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Am Dienstag, dem 19. Februar 2019, haben wir mit der Veröffentlichung einer Betaversion von Analytics for Apigee Edge for Public Cloud begonnen.
Neue Features und Updates
Im Folgenden sind die neuen Funktionen und Aktualisierungen in diesem Release aufgeführt:
Betaversion von asynchronen benutzerdefinierten Analytics-Berichten
Bisher konnten benutzerdefinierte Analytics-Berichte nur synchron ausgeführt werden. Bei einem synchronen Bericht führen Sie die Berichtsanfrage aus, und die Anfrage wird blockiert, bis der Analyseserver eine Antwort sendet. Da jedoch ein Bericht möglicherweise eine große Datenmenge verarbeiten muss (z. B. Hunderte Gigabyte), kann ein synchroner Bericht aufgrund einer Zeitüberschreitung fehlschlagen.
In dieser Betaversion wird die asynchrone Ausführung von benutzerdefinierten Berichten unterstützt. Bei einem asynchronen Bericht (Beta) senden Sie eine Berichtsanfrage 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-Benutzeroberfläche oder mithilfe der Edge API ausführen. Sie können einen Monetarisierungsbericht auch asynchron ausführen, wie hier beschrieben.
Betaversion des Exports von Analysedaten
Apigee Analytics erfasst und analysiert ein breites Spektrum an Daten, die durch Ihre APIs fließen, und bietet Visualisierungstools, einschließlich interaktiver Dashboards, benutzerdefinierter Berichte und anderer Tools, die Trends in der API-Proxy-Leistung erkennen.
Jetzt können Sie diese Analysedaten aus Apigee Analytics in Ihr eigenes Daten-Repository exportieren, z. B. in Google Cloud Storage oder BigQuery. Anschließend können Sie die leistungsstarken Funktionen für Abfragen und maschinelles Lernen von Google Cloud BigQuery und TensorFlow nutzen, um Ihre eigene Datenanalyse durchzuführen.
Weitere Informationen finden Sie unter Daten aus Analytics (Beta) exportieren.