• सेवा खाते की भूमिका सेट करें, ताकि वह Cloud Storage या BigQuery को ऐक्सेस कर सके.

Cloud Storage या BigQuery के लिए सेवा खाता बनाना

सेवा खाता एक तरह का Google खाता होता है, जो किसी एक उपयोगकर्ता के बजाय आपके ऐप्लिकेशन से जुड़ा होता है. इसके बाद, आपका ऐप्लिकेशन किसी सेवा को ऐक्सेस करने के लिए, सेवा खाते का इस्तेमाल करता है.

सेवा खाते में सेवा खाता कुंजी होती है, जिसे JSON स्ट्रिंग से दिखाया जाता है. जब डेटा स्टोर करने की आपकी जगह से कनेक्शन को परिभाषित करने वाला Edge डेटा स्टोर बनाया जाता है, तो उसे यह कुंजी पास की जाती है. इसके बाद, डेटा एक्सपोर्ट करने का तरीका, कुंजी का इस्तेमाल करके आपके डेटा को स्टोर करने की जगह को ऐक्सेस करता है.

कुंजी से जुड़े सेवा खाते के पास, Google Cloud Platform प्रोजेक्ट का मालिक होना चाहिए. साथ ही, उसके पास Google Cloud Storage बकेट में लिखने का ऐक्सेस भी होना चाहिए. सेवा कुंजी बनाने और ज़रूरी पेलोड डाउनलोड करने के लिए, Google Cloud Platform के दस्तावेज़ों में सेवा खाता कुंजियां बनाना और मैनेज करना देखें.

उदाहरण के लिए, जब आप पहली बार अपनी कुंजी डाउनलोड करेंगे, तो वह JSON ऑब्जेक्ट के फ़ॉर्मैट में बन जाएगी:

{ 
  "type": "service_account", 
  "project_id": "myProject", 
  "private_key_id": "12312312", 
  "private_key": "-----BEGIN PRIVATE KEY-----\n...", 
  "client_email": "client_email@developer.gserviceaccount.com", 
  "client_id": "879876769876", 
  "auth_uri": "https://accounts.google.com/organizations/oauth2/auth", 
  "token_uri": "https://oauth2.googleapis.com/token", 
  "auth_provider_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com/oauth2", 
  "client_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com" 
}

Google Cloud Storage कॉन्फ़िगर करना

Google Cloud Storage में डेटा एक्सपोर्ट करने से पहले:

• पक्का करें कि आपके Google Cloud Platform प्रोजेक्ट में BigQuery और Cloud Resource Manager एपीआई चालू हों. निर्देशों के लिए, एपीआई को चालू करना देखें. Cloud Storage में डेटा एक्सपोर्ट करने के दौरान, BigQuery Export की सुविधाओं का फ़ायदा पाने के लिए Apigee, BigQuery API का इस्तेमाल करता है. हर एक्सपोर्ट से पहले, अनुमति की जांच करने के लिए, Cloud Resource Manager API का इस्तेमाल किया जाता है.

• पक्का करें कि सेवा खाते को ये भूमिकाएं असाइन की गई हों:

  • BigQuery जॉब उपयोगकर्ता
  • स्टोरेज ऑब्जेक्ट क्रिएटर
  • स्टोरेज का एडमिन (सिर्फ़ डेटा स्टोर की जांच करने के लिए ज़रूरी है, जैसा कि डेटा स्टोर के कॉन्फ़िगरेशन की जांच करना लेख में बताया गया है. अगर यह भूमिका बहुत बड़ी है, तो आपके पास मौजूदा भूमिका में storage.buckets.get अनुमति को जोड़ने का विकल्प है.)

  इसके अलावा, अगर आपको किसी मौजूदा भूमिका में बदलाव करना है या पसंद के मुताबिक भूमिका बनानी है, तो भूमिका में ये अनुमतियां जोड़ें:

  • bigquery.jobs.create
  • storage.objects.create
  • storage.buckets.get (सिर्फ़ डेटा स्टोर की जांच के लिए ज़रूरी है, जैसा कि डेटा स्टोर के कॉन्फ़िगरेशन की जांच करना में बताया गया है)

Google BigQuery को कॉन्फ़िगर करना

Google BigQuery में डेटा एक्सपोर्ट करने से पहले:

• पक्का करें कि आपके Google Cloud Platform प्रोजेक्ट में BigQuery और Cloud Resource Manager एपीआई चालू हों. निर्देशों के लिए, एपीआई को चालू करना देखें. Apigee, हर एक्सपोर्ट से पहले अनुमति की जांच करने के लिए, Cloud Resource Manager API का इस्तेमाल करता है.
• पक्का करें कि आपके Google Cloud Platform प्रोजेक्ट में BigQuery API चालू हो. निर्देशों के लिए, एपीआई को चालू और बंद करना देखें.

• पक्का करें कि सेवा खाते को ये भूमिकाएं असाइन की गई हों:

  • BigQuery जॉब उपयोगकर्ता
  • BigQuery डेटा एडिटर

  अगर आपको किसी मौजूदा भूमिका में बदलाव करना है या पसंद के मुताबिक कोई भूमिका बनानी है, तो उस भूमिका में ये अनुमतियां जोड़ें:

  • bigquery.datasets.create
  • bigquery.datasets.get
  • bigquery.jobs.create
  • bigquery.tables.create
  • bigquery.tables.get
  • bigquery.tables.updateData

डेटा स्टोर बनाएं

डेटा स्टोर, आपके एक्सपोर्ट डेटा रिपॉज़िटरी (Cloud Storage, BigQuery) के कनेक्शन के बारे में बताता है. इसमें, डेटा रिपॉज़िटरी को ऐक्सेस करने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले क्रेडेंशियल भी शामिल होते हैं.

Edge क्रेडेंशियल से जुड़े वॉल्ट के बारे में जानकारी

Edge, क्रेडेंशियल से वॉल्ट किए गए डेटा का इस्तेमाल करता है, ताकि डेटा स्टोर करने की आपकी जगह को ऐक्सेस करने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले क्रेडेंशियल को सुरक्षित तरीके से सेव किया जा सके. किसी सेवा को Edge क्रेडेंशियल Vault में क्रेडेंशियल ऐक्सेस करने के लिए, उपभोक्ता क्रेडेंशियल तय करना होगा.

जैसा कि नीचे बताया गया है, Edge यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) का इस्तेमाल करके डेटा स्टोर बनाते समय, EDGE अपने-आप ऐसा उपभोक्ता बनाता है जिसका इस्तेमाल क्रेडेंशियल ऐक्सेस करने के लिए किया जाता है.

डेटा स्टोर के कॉन्फ़िगरेशन की जांच करना

डेटा स्टोर बनाने के बाद, Edge यह जांच नहीं करता या पुष्टि नहीं करता कि आपके क्रेडेंशियल और डेटा रिपॉज़िटरी का कॉन्फ़िगरेशन मान्य है. इसका मतलब है कि पहली बार डेटा एक्सपोर्ट चलाने तक, डेटा स्टोर बनाया जा सकता है और किसी गड़बड़ी का पता नहीं लगाया जा सकता.

इसके अलावा, इसे बनाने से पहले डेटा स्टोर कॉन्फ़िगरेशन की जांच करें. जांच करना बहुत काम आता है, क्योंकि डेटा एक्सपोर्ट करने वाली बड़ी प्रोसेस को लागू होने में ज़्यादा समय लग सकता है. ज़्यादा डेटा डाउनलोड करने से पहले, अपने क्रेडेंशियल और डेटा स्टोर कॉन्फ़िगरेशन की जांच करके, सेटिंग की समस्याओं को तुरंत ठीक किया जा सकता है.

अगर जांच सफल रहती है, तो डेटा स्टोर बनाएं. अगर जांच नहीं हो पाती है, तो गड़बड़ियां ठीक करें. इसके बाद, कॉन्फ़िगरेशन की फिर से जांच करें. टेस्ट सफल होने के बाद ही आपको डेटा स्टोर बनाना होता है.

जांच की सुविधा चालू करने के लिए, आपको ये काम करने होंगे:

• पक्का करें कि आपके Google Cloud Platform प्रोजेक्ट में Cloud Resource Manager API चालू हो. निर्देशों के लिए, एपीआई को चालू और बंद करना देखें.

डेटा स्टोर बनाएं

यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में डेटा स्टोर बनाने के लिए:

1. संगठन के एडमिन के तौर पर, https://apigee.com/edge में लॉग इन करें और अपना संगठन चुनें.

   ध्यान दें: डेटा स्टोर बनाने के लिए, आपको Edge संगठन का एडमिन होना चाहिए.

2. बाएं नेविगेशन बार से एडमिन > Analytics डेटास्टोर चुनें. Analytics डेटास्टोर पेज दिखता है.

3. + Datastore जोड़ें बटन चुनें. आपको डेटा स्टोर टाइप चुनने के लिए कहा जाएगा:

   

4. एक्सपोर्ट डेटा टारगेट का कोई टाइप चुनें:

   • Google Cloud Storage
   • Google BigQuery

   कॉन्फ़िगरेशन पेज दिखेगा:

   

5. डेटा स्टोर का नाम डालें.

6. डेटा स्टोर करने की जगह को ऐक्सेस करने के लिए इस्तेमाल किया गया क्रेडेंशियल चुनें. उपलब्ध क्रेडेंशियल की एक ड्रॉप-डाउन सूची दिखाई देती है.

   ये क्रेडेंशियल, खास तौर पर डेटा रिपॉज़िटरी टाइप के लिए होते हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, Cloud Storage या BigQuery के लिए सेवा खाता बनाना देखें.

   • अगर आपने क्रेडेंशियल पहले ही अपलोड कर दिए हैं, तो ड्रॉप-डाउन सूची से क्रेडेंशियल चुनें. पक्का करें कि आपने डेटा रिपॉज़िटरी टाइप के लिए सही क्रेडेंशियल चुने हों.

   • अगर आप डेटा स्टोर में नए क्रेडेंशियल जोड़ रहे हैं, तो नए क्रेडेंशियल जोड़ें चुनें. डायलॉग बॉक्स में, यह डालें:

     1. क्रेडेंशियल का नाम.
     2. क्रेडेंशियल कॉन्टेंट, आपके डेटा स्टोर करने की जगह के लिए खास तौर पर JSON सेवा खाता कुंजी है. इसके बारे में Cloud Storage या BigQuery के लिए सेवा खाता बनाएं में बताया गया है.
     3. बनाएं चुनें.

7. डेटा रिपॉज़िटरी टाइप के लिए खास तौर पर प्रॉपर्टी डालें:

   • Google Cloud Storage के लिए:

     प्रॉपर्टी	ब्यौरा	ज़रूरी है?
     प्रोजेक्ट आईडी	Google Cloud Platform प्रोजेक्ट आईडी. Google Cloud Platform प्रोजेक्ट बनाने के लिए, Google Cloud Platform के दस्तावेज़ में प्रोजेक्ट बनाना और मैनेज करना लेख पढ़ें.	हां
     बकेट का नाम	Cloud Storage में उस बकेट का नाम जिसमें आपको आंकड़ों का डेटा एक्सपोर्ट करना है. डेटा एक्सपोर्ट करने से पहले, बकेट का मौजूद होना ज़रूरी है. Cloud Storage बकेट बनाने के लिए, Google Cloud Platform के दस्तावेज़ में स्टोरेज बकेट बनाना देखें.	हां
     पाथ	वह डायरेक्ट्री जिसमें Analytics के डेटा को Cloud Storage बकेट में स्टोर करना है.	हां

   • BigQuery के लिए:

     प्रॉपर्टी	ब्यौरा	ज़रूरी है?
     प्रोजेक्ट आईडी	Google Cloud Platform प्रोजेक्ट आईडी. Google Cloud Platform प्रोजेक्ट बनाने के लिए, Google Cloud Platform के दस्तावेज़ में प्रोजेक्ट बनाना और मैनेज करना लेख पढ़ें.	हां
     डेटासेट का नाम	उस BigQuery डेटासेट का नाम जिसमें आपको Analytics का डेटा एक्सपोर्ट करना है. डेटा एक्सपोर्ट का अनुरोध करने से पहले, पक्का करें कि डेटासेट बनाया गया हो. BigQuery डेटासेट बनाने के लिए, Google Cloud Platform के दस्तावेज़ में डेटासेट बनाना और इस्तेमाल करना लेख पढ़ें.	हां
     तालिका उपसर्ग	BigQuery डेटासेट में, आंकड़ों के डेटा के लिए बनाई गई टेबल के नामों का प्रीफ़िक्स.	हां

8. कनेक्शन की जांच करें को चुनकर, यह पक्का करें कि डेटा स्टोर करने की जगह को ऐक्सेस करने के लिए क्रेडेंशियल का इस्तेमाल किया जा सकता है.

   अगर जांच पूरी हो जाती है, तो अपना डेटा स्टोर सेव करें.

   अगर जांच नहीं हो पाती है, तो सभी समस्याएं ठीक करें और फिर से जांच करने की कोशिश करें. टूलटिप में अतिरिक्त जानकारी दिखाने के लिए, यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में गड़बड़ी के मैसेज पर माउस ले जाएं.

9. कनेक्शन की जांच में पास होने के बाद, डेटा स्टोर को सेव करें.

डेटा स्टोर में बदलाव करना

डेटा स्टोर बदलने के लिए:

1. संगठन के एडमिन के तौर पर, https://apigee.com/edge में लॉग इन करें और अपना संगठन चुनें.

2. बाएं नेविगेशन बार से एडमिन > Analytics डेटास्टोर चुनें. Analytics डेटास्टोर पेज दिखता है.

3. बदलाव करने के लिए, माउस पॉइंटर को रिपोर्ट के बदले गए कॉलम पर ले जाएं. बदलाव करें और मिटाएं आइकॉन दिखता है.

4. डेटा स्टोर में बदलाव करें या उसे मिटाएं.

5. अगर आपने डेटा स्टोर में बदलाव किया है, तो कनेक्शन की जांच करें को चुनकर, यह पक्का करें कि डेटा स्टोर को ऐक्सेस करने के लिए क्रेडेंशियल का इस्तेमाल किया जा सकता है.

   अगर जांच पूरी हो जाती है, तो डेटा स्टोर करने की जगह में सैंपल डेटा देखा जा सकता है.

   अगर जांच नहीं हो पाती है, तो सभी समस्याएं ठीक करें और फिर से जांच करने की कोशिश करें.

6. कनेक्शन की जांच में पास होने के बाद, डेटा स्टोर को अपडेट करें.

आंकड़ों का डेटा एक्सपोर्ट करें

आंकड़ों का डेटा एक्सपोर्ट करने के लिए, /analytics/exports एपीआई को पोस्ट करने का अनुरोध भेजें. अनुरोध के मुख्य भाग में यह जानकारी दें:

• एक्सपोर्ट के अनुरोध का नाम और जानकारी
• एक्सपोर्ट किए गए डेटा की तारीख की सीमा (वैल्यू सिर्फ़ एक दिन के अंदर हो सकती है)
• एक्सपोर्ट किए गए डेटा का फ़ॉर्मैट
• डेटा स्टोर का नाम
• क्या संगठन पर कमाई करने की सुविधा चालू है

डेटा एक्सपोर्ट करने के अनुरोधों के उदाहरण यहां दिए गए हैं. अनुरोध के मुख्य हिस्से की प्रॉपर्टी के बारे में पूरी जानकारी पाने के लिए, अनुरोध की प्रॉपर्टी का रेफ़रंस एक्सपोर्ट करें लेख पढ़ें.

POST से मिला जवाब इस फ़ॉर्म में होता है:

{
    "self": "/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports/a7c2f0dd-1b53-4917-9c42-a211b60ce35b",
    "created": "2017-09-28T12:39:35Z",
    "state": "enqueued"
}

ध्यान दें कि रिस्पॉन्स में state प्रॉपर्टी को enqueued पर सेट किया गया है. POST अनुरोध एसिंक्रोनस रूप से काम करता है. इसका मतलब है कि अनुरोध का जवाब मिलने के बाद भी यह बैकग्राउंड में चलता रहता है. state के लिए संभावित वैल्यू में ये शामिल हैं: enqueued, running, completed, failed.

आंकड़ों को एक्सपोर्ट करने के अनुरोध की स्थिति देखना में बताए गए तरीके से, डेटा एक्सपोर्ट के अनुरोध की स्थिति देखने के लिए, self प्रॉपर्टी में मिले यूआरएल का इस्तेमाल करें. अनुरोध पूरा होने पर, रिस्पॉन्स में state प्रॉपर्टी की वैल्यू completed पर सेट हो जाती है. इसके बाद, डेटा स्टोर करने की जगह में आंकड़ों के डेटा को ऐक्सेस किया जा सकता है.

उदाहरण 1: Cloud Storage में डेटा एक्सपोर्ट करना

नीचे दिया गया अनुरोध, myorg संगठन में test एनवायरमेंट से पिछले 24 घंटों का रॉ डेटा एक्सपोर्ट करता है. कॉन्टेंट को JSON में Cloud Storage में एक्सपोर्ट किया जाता है:

curl -X POST -H "Content-Type:application/json" \
"https://api.enterprise.apigee.com/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports" \
  -d \
  '{
    "name": "Export raw results to Cloud Storage",
    "description": "Export raw results to Cloud Storage for last 24 hours",
    "dateRange": {
      "start": "2018-06-08", 
      "end": "2018-06-09"
    },
    "outputFormat": "json",
    "datastoreName": "My Cloud Storage data repository"
  }' \
  -u orgAdminEmail:password

Analytics एक्सपोर्ट के अनुरोध की स्थिति देखना में बताए गए तरीके से, काम की स्थिति पर नज़र रखने के लिए self प्रॉपर्टी में दिए गए यूआरआई का इस्तेमाल करें.

उदाहरण 2: BigQuery में डेटा एक्सपोर्ट करना

नीचे दिया गया अनुरोध, कॉमा से अलग की गई CSV फ़ाइल को BigQuery में एक्सपोर्ट करता है:

curl -X POST -H "Content-Type:application/json"  \
  "https://api.enterprise.apigee.com/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports" \
  -d \
  '{
    "name": "Export query results to BigQuery",
    "description": "One-time export to BigQuery",
    "dateRange": {
      "start": "2018-06-08", 
      "end": "2018-06-09"
    },
    "outputFormat": "csv",
    "csvDelimiter": ",", 
    "datastoreName": "My BigQuery data repository"
  }' \
  -u orgAdminEmail:password

ध्यान दें: एक्सपोर्ट की गई CSV फ़ाइल, यहां दिए गए प्रीफ़िक्स वाली BigQuery टेबल बनाती है:

<PREFIX>_<EXPORT_DATE>_api_<UUID>_from_<FROM_DATE>_to_<TO_DATE>

Analytics एक्सपोर्ट के अनुरोध की स्थिति देखना में बताए गए तरीके से, नौकरी की स्थिति पर नज़र रखने के लिए self प्रॉपर्टी से तय किए गए यूआरआई का इस्तेमाल करें.

उदाहरण 3: कमाई करने से जुड़ा डेटा एक्सपोर्ट करना

अगर संगठन में कमाई करने की सुविधा चालू है, तो आप दो तरह का डेटा एक्सपोर्ट कर सकते हैं:

• पिछले दो उदाहरणों में दिखाया गया है कि स्टैंडर्ड डेटा एक्सपोर्ट.
• कमाई करने से जुड़ा डेटा एक्सपोर्ट करने के लिए, कमाई करने से जुड़ा डेटा एक्सपोर्ट करें.

कमाई करने से जुड़ा डेटा एक्सपोर्ट करने के लिए, अनुरोध पेलोड में "dataset":"mint" बताएं. इस विकल्प को सेट करने के लिए, संगठन और एनवायरमेंट के पास कमाई करने की सुविधा होनी चाहिए. ऐसा न करने पर, dataset प्रॉपर्टी को पेलोड से हटा दिया जाएगा:

  '{
    "name": "Export raw results to Cloud Storage",
    "description": "Export raw results to Cloud Storage for last 24 hours",
    "dateRange": {
      "start": "2018-06-08", 
      "end": "2018-06-09"
    },
    "outputFormat": "json",
    "datastoreName": "My Cloud Storage data repository",
    "dataset":"mint"
  }'

Export API कोटा के बारे में जानकारी

महंगे डेटा एक्सपोर्ट एपीआई कॉल का ज़रूरत से ज़्यादा इस्तेमाल रोकने के लिए, Edge, /analytics/exports एपीआई को कॉल करने के लिए कोटा लागू करता है:

• जिन संगठनों और प्लैटफ़ॉर्म के लिए कमाई करने की सुविधा चालू नहीं है उनके लिए कोटा:

  • हर संगठन/परिवेश के लिए हर महीने 70 कॉल.

  उदाहरण के लिए, अगर आपके संगठन में दो एनवायरमेंट prod और test हैं, तो हर एनवायरमेंट के लिए हर महीने 70 एपीआई कॉल किए जा सकते हैं.

• जिन संगठनों और प्लैटफ़ॉर्म पर कमाई करने की सुविधा चालू है उनके लिए कोटा:

  • स्टैंडर्ड डेटा के लिए हर संगठन और एनवायरमेंट के लिए, हर महीने 70 कॉल.
  • कमाई करने से जुड़े डेटा के लिए हर संगठन और नेटवर्क के लिए, हर महीने 70 कॉल आते हैं.

  उदाहरण के लिए, अपने prod संगठन के लिए कमाई करने की सुविधा चालू करने पर, स्टैंडर्ड डेटा के लिए 70 एपीआई कॉल किए जा सकते हैं और कमाई करने से जुड़े डेटा के लिए, 70 अतिरिक्त एपीआई कॉल किए जा सकते हैं.

कॉल कोटा पार होने पर एपीआई, एचटीटीपी 429 रिस्पॉन्स भेजता है.

सभी आंकड़ों को एक्सपोर्ट करने के अनुरोधों की स्थिति देखना

सभी आंकड़ों को एक्सपोर्ट करने के अनुरोधों की स्थिति देखने के लिए, /analytics/exports को GET का अनुरोध भेजें.

उदाहरण के लिए, नीचे दिया गया अनुरोध, myorg संगठन में test एनवायरमेंट के लिए आंकड़ों को एक्सपोर्ट करने के सभी अनुरोधों की स्थिति दिखाता है:

curl -X GET \
  "https://api.enterprise.apigee.com/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports" \
  -u email:password

यहां जवाब का एक उदाहरण दिया गया है. इसमें दो अनुरोध शामिल हैं: एक सूची में जोड़ा गया (बनाया गया और सूची में मौजूद है) और एक पूरा हुआ:

[
  {
    "self":
"/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports/e8b8db22-fe03-4364-aaf2-6d4f110444ba",
    "name": "Export results To Cloud Storage",
    "description": "One-time export to Google Cloud Storage",
    "userId": "my@email.com",
    "datastoreName": "My Cloud Storage data store",
    "executionTime": "36 seconds",
    "created": "2018-09-28T12:39:35Z",
    "updated": "2018-09-28T12:39:42Z",
    "state": "enqueued"
  },
  {
    "self":
"/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports/9870987089fe03-4364-aaf2-6d4f110444ba"
    "name": "Export raw results to BigQuery",
    "description": "One-time export to BigQuery",
    ... 
  }
]

किसी आंकड़े को एक्सपोर्ट करने के अनुरोध की स्थिति देखना

आंकड़ों को एक्सपोर्ट करने के किसी खास अनुरोध की स्थिति देखने के लिए, /analytics/exports/{exportId} के लिए GET अनुरोध जारी करें. इसमें {exportId}, आंकड़ों को एक्सपोर्ट करने के अनुरोध से जुड़ा आईडी है.

उदाहरण के लिए, नीचे दिया गया अनुरोध, 4d6d94ad-a33b-4572-8dba-8677c9c4bd98 आईडी के साथ Analytics को एक्सपोर्ट करने के अनुरोध की स्थिति दिखाता है.

curl -X GET \
"https://api.enterprise.apigee.com/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports/4d6d94ad-a33b-4572-8dba-8677c9c4bd98" \
-u email:password

यहां जवाब का एक उदाहरण दिया गया है:

{
  "self":
"/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports/4d6d94ad-a33b-4572-8dba-8677c9c4bd98",
  "name": "Export results To Cloud Storage",
  "description": "One-time export to Google Cloud Storage",
  "userId": "my@email.com",
  "datastoreName": "My Cloud Storage data store",
  "executionTime": "36 seconds",
  "created": "2018-09-28T12:39:35Z",
  "updated": "2018-09-28T12:39:42Z",
  "state": "enqueued"
}

अगर Analytics एक्सपोर्ट से कोई Analytics डेटा नहीं मिलता है, तो executionTime "0 सेकंड" पर सेट होता है.

एक्सपोर्ट के अनुरोध वाली प्रॉपर्टी का रेफ़रंस

नीचे दी गई टेबल में उन प्रॉपर्टी के बारे में बताया गया है जिन्हें Analytics डेटा एक्सपोर्ट करते समय, अनुरोध के मुख्य हिस्से में JSON फ़ॉर्मैट में भेजा जा सकता है.

"dateRange": {
    "start": "2018-07-29",
    "end": "2018-07-30"
}

उदाहरण के लिए:

{
    "name": "Export raw results to Cloud Storage",
    "description": "Export raw results to Cloud Storage for last 24 hours",
    "dateRange": {
      "start": "2018-06-08", 
      "end": "2018-06-09"
    },
    "outputFormat": "json",
    "datastoreName": "My Cloud Storage data repository"
  }