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Am Dienstag, dem 19. Februar 2019, haben wir mit der Veröffentlichung einer Betaversion von Analytics für Apigee Edge für die öffentliche Cloud begonnen.
Neue Features und Updates
Im Folgenden sind die neuen Funktionen und Aktualisierungen in dieser Version aufgeführt.
Beta-Release asynchroner benutzerdefinierter Analyseberichte
Bisher konnten benutzerdefinierte Analytics-Berichte nur synchron ausgeführt werden. Bei einem synchronen Bericht führen Sie die Berichtsanforderung aus. Die Anfrage wird blockiert, bis der Analyseserver eine Antwort sendet. Da ein Bericht jedoch möglicherweise eine große Datenmenge verarbeiten muss (z. B. Hunderte von GB), kann ein synchroner Bericht aufgrund einer Zeitüberschreitung fehlschlagen.
Dieser Betarelease unterstützt die asynchrone Ausführung benutzerdefinierter Berichte. Bei einem asynchronen Bericht (Beta) senden Sie eine Berichtsanforderung und rufen die Ergebnisse zu einem späteren Zeitpunkt ab. Einige Situationen, in denen die asynchrone Abfrageverarbeitung eine gute Alternative darstellt, sind:
- Analysieren und Erstellen von Berichten, die große Zeitintervalle umfassen.
- Analysieren von Daten mit einer Vielzahl von Gruppierungsdimensionen und anderen Einschränkungen, die die Abfrage komplexer machen
- Verwalten von Abfragen, wenn Sie feststellen, dass die Datenmengen für einige Nutzer oder Organisationen erheblich gestiegen sind.
Sie können einen benutzerdefinierten Bericht asynchron über die Edge-UI oder mithilfe der Edge API ausführen. Sie können einen Monetarisierungsbericht auch asynchron erstellen, wie hier beschrieben.
Betarelease des Exports von Analysedaten
Apigee Analytics erfasst und analysiert ein breites Spektrum an Daten, die über Ihre APIs übertragen werden, und bietet Visualisierungstools, einschließlich interaktiver Dashboards, benutzerdefinierter Berichte und anderer Tools, die Trends in der API-Proxy-Leistung identifizieren.
Jetzt können Sie diese Analysedaten aus Apigee Analytics in Ihr eigenes Daten-Repository wie Google Cloud Storage oder BigQuery exportieren. Sie können dann die leistungsstarken Abfrage- und ML-Funktionen von Google Cloud BigQuery und TensorFlow nutzen, um Ihre eigene Datenanalyse durchzuführen.
Weitere Informationen finden Sie unter Daten aus Analytics exportieren (Beta).