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Edge API Analytics, Apigee Edge की एक बेहतरीन सुविधा है. यह एपीआई के ज़रिए मिलने वाले अलग-अलग तरह के डेटा को इकट्ठा और उसका विश्लेषण करता है. कैप्चर किए गए Analytics डेटा से, बहुत काम की अहम जानकारी मिल सकती है. उदाहरण के लिए, किसी समयावधि के दौरान एपीआई ट्रैफ़िक वॉल्यूम का रुझान कैसा है? सबसे ज़्यादा इस्तेमाल किया जाने वाला एपीआई कौनसा है? किन एपीआई में गड़बड़ी की दरें ज़्यादा हैं?
इस डेटा और अहम जानकारी का नियमित तौर पर विश्लेषण करके, सही कार्रवाइयां की जा सकती हैं. जैसे, मौजूदा इस्तेमाल के आधार पर एपीआई की क्षमता की आने वाले समय के लिए प्लानिंग करना, कारोबार और आने वाले समय में निवेश से जुड़े फ़ैसले लेना वगैरह.
Analytics का डेटा और उसे सेव करने का तरीका
एपीआई Analytics कई तरह का डेटा कैप्चर करता है. जैसे:
- किसी एपीआई के बारे में जानकारी - अनुरोध यूआरआई, क्लाइंट का आईपी पता, जवाब के स्टेटस कोड वगैरह
- एपीआई प्रॉक्सी की परफ़ॉर्मेंस - अनुरोध पूरा होने/पूरा न होने की दर, अनुरोध और जवाब को प्रोसेस करने में लगने वाला समय वगैरह
- टारगेट सर्वर की परफ़ॉर्मेंस - अनुरोध पूरा होने/न होने की दर, प्रोसेसिंग में लगने वाला समय
- गड़बड़ी की जानकारी - गड़बड़ियों की संख्या, गड़बड़ी का कोड, गड़बड़ी वाली नीति, Apigee और टारगेट सर्वर की वजह से हुई गड़बड़ियों की संख्या.
- अन्य जानकारी - डेवलपर, डेवलपर ऐप्लिकेशन वगैरह से किए गए अनुरोधों की संख्या
यह सारा डेटा, analytics स्कीमा में सेव किया जाता है. इसे Apigee Edge, Postgres डेटाबेस में बनाता और मैनेज करता है.
आम तौर पर, वैनिला Edge इंस्टॉलेशन में, Postgres में ये स्कीमा होंगे:
analytics नाम के स्कीमा का इस्तेमाल, Edge हर संगठन और एनवायरमेंट के लिए, सभी आंकड़ों का डेटा सेव करने के लिए करता है. अगर कमाई करने की सुविधा इंस्टॉल की गई है, तो rkms
स्कीमा मौजूद होगा. अन्य स्कीमा, Postgres के इंटरनल के लिए होते हैं.
Apigee Edge, रनटाइम के दौरान इसमें नई फ़ैक्ट टेबल जोड़ता रहेगा. इसलिए, analytics स्कीमा में बदलाव होता रहेगा. Postgres सर्वर कॉम्पोनेंट, फ़ैक्ट डेटा को एग्रीगेट टेबल में एग्रीगेट करेगा. ये टेबल, New Edge के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) पर लोड और डिसप्ले होती हैं.
ऐंटीपैटर्न
SQL क्वेरी का इस्तेमाल करके, Private Cloud एनवायरमेंट में Postgres डेटाबेस में मौजूद Apigee के मालिकाना हक वाले किसी भी स्कीमा में कस्टम कॉलम, टेबल, और/या व्यू जोड़ने की सलाह नहीं दी जाती. ऐसा करने से, खराब असर पड़ सकता है.
आइए, इसे विस्तार से समझने के लिए एक उदाहरण लेते हैं.
मान लें कि Analytics स्कीमा के तहत, account नाम की एक कस्टम टेबल बनाई गई है, जैसा कि यहां दिखाया गया है:
कुछ समय बाद, मान लें कि Apigee Edge को पुराने वर्शन से नए वर्शन में अपग्रेड करने की ज़रूरत है. Private Cloud Apigee Edge को अपग्रेड करने के लिए, Postgres के साथ-साथ कई अन्य कॉम्पोनेंट को अपग्रेड करना पड़ता है. अगर Postgres डेटाबेस में कोई कस्टम कॉलम, टेबल या व्यू जोड़ा गया है, तो Postgres को अपग्रेड करने पर गड़बड़ियां दिखेंगी. इन गड़बड़ियों में कस्टम ऑब्जेक्ट का रेफ़रंस दिया जाएगा, क्योंकि इन्हें Apigee Edge ने नहीं बनाया है. इस वजह से, Apigee Edge का अपग्रेड भी पूरा नहीं हो पाता.
इसी तरह, Apigee Edge के रखरखाव के दौरान भी गड़बड़ियां हो सकती हैं. रखरखाव के दौरान, Edge कॉम्पोनेंट का बैकअप लिया जाता है और उन्हें वापस लाया जाता है. इनमें Postgres डेटाबेस भी शामिल है.
असर
- Apigee Edge को अपग्रेड नहीं किया जा सकता, क्योंकि Postgres कॉम्पोनेंट को अपग्रेड करने में गड़बड़ी हुई है. इन गड़बड़ियों में, Apigee Edge के बनाए गए कस्टम ऑब्जेक्ट के बारे में जानकारी दी गई है.
- Apigee Analytics सेवा के रखरखाव (बैकअप/रीस्टोर) के दौरान, गड़बड़ियां और समस्याएं आना.
सबसे सही तरीका
- Apigee के मालिकाना हक वाले किसी भी स्कीमा, जैसे कि
analyticsवगैरह में कॉलम, टेबल, व्यू, फ़ंक्शन, और प्रोसीज़र के तौर पर कोई भी कस्टम जानकारी न जोड़ें - अगर कस्टम जानकारी को शामिल करना है, तो उसे कॉलम (फ़ील्ड) के तौर पर जोड़ा जा सकता है. इसके लिए,
analyticsस्कीमा में Statistics Collector नीति का इस्तेमाल करें.