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Edge API Analytics, Apigee Edge की एक बहुत ही बेहतरीन सुविधा है. यह अलग-अलग एपीआई से मिलने वाले डेटा को इकट्ठा करता है और उसका विश्लेषण करता है. कैप्चर किए गए आंकड़ों के डेटा से, बहुत काम की इनसाइट मिल सकती हैं. उदाहरण के लिए, किसी समयावधि में एपीआई ट्रैफ़िक वॉल्यूम का रुझान कैसा है? सबसे ज़्यादा इस्तेमाल किया जाने वाला एपीआई कौनसा है? किन एपीआई में गड़बड़ी की दर ज़्यादा है?
इस डेटा और अहम जानकारी का नियमित तौर पर विश्लेषण करके, सही कार्रवाइयां की जा सकती हैं. जैसे, मौजूदा इस्तेमाल के आधार पर आने वाले समय में एपीआई की क्षमता की प्लानिंग करना, कारोबार और आने वाले समय में निवेश से जुड़े फ़ैसले लेना वगैरह.
Analytics का डेटा और उसे सेव करने की सुविधा
API 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 पूरे होने/पूरे न होने की दर, अनुरोध और जवाब को प्रोसेस करने में लगने वाला समय वगैरह
- टारगेट सर्वर की परफ़ॉर्मेंस - अनुरोध पूरा होने/अनुरोध पूरा न होने की दर, प्रोसेसिंग में लगने वाला समय
- गड़बड़ी की जानकारी - गड़बड़ियों की संख्या, गड़बड़ी कोड, नीति का पालन न करना, 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, Apigee Edge के Postgres डेटाबेस में बनाया और मैनेज किया गया analytics स्कीमा में सेव किया जाता है.
आम तौर पर, Edge के डिफ़ॉल्ट इंस्टॉलेशन में Postgres के पास ये स्कीमा होते हैं:
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 डाइनैमिक रूप से जोड़ता रहेगा. इसलिए, analytics स्कीमा में बदलाव होता रहेगा. Postgres सर्वर कॉम्पोनेंट, फ़ैक्ट डेटा को एग्रीगेट टेबल में एग्रीगेट करेगा. ये टेबल, Edge के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) पर लोड और दिखाई जाती हैं.
ऐंटीपैटर्न
प्राइवेट क्लाउड एनवायरमेंट पर Postgres डेटाबेस में, Apigee के मालिकाना हक वाले किसी भी स्कीमा में कस्टम कॉलम, टेबल, और/या व्यू जोड़ने का सुझाव नहीं दिया जाता. ऐसा सीधे तौर पर एसक्यूएल क्वेरी का इस्तेमाल करके किया जा सकता है, लेकिन इससे गंभीर समस्याएं हो सकती हैं.
आइए, इसे विस्तार से समझने के लिए एक उदाहरण देखें.
मान लें कि analytics स्कीमा के तहत, account नाम की एक कस्टम टेबल बनाई गई है. इसे 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, कई कॉम्पोनेंट के साथ-साथ Postgres को भी अपग्रेड करना होता 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 गया होगा, क्योंकि इन्हें Apigee Edge ने नहीं बनाया है. इसलिए, Apigee Edge को अपग्रेड नहीं किया जा सकता.
इसी तरह, Apigee Edge को बनाए रखने से जुड़ी गतिविधियों के दौरान भी गड़बड़ियां हो सकती हैं. इन गतिविधियों में, Postgres डेटाबेस के साथ-साथ Edge कॉम्पोनेंट का बैकअप लेना और उन्हें वापस लाना शामिल है.
असर
- Apigee Edge को अपग्रेड नहीं किया जा सकता, क्योंकि Postgres कॉम्पोनेंट अपग्रेड नहीं हो सका. इसमें ऐसी गड़बड़ियां हैं जो Apigee Edge के बनाए गए कस्टम ऑब्जेक्ट से जुड़ी नहीं हैं.
- Apigee Analytics सेवा के रखरखाव (बैकअप/रीस्टोर) के दौरान, गड़बड़ियां और समस्याएं.
सबसे सही तरीका
- कॉलम, टेबल, व्यू, फ़ंक्शन, और प्रक्रियाओं के तौर पर कोई भी कस्टम जानकारी सीधे तौर पर Apigee के मालिकाना हक वाले किसी भी स्कीमा में न जोड़ें. जैसे,
analyticsवगैरह - 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.