यहां Apigee Edge के दस्तावेज़ देखे जा रहे हैं.
पर जाएं
Apigee X दस्तावेज़. info
हमने 19 फ़रवरी, 2019 को मंगलवार से, पब्लिक क्लाउड के लिए Apigee Edge के Analytics का बीटा वर्शन रिलीज़ करना शुरू कर दिया है.
नई सुविधाएं और अपडेट
इस रिलीज़ में शामिल नई सुविधाओं और अपडेट के बारे में यहां बताया गया है.
एसिंक्रोनस कस्टम Analytics रिपोर्ट का बीटा वर्शन
अब तक, Analytics की कस्टम रिपोर्ट सिर्फ़ सिंक्रोनस तरीके से तैयार की जा सकती थीं. सिंक्रोनस रिपोर्ट के लिए, रिपोर्ट का अनुरोध किया जाता है. इसके बाद, Analytics सर्वर से जवाब मिलने तक अनुरोध ब्लॉक रहता है. हालांकि, किसी रिपोर्ट को तैयार करने के लिए, ज़्यादा डेटा (उदाहरण के लिए, 100 जीबी से ज़्यादा) प्रोसेस करना पड़ सकता है. ऐसे में, टाइम आउट होने की वजह से, सिंक्रोनस रिपोर्ट तैयार नहीं हो पाती.
इस बीटा वर्शन में, कस्टम रिपोर्ट को एसिंक्रोनस तरीके से तैयार करने की सुविधा जोड़ी गई है. एसिंक्रोनस रिपोर्ट (बीटा) के लिए, रिपोर्ट का अनुरोध किया जाता है. इसके बाद, नतीजे बाद में देखे जा सकते हैं. एसिंक्रोनस क्वेरी प्रोसेसिंग, इन स्थितियों में एक बेहतर विकल्प हो सकता है:
- बड़े समयांतराल के दौरान के डेटा का विश्लेषण करना और रिपोर्ट तैयार करना.
- डेटा का विश्लेषण करने के लिए, ग्रुपिंग डाइमेंशन और अन्य कंस्ट्रेंट का इस्तेमाल करना. इससे क्वेरी की जटिलता बढ़ जाती है.
- क्वेरी मैनेज करना, जब आपको पता चलता है कि कुछ उपयोगकर्ताओं या संगठनों के लिए डेटा की मात्रा काफ़ी बढ़ गई है.
Edge यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) Edge UI या Edge API का इस्तेमाल करके, कस्टम रिपोर्ट को एसिंक्रोनस तरीके से तैयार किया जा सकता है. यहां बताए गए तरीके से, कमाई करने की सुविधा की रिपोर्ट को भी एसिंक्रोनस तरीके से तैयार किया जा सकता है .
Analytics डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा का बीटा वर्शन
Apigee Analytics, आपके एपीआई में मौजूद अलग-अलग तरह के डेटा को इकट्ठा और उसका विश्लेषण करता है और विज़ुअलाइज़ेशन टूल उपलब्ध कराता है. इनमें इंटरैक्टिव डैशबोर्ड, कस्टम रिपोर्ट, और अन्य टूल शामिल हैं. इनकी मदद से, एपीआई प्रॉक्सी की परफ़ॉर्मेंस में दिखने वाले रुझानों की पहचान की जा सकती है.
अब इस Analytics डेटा को Apigee Analytics से अपने डेटा रिपॉज़िटरी में एक्सपोर्ट किया जा सकता है, जैसे, Google Cloud Storage या BigQuery. इसके बाद, डेटा का विश्लेषण करने के लिए, Google Cloud BigQuery और TensorFlow की मदद से, क्वेरी और मशीन लर्निंग की सुविधाओं का इस्तेमाल किया जा सकता है.
ज़्यादा जानकारी के लिए, Analytics से डेटा एक्सपोर्ट करना (बीटा) लेख पढ़ें.