19.02.19 - सार्वजनिक क्लाउड के रिलीज़ नोट के लिए Apigee Edge

Apigee Edge का दस्तावेज़ देखा जा रहा है.
Apigee X के दस्तावेज़ पर जाएं.
info

हमने 19 फ़रवरी, 2019 को Apigee Edge for Public Cloud के लिए Analytics का बीटा वर्शन रिलीज़ करना शुरू कर दिया है.

नई सुविधाएं और अपडेट

इस रिलीज़ में जोड़ी गई नई सुविधाएं और अपडेट यहां दिए गए हैं.

एसिंक्रोनस कस्टम Analytics रिपोर्ट का बीटा वर्शन रिलीज़ किया गया

अब तक, सिर्फ़ सिंक्रोनस तरीके से Analytics की कस्टम रिपोर्ट जनरेट की जा सकती थीं. सिंक्रोनस रिपोर्ट के लिए, रिपोर्ट का अनुरोध किया जाता है. जब तक Analytics सर्वर जवाब नहीं देता, तब तक अनुरोध ब्लॉक रहता है. हालांकि, किसी रिपोर्ट को बहुत ज़्यादा डेटा (उदाहरण के लिए, 100 जीबी से ज़्यादा) प्रोसेस करने की ज़रूरत पड़ सकती है. इसलिए, टाइम आउट होने की वजह से सिंक्रोनस रिपोर्ट जनरेट नहीं हो सकती.

इस बीटा वर्शन में, कस्टम रिपोर्ट को एसिंक्रोनस तरीके से चलाने की सुविधा जोड़ी गई है. एसिंक्रोनस रिपोर्ट (बीटा वर्शन) के लिए, रिपोर्ट का अनुरोध किया जाता है. इसके बाद, नतीजे बाद में वापस पाए जाते हैं. असिंक्रोनस क्वेरी प्रोसेसिंग का इस्तेमाल इन स्थितियों में किया जा सकता है:

  • बड़े समयांतराल के डेटा का विश्लेषण करना और रिपोर्ट बनाना.
  • डेटा का विश्लेषण अलग-अलग ग्रुपिंग डाइमेंशन और अन्य शर्तों के साथ किया जाता है. इससे क्वेरी ज़्यादा मुश्किल हो जाती है.
  • जब आपको पता चलता है कि कुछ उपयोगकर्ताओं या संगठनों के लिए डेटा वॉल्यूम में काफ़ी बढ़ोतरी हुई है, तब क्वेरी मैनेज करना.

कस्टम रिपोर्ट को Edge यूज़र इंटरफ़ेस से एसिंक्रोनस तरीके से चलाया जा सकता है. इसके अलावा, Edge API का इस्तेमाल करके भी ऐसा किया जा सकता है. यहां दिए गए तरीके से, कमाई करने से जुड़ी रिपोर्ट को एसिंक्रोनस तरीके से भी चलाया जा सकता है.

Analytics डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा का बीटा वर्शन रिलीज़ किया गया

Apigee Analytics, आपके एपीआई से मिलने वाले डेटा को इकट्ठा और उसका विश्लेषण करता है. साथ ही, विज़ुअलाइज़ेशन टूल उपलब्ध कराता है. इनमें इंटरैक्टिव डैशबोर्ड, कस्टम रिपोर्ट, और अन्य टूल शामिल हैं. ये टूल, एपीआई प्रॉक्सी की परफ़ॉर्मेंस के रुझानों की पहचान करते हैं.

अब इस Analytics डेटा को Apigee Analytics से अपनी डेटा रिपॉज़िटरी में एक्सपोर्ट किया जा सकता है. जैसे, Google Cloud Storage या BigQuery. इसके बाद, Google Cloud BigQuery और TensorFlow की क्वेरी और मशीन लर्निंग की सुविधाओं का इस्तेमाल करके, अपने डेटा का विश्लेषण किया जा सकता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, Analytics (बीटा वर्शन) से डेटा एक्सपोर्ट करना लेख पढ़ें.