Antipattern: Postgres veritabanında Apigee'nin sahip olduğu şemaya özel bilgiler ekleme

Apigee Edge belgelerini görüntülüyorsunuz.
Apigee X belgelerine gidin. bilgi

Edge API Analytics, Apigee Edge tarafından sağlanan çok güçlü bir yerleşik özelliktir. API'ler arasında akan geniş bir veri yelpazesini toplar ve analiz eder. Toplanan analiz verileri çok faydalı analizler sağlayabilir. Örneğin, API trafiği hacmi belirli bir süre boyunca nasıl bir eğilim gösteriyor? En çok kullanılan API hangisidir? Hangi API'lerde hata oranları yüksek?

Bu verilerin ve analizlerin düzenli olarak incelenmesi, mevcut kullanıma dayalı olarak API'lerin gelecekteki kapasite planlaması, işletme ve gelecekteki yatırım kararları gibi uygun işlemlerin yapılması için kullanılabilir.

Analytics verileri ve depolama alanı

API Analytics, aşağıdakiler gibi birçok farklı veri türünü yakalar:

  • API ile ilgili bilgiler (istek URI'si, istemci IP adresi, yanıt durumu kodları vb.)
  • API proxy performansı: Başarı/başarısızlık oranı, istek ve yanıt işleme süresi vb.
  • Hedef Sunucu Performansı - Başarı/Başarısızlık oranı, İşleme Süresi
  • Hata Bilgileri: Hata Sayısı, Hata Kodu, Başarısız Politika, Apigee ve Hedef Sunucu kaynaklı hataların sayısı.
  • Diğer Bilgiler: Geliştiriciler, Geliştirici Uygulamaları vb. tarafından yapılan isteklerin sayısı

Tüm bu veriler, Apigee Edge tarafından bir Postgres veritabanında oluşturulan ve yönetilen bir analytics şemada depolanır.

Genellikle, standart bir Edge kurulumunda Postgres aşağıdaki şemalara sahip olur:

analytics adlı şema, her kuruluş ve ortam için tüm analiz verilerini depolamak üzere Edge tarafından kullanılır. Para kazanma özelliği yüklüyse rkms şeması bulunur. Diğer şemalar Postgres dahili bileşenleri için tasarlanmıştır.

Apigee Edge, çalışma zamanında dinamik olarak yeni olgu tabloları ekleyeceğinden analytics şeması değişmeye devam edecektir. Postgres sunucu bileşeni, olgu verilerini yeni Edge kullanıcı arayüzünde yüklenen ve görüntülenen birleştirilmiş tablolarda birleştirir.

Antipattern

Doğrudan SQL sorguları kullanarak Private Cloud ortamlarındaki Postgres veritabanında Apigee'ye ait şemalardan herhangi birine özel sütunlar, tablolar ve/veya görünümler eklemek, olumsuz sonuçlara yol açabileceğinden önerilmez.

Bunu ayrıntılı olarak açıklamak için bir örnek verelim.

Analytics şeması altında, aşağıda gösterildiği gibi account adlı özel bir tablonun oluşturulduğunu varsayalım:

Bir süre sonra Apigee Edge'i daha düşük bir sürümden daha yüksek bir sürüme yükseltmeniz gerektiğini varsayalım. Private Cloud Apigee Edge'i yükseltmek, diğer birçok bileşenin yanı sıra Postgres'i de yükseltmeyi içerir. Postgres veritabanına eklenen özel sütunlar, tablolar veya görünümler varsa Postgres yükseltme işlemi, Apigee Edge tarafından oluşturulmadıkları için özel nesnelere referans veren hatalarla başarısız olur. Bu nedenle, Apigee Edge yükseltmesi de başarısız olur ve tamamlanamaz.

Benzer şekilde, Postgres veritabanı da dahil olmak üzere Edge bileşenlerinin yedekleme ve geri yükleme işlemlerinin gerçekleştirildiği Apigee Edge bakım etkinlikleri sırasında da hatalar oluşabilir.

Etki

  • Postgres bileşeni yükseltmesi, Apigee Edge tarafından oluşturulmayan özel nesnelere referans veren hatalarla başarısız olduğu için Apigee Edge yükseltmesi tamamlanamıyor.
  • Apigee Analytics hizmet bakımı (yedekleme/geri yükleme) sırasında tutarsızlıklar (ve hatalar).

En İyi Uygulama

  • Doğrudan analytics gibi Apigee'ye ait şemalara sütun, tablo, görünüm, işlev ve prosedür biçiminde özel bilgiler eklemeyin.
  • Özel bilgilerin desteklenmesi gerekiyorsa bunlar, analytics şemasına bir Statistics Collector politikası kullanılarak sütun (alan) olarak eklenebilir.

Daha fazla bilgi