মেট্রিক্স এপিআই ব্যবহার করুন

আপনি Apigee Edge-এর ডকুমেন্টেশন দেখছেন।
Apigee X ডকুমেন্টেশন .info- তে যান।

Apigee Edge বিভিন্ন ধরনের অপারেশনাল এবং ব্যবসায়িক ডেটা রেকর্ড করে যা API-গুলোর মধ্যে দিয়ে প্রবাহিত হয়। এই ডেটা থেকে প্রাপ্ত মেট্রিকগুলো অপারেশনাল মনিটরিং এবং বিজনেস মনিটরিং-এর জন্য উপযোগী। Edge API Analytics ব্যবহার করে, উদাহরণস্বরূপ, আপনি নির্ধারণ করতে পারেন কোন API-গুলো ভালো বা খারাপ পারফর্ম করছে, কোন ডেভেলপাররা সর্বোচ্চ মূল্যবান ট্র্যাফিক সরবরাহ করছে, এবং কোন অ্যাপগুলো আপনার ব্যাকএন্ড পরিষেবাগুলোর জন্য সবচেয়ে বেশি সমস্যা তৈরি করছে।

এই মেট্রিক্স ডেটা সহজে অ্যাক্সেস করার জন্য, Edge একটি RESTful API প্রদান করে। নির্দিষ্ট অ্যানালিটিক্স ফাংশন স্বয়ংক্রিয় করতে, যেমন একটি অটোমেশন ক্লায়েন্ট বা স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করে পর্যায়ক্রমে মেট্রিক্স সংগ্রহ করার জন্য, আপনি মেট্রিক্স API ব্যবহার করতে পারেন। এছাড়াও, আপনি পোর্টাল বা কাস্টম অ্যাপে এম্বেড করার জন্য কাস্টম উইজেট আকারে আপনার নিজস্ব ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে এই API ব্যবহার করতে পারেন।

API Edge ম্যানেজমেন্ট UI-তে অ্যানালিটিক্স কীভাবে ব্যবহার করতে হয় তা জানতে API অ্যানালিটিক্স ওভারভিউ দেখুন।

মেট্রিক্স এপিআই সম্পর্কে

Edge দুটি মেট্রিক্স এপিআই প্রদান করে:

• গেট মেট্রিক্স একটি সংস্থা এবং পরিবেশের জন্য একটি নির্দিষ্ট সময়কাল, যেমন এক ঘন্টা, দিন বা সপ্তাহের মেট্রিক্স প্রদান করে।

  উদাহরণস্বরূপ, গত সপ্তাহের জন্য আপনি পেতে চান:

  • নীতিগত ত্রুটির সংখ্যা
  • গড় প্রতিক্রিয়া সময়
  • মোট ট্র্যাফিক

• ডাইমেনশন অনুযায়ী মেট্রিক্স সাজান বিকল্পটি একটি সংস্থা এবং পরিবেশের জন্য একটি নির্দিষ্ট সময়কালের মেট্রিক্সকে ডাইমেনশন অনুসারে গোষ্ঠীভুক্ত করে ফেরত দেয়।

  উদাহরণস্বরূপ, গত সপ্তাহের জন্য আপনি API প্রোডাক্ট, API প্রক্সি, এবং ডেভেলপার ইমেল অনুসারে মেট্রিকগুলিকে গ্রুপ করতে ডাইমেনশন ব্যবহার করেন, যা থেকে আপনি পান:

  • প্রতিটি এপিআই পণ্যের জন্য পলিসি ত্রুটির সংখ্যা
  • প্রতিটি এপিআই প্রক্সির গড় প্রতিক্রিয়া সময়
  • ডেভেলপার ইমেইল প্রতি মোট ট্র্যাফিক

  ডাইমেনশন অনুসারে সাজানো মেট্রিক্স পান (Get metrics organized by dimensions ) এপিআইটি এমন কিছু অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য সমর্থন করে যা মেট্রিক্স পান (Get metrics ) এপিআই দ্বারা সমর্থিত নয়, যার মধ্যে রয়েছে:

  • বাছাই
  • ফিল্টারিং
  • পৃষ্ঠা সংখ্যা

মেট্রিক্স এপিআই কোটা সম্পর্কে

Edge এই কলগুলির উপর নিম্নলিখিত কোটা প্রয়োগ করে। এই কোটা নির্ভর করে কলটি পরিচালনাকারী ব্যাকএন্ড সিস্টেমের উপর:

• পোস্টগ্রেস : প্রতি মিনিটে ৪০টি কল
• BigQuery : প্রতি মিনিটে ১২টি কল

রেসপন্স অবজেক্টটি পরীক্ষা করে কলটি পরিচালনাকারী ব্যাকএন্ড সিস্টেমটি নির্ধারণ করুন। প্রতিটি রেসপন্স অবজেক্টে একটি metaData প্রপার্টি থাকে, যার Source প্রপার্টিতে কলটি পরিচালনাকারী সার্ভিসের তালিকা দেওয়া থাকে। উদাহরণস্বরূপ, পোস্টগ্রেসের জন্য:

{
  ...
  "metaData": {
    "errors": [],
    "notices": [
      "Source:Postgres",
      "Table used: xxxxxx.yyyyy",
      "query served by:111-222-333"
    ]
  }
}

BigQuery-এর ক্ষেত্রে, Source প্রপার্টিটি হলো:

"Source:Big Query"

কল কোটা অতিক্রম করলে, এপিআই একটি HTTP 429 প্রতিক্রিয়া ফেরত দেয়।

ম্যানেজমেন্ট এপিআই দিয়ে মেট্রিক্স পাওয়া

দুটি API-এর মধ্যে প্রধান পার্থক্য হলো, Get metrics পুরো org এবং environment-এর জন্য raw metrics রিটার্ন করে, অন্যদিকে Get metrics organized by dimensions আপনাকে বিভিন্ন entity type, যেমন API product, developer, এবং app অনুযায়ী মেট্রিকগুলোকে গ্রুপ করতে দেয়।

Get metrics API-এর জন্য অনুরোধ URL-টি হলো:

https://api.enterprise.apigee.com/v1/o/{org_name}/environments/{env_name}/stats

ডাইমেনশন অনুযায়ী মেট্রিক্স পাওয়ার এপিআই-এর জন্য, আপনাকে URL-এ /stats পরে একটি অতিরিক্ত রিসোর্স অন্তর্ভুক্ত করতে হবে যা কাঙ্ক্ষিত ডাইমেনশনটি নির্দিষ্ট করে:

https://api.enterprise.apigee.com/v1/o/{org_name}/environments/{env_name}/stats/dimension

উদাহরণস্বরূপ, এপিআই প্রক্সি অনুসারে গ্রুপ করা মেট্রিক্স পেতে, আপনি ম্যানেজমেন্ট এপিআই কল করার জন্য নিম্নলিখিত URL ব্যবহার করবেন:

https://api.enterprise.apigee.com/v1/o/{org_name}/environments/{env_name}/stats/apiproxy

ফেরত দেওয়ার জন্য মেট্রিকগুলি নির্দিষ্ট করা

Get metrics এবং Get metrics organized by dimensions উভয় API-এর ক্ষেত্রেই, আপনি যে মেট্রিকগুলো পুনরুদ্ধার করতে চান তা নির্দিষ্ট করার জন্য select query parameter এবং একটি ঐচ্ছিক অ্যাগ্রিগেশন ফাংশন ব্যবহার করেন, যা নিম্নরূপ:

?select=metric

অথবা:

?select=aggFunction(metric)

কোথায়:

• মেট্রিক নির্দিষ্ট করে আপনি কোন ডেটা ফেরত পেতে চান। উদাহরণস্বরূপ, এপিআই অনুরোধের সংখ্যা, ক্যাশে হিট বা পলিসি ত্রুটি। select কোয়েরি প্যারামিটারের সাথে ব্যবহার করার জন্য মেট্রিকের নাম নির্দিষ্ট করে এমন একটি টেবিলের জন্য মেট্রিক্স দেখুন।

• aggFunction মেট্রিকের উপর প্রয়োগ করা ঐচ্ছিক অ্যাগ্রিগেশন ফাংশনটি নির্দিষ্ট করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি প্রসেসিং ল্যাটেন্সি মেট্রিকের সাথে নিম্নলিখিত অ্যাগ্রিগেশন ফাংশনগুলি ব্যবহার করতে পারেন:

  • avg : গড় প্রসেসিং লেটেন্সি ফেরত দেয়।
  • min : সর্বনিম্ন প্রসেসিং বিলম্ব ফেরত দেয়।
  • max : সর্বোচ্চ প্রসেসিং লেটেন্সি ফেরত দেয়।
  • sum : সমস্ত প্রসেসিং ল্যাটেন্সির যোগফল ফেরত দেয়।

  সব মেট্রিক সব অ্যাগ্রিগেশন ফাংশন সমর্থন করে না। মেট্রিকের ডকুমেন্টেশনে একটি টেবিল থাকে যেখানে মেট্রিকের নাম এবং মেট্রিকটি দ্বারা সমর্থিত ফাংশন ( sum , avg , min , max ) উল্লেখ করা থাকে।

উদাহরণস্বরূপ, প্রতি সেকেন্ডে লেনদেনের গড় সংখ্যা (অর্থাৎ এপিআই প্রক্সি অনুরোধ) পেতে:

?select=tps

লক্ষ্য করুন যে এই উদাহরণটিতে কোনো অ্যাগ্রিগেশন ফাংশনের প্রয়োজন নেই। পরবর্তী উদাহরণটিতে ক্যাশে হিটের যোগফল ফেরত দেওয়ার জন্য একটি অ্যাগ্রিগেশন ফাংশন ব্যবহার করা হয়েছে:

?select=sum(cache_hit)

আপনি একটিমাত্র এপিআই কলের জন্য একাধিক মেট্রিক পেতে পারেন। পলিসি ত্রুটির সমষ্টি এবং গড় অনুরোধের আকারের মেট্রিক পেতে, কমা দ্বারা পৃথক করা মেট্রিকের একটি তালিকা ব্যবহার করে select কোয়েরি প্যারামিটারটি সেট করুন:

?select=sum(policy_error),avg(request_size)

সময়কাল নির্দিষ্ট করা

মেট্রিক্স এপিআই একটি নির্দিষ্ট সময়কালের ডেটা প্রদান করে। সময়কাল নির্দিষ্ট করতে timeRange কোয়েরি প্যারামিটারটি ব্যবহার করুন, যা নিম্নরূপে দেখানো যেতে পারে:

?timeRange=MM/DD/YYYY%20HH:MM~MM/DD/YYYY%20HH:MM

HH:MM এর আগে %20 লক্ষ্য করুন। timeRange প্যারামিটারটির জন্য HH:MM এর আগে একটি URL-এনকোডেড স্পেস ক্যারেক্টার অথবা একটি + ক্যারেক্টার প্রয়োজন, যেমন: MM/DD/YYYY+HH:MM~MM/DD/YYYY+HH:MM ।

উদাহরণস্বরূপ:

?timeRange=03/01/2018%2000:00~03/30/2018%2023:59

সময় হিসেবে ২৪:০০ ব্যবহার করবেন না, কারণ এটি ঘুরে এসে ০০:০০ হয়ে যায়। এর পরিবর্তে ২৩:৫৯ ব্যবহার করুন।

একটি ডিলিমিটার ব্যবহার করে

একটি এপিআই কলে একাধিক ডাইমেনশন আলাদা করতে, বিভাজক হিসেবে কমা ( , ) ব্যবহার করুন। উদাহরণস্বরূপ, এপিআই কলে

curl https://api.enterprise.apigee.com/v1/o/myorg/e/prod/stats/apis,apps?select=sum(message_count)&timeRange=9/24/2018%2000:00~10/25/2018%2000:00&timeUnit=day

ডাইমেনশন apis এবং apps , পৃথক করা হয়েছে।

নমুনা এপিআই কল

এই বিভাগে Get metrics এবং Get metrics organized by dimensions API ব্যবহার করে উদাহরণ দেওয়া হয়েছে। অতিরিক্ত উদাহরণের জন্য Metrics API examples দেখুন।

এক মাসে আপনার এপিআইগুলোতে করা মোট কলের সংখ্যা ফেরত দিন।

আপনার সংস্থা এবং পরিবেশে এক মাসে সমস্ত API-তে করা মোট কলের সংখ্যা দেখতে, Get metrics API ব্যবহার করুন:

curl -v "https://api.enterprise.apigee.com/v1/o/{org}/e/{env}/stats/?select=sum(message_count)&timeRange=03/01/2018%2000:00~03/31/2018%2023:59" \
-u email:password

নমুনা প্রতিক্রিয়া:

{
  "environments": [
    {
      "metrics": [
        {
          "name": "sum(message_count)",
          "values": [
            "7.44944088E8"
          ]
        }
      ],
      "name": "prod"
    }
  ],
...
}

দুই দিনের জন্য প্রতিটি এপিআই প্রক্সির মোট বার্তার সংখ্যা ফেরত দিন

এই উদাহরণে, আপনি দুই দিনের সময়কালে সমস্ত এপিআই প্রক্সি দ্বারা প্রাপ্ত অনুরোধের সংখ্যার মেট্রিক্স ফেরত দিচ্ছেন। select কোয়েরি প্যারামিটারটি apiproxy ডাইমেনশনের message_count মেট্রিকের জন্য sum অ্যাগ্রিগেট ফাংশনটি সংজ্ঞায়িত করে। রিপোর্টটি 6/20/2018-এর শুরু থেকে 6/21/2018-এর শেষ পর্যন্ত প্রাপ্ত ট্র্যাফিকের জন্য সমস্ত এপিআই-এর অনুরোধ বার্তা থ্রুপুট ফেরত দেয়, যা UTC সময়ে পরিমাপ করা হয়।

curl  https://api.enterprise.apigee.com/v1/o/{org_name}/e/{env}/stats/apiproxy?"select=sum(message_count)&timeRange=06/20/2018%2000:00~06/21/2018%2023:59" \
-u email:password

নমুনা প্রতিক্রিয়া:

{
  "environments" : [ {
    "dimensions" : [ {
      "metrics" : [ {
        "name" : "sum(message_count)",
        "values" : [ {
          "timestamp" : 1498003200000,
          "value" : "1100.0"
        } ]
      } ],
      "name" : "target-reroute"
    } ],
    "name" : "test"
  } ]...
}

এই প্রতিক্রিয়া থেকে জানা যায় যে, ২০/৬/২০১৮ তারিখের শুরু থেকে ২১/৬/২০১৮ তারিখের শেষের মধ্যে পরীক্ষা পরিবেশে চলমান 'টার্গেট-রারাউট' নামক একটি এপিআই প্রক্সি ১১০০টি বার্তা গ্রহণ করেছে।

অন্যান্য ডাইমেনশনের মেট্রিক্স পেতে, URI প্যারামিটার হিসেবে একটি ভিন্ন ডাইমেনশন উল্লেখ করুন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি ডেভেলপার অ্যাপের মেট্রিক্স পেতে developer_app ডাইমেনশনটি উল্লেখ করতে পারেন। নিম্নলিখিত API কলটি নির্দিষ্ট সময়সীমার জন্য যেকোনো অ্যাপ থেকে মোট থ্রুপুট (প্রাপ্ত মেসেজ) ফেরত দেয়:

curl  https://api.enterprise.apigee.com/v1/o/{org_name}/e/{env}/stats/developer_app?"select=sum(message_count)&timeRange=06/20/2018%2000:00~06/21/2018%2023:59&timeUnit=day" \
-u email:password

নমুনা প্রতিক্রিয়া:

{
  "environments": [
    {
      "dimensions": [
        {
          "metrics": [
            {
              "name": "sum(message_count)",
              "values": [
                {
                  "timestamp": 1498003200000,
                  "value": "886.0"
                }
              ]
            }
          ],
          "name": "Test-App"
        },
        {
          "metrics": [
            {
              "name": "sum(message_count)",
              "values": [
                {
                  "timestamp": 1498003200000,
                  "value": "6645.0"
                }
              ]
            }
          ],
          "name": "johndoe_app"
        },
        {
          "metrics": [
            {
              "name": "sum(message_count)",
              "values": [
                {
                  "timestamp": 1498003200000,
                  "value": "1109.0"
                }
              ]
            }
          ],
          "name": "marys_app"
        }
  ]...
}

আপেক্ষিক ক্রম অনুসারে ফলাফল সাজানো

অনেক সময় মেট্রিক্স নেওয়ার সময়, আপনি মোট ডেটাসেটের শুধুমাত্র একটি উপসেটের ফলাফল পেতে চান। সাধারণত, আপনার "শীর্ষ ১০"-এর ফলাফল প্রয়োজন হয়, যেমন, "শীর্ষ ১০টি সবচেয়ে ধীরগতির এপিআই", "শীর্ষ ১০টি সবচেয়ে সক্রিয় অ্যাপ"। আপনি অনুরোধের অংশ হিসেবে topk কোয়েরি প্যারামিটার ব্যবহার করে এটি করতে পারেন।

উদাহরণস্বরূপ, থ্রুপুটের নিরিখে আপনার সেরা ডেভেলপার কারা, অথবা ল্যাটেন্সির নিরিখে আপনার সবচেয়ে খারাপ পারফর্মারদের (অর্থাৎ, 'সবচেয়ে ধীরগতির') টার্গেট এপিআইগুলো কী, তা জানতে আপনি আগ্রহী হতে পারেন।

topk (যার অর্থ 'শীর্ষ k' সংখ্যক সত্তা) একটি নির্দিষ্ট মেট্রিকের সর্বোচ্চ মানের সাথে যুক্ত সত্তাগুলোর উপর প্রতিবেদন তৈরি করতে সক্ষম করে। এটি আপনাকে এমন সত্তাগুলোর একটি তালিকার জন্য মেট্রিক ফিল্টার করতে সাহায্য করে, যা একটি নির্দিষ্ট অবস্থার উদাহরণ দেয়। উদাহরণস্বরূপ, গত সপ্তাহে কোন টার্গেট ইউআরএলটি সবচেয়ে বেশি ত্রুটিপ্রবণ ছিল তা খুঁজে বের করতে, অনুরোধের সাথে topk প্যারামিটারটি 1 মান সহ যুক্ত করা হয়।

curl https://api.enterprise.apigee.com/v1/o/{org_name}/e/{env}/stats/target_url?"select=sum(is_error)&timeRange=05/08/2018%2000:00~05/15/2018%2000:00&timeUnit=week&sortby=sum(is_error)&topk=1" \
  -u email:password

{
  "environments": [
    {
      "dimensions": [
        {
          "metrics": [
            {
              "name": "sum(is_error)",
              "values": [
                {
                  "timestamp": 1494201600000,
                  "value": "12077.0"
                }
              ]
            }
          ],
          "name": "http://api.company.com"
        }
      ]...
}

এই অনুরোধের ফলস্বরূপ প্রাপ্ত মেট্রিক্স থেকে দেখা যায় যে, সবচেয়ে ত্রুটিপূর্ণ টার্গেট ইউআরএলটি হলো http://api.company.com ।

সর্বোচ্চ থ্রুপুট সম্পন্ন এপিআইগুলো বাছাই করার জন্য আপনি topk প্যারামিটারটিও ব্যবহার করতে পারেন। নিম্নলিখিত উদাহরণটি গত সপ্তাহে সর্বোচ্চ থ্রুপুটের ভিত্তিতে শীর্ষ-স্থানাধিকারী এপিআই-এর মেট্রিকগুলো পুনরুদ্ধার করে:

curl https://api.enterprise.apigee.com/v1/o/{org_name}/e/{env}/stats/apiproxy?"select=sum(message_count)&timeRange=05/08/2018%2000:00~05/15/2018%2000:00&timeUnit=day&sortby=sum(message_count)&sort=DESC&topk=1" \
-u email:password

নমুনা প্রতিক্রিয়া

{
  "environments": [
    {
      "dimensions": [
        {
          "metrics": [
            {
              "name": "sum(message_count)",
              "values": [
                {
                  "timestamp": 1494720000000,
                  "value": "5750.0"
                },
                {
                  "timestamp": 1494633600000,
                  "value": "5752.0"
                },
                {
                  "timestamp": 1494547200000,
                  "value": "5747.0"
                },
                {
                  "timestamp": 1494460800000,
                  "value": "5751.0"
                },
                {
                  "timestamp": 1494374400000,
                  "value": "5753.0"
                },
                {
                  "timestamp": 1494288000000,
                  "value": "5751.0"
                },
                {
                  "timestamp": 1494201600000,
                  "value": "5752.0"
                }
              ]
            }
          ],
          "name": "testCache"
        }
      ],
      "name": "test"
    }
  ]...
}

ফলাফল ফিল্টার করা

আরও সূক্ষ্মভাবে ফলাফল দেখার জন্য, আপনি প্রাপ্ত ডেটা সীমিত করতে ফলাফল ফিল্টার করতে পারেন। ফিল্টার ব্যবহার করার সময়, আপনাকে অবশ্যই ডাইমেনশনগুলোকে ফিল্টার প্রপার্টি হিসেবে ব্যবহার করতে হবে।

উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আপনাকে অনুরোধের HTTP ভার্ব দ্বারা ফিল্টার করা ব্যাকএন্ড পরিষেবাগুলি থেকে ত্রুটির সংখ্যা বের করতে হবে। আপনার লক্ষ্য হলো প্রতিটি ব্যাকএন্ড পরিষেবা থেকে কতগুলি POST এবং PUT অনুরোধ ত্রুটি তৈরি করছে তা খুঁজে বের করা। এটি করার জন্য, আপনি request_verb ফিল্টারের সাথে target_url ডাইমেনশনটি ব্যবহার করবেন।

curl https://api.enterprise.apigee.com/v1/o/{org_name}/e/{env}/stats/target_url?"select=sum(is_error)&timeRange=05/08/2018%2000:00~05/15/2018%2000:00&timeUnit=week&filter=(request_verb%20in%20'POST','PUT')" \
-u email:password

নমুনা প্রতিক্রিয়া:

{
  "environments" : [
    {
      "dimensions" : [
        {
          "metrics" : [
            {
              "name" : "sum(is_error)",
              "values" : [
                {
                  "timestamp" : 1519516800000,
                  "value" : "1.0"
                }
              ]
          }
        ],
        "name" : "testCache"
        }
      ],
      "name" : "test"
    }
  ]...
}

পৃষ্ঠা সংখ্যা ফলাফল

প্রোডাকশন পরিবেশে, Edge অ্যানালিটিক্স API-তে করা কিছু অনুরোধের ফলে খুব বড় ডেটা সেট ফেরত আসে। UI-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশনের প্রেক্ষাপটে বড় ডেটা সেটগুলো সহজে প্রদর্শন করার জন্য, API-টি স্বাভাবিকভাবেই পেজিনেশন সমর্থন করে।

ফলাফলকে পেজিনেট করতে, আইটেমগুলোর একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ ক্রম নিশ্চিত করার জন্য sortby সর্টিং প্যারামিটারের সাথে offset এবং limit কোয়েরি প্যারামিটারগুলো ব্যবহার করুন।

উদাহরণস্বরূপ, নিম্নলিখিত অনুরোধটি সম্ভবত একটি বৃহৎ ডেটা সেট ফেরত দেবে, কারণ এটি গত সপ্তাহের জন্য প্রোডাক্ট এনভায়রনমেন্টের সমস্ত এপিআই-এর সমস্ত ত্রুটির মেট্রিক্স সংগ্রহ করে।

curl https://api.enterprise.apigee.com/v1/o/{org_name}/e/{env}/stats/apiproxy?"select=sum(is_error)&timeRange=05/08/2018%2000:00~05/15/2018%2000:00&timeUnit=week&sortby=sum(is_error)" \
-u email:password

যদি আপনার UI-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশনটি প্রতি পৃষ্ঠায় যুক্তিসঙ্গতভাবে ৫০টি ফলাফল প্রদর্শন করতে পারে, তাহলে আপনি সীমাটি ৫০-এ সেট করতে পারেন। যেহেতু ০-কে প্রথম আইটেম হিসেবে গণ্য করা হয়, তাই নিম্নলিখিত কলটি ০-৪৯ পর্যন্ত আইটেমগুলোকে অবরোহী ক্রমে ফেরত দেয় (ডিফল্ট হলো sort=DESC )।

curl https://api.enterprise.apigee.com/v1/o/{org_name}/e/{env}/stats/apiproxy?"select=sum(is_error)&timeRange=05/08/2018%2000:00~05/15/2018%2000:00&timeUnit=week&sortby=sum(is_error)&limit=50&offset=0" \
-u email:password

ফলাফলের দ্বিতীয় 'পৃষ্ঠার' জন্য, নিম্নলিখিতভাবে অফসেট কোয়েরি প্যারামিটারটি ব্যবহার করুন। লক্ষ্য করুন যে লিমিট এবং অফসেট একই। এর কারণ হলো, ০-কে প্রথম আইটেম হিসেবে গণ্য করা হয়। লিমিট ৫০ এবং অফসেট ০ হলে, ০-৪৯ পর্যন্ত আইটেমগুলো ফেরত দেওয়া হয়। অফসেট ৫০ হলে, ৫০-৯৯ পর্যন্ত আইটেমগুলো ফেরত দেওয়া হয়।

curl https://api.enterprise.apigee.com/v1/o/{org_name}/e/{env}/stats/apiproxy?"select=sum(is_error)&timeRange=05/08/2018%2000:00~05/15/2018%2000:00&timeUnit=week&sortby=sum(is_error)&limit=50&offset=50" \
-u email:password