Вы просматриваете документацию Apigee Edge .
Перейдите к документации Apigee X. информация
Во вторник, 19 февраля 2019 г., мы начали выпуск бета-версии Analytics для Apigee Edge для публичного облака.
Новые функции и обновления
Ниже приведены новые функции и обновления в этом выпуске.
Бета-версия асинхронных пользовательских аналитических отчетов
До сих пор синхронно можно было запускать только специальные аналитические отчеты. Для синхронного отчета вы запускаете запрос отчета, и запрос блокируется до тех пор, пока сервер аналитики не предоставит ответ. Однако, поскольку отчету может потребоваться обработать большой объем данных (например, сотни ГБ), синхронный отчет может завершиться неудачей из-за тайм-аута.
В этой бета-версии добавлена поддержка асинхронного запуска пользовательских отчетов. Для асинхронного отчета (бета-версия) вы отправляете запрос отчета и получаете результаты позже. Некоторые ситуации, когда асинхронная обработка запросов может быть хорошей альтернативой, включают:
- Анализ и создание отчетов, охватывающих большие временные интервалы.
- Анализ данных с различными размерностями группировки и другими ограничениями, которые усложняют запрос.
- Управление запросами, когда вы обнаружите, что объемы данных для некоторых пользователей или организаций значительно увеличились.
Вы можете запустить пользовательский отчет асинхронно из пользовательского интерфейса Edge или с помощью API Edge . Вы также можете запустить отчет о монетизации асинхронно, как описано здесь .
Бета-версия экспорта аналитических данных
Apigee Analytics собирает и анализирует широкий спектр данных, которые передаются через ваши API, и предоставляет инструменты визуализации, включая интерактивные информационные панели, пользовательские отчеты и другие инструменты, которые определяют тенденции в производительности прокси API.
Теперь вы можете экспортировать эти аналитические данные из Apigee Analytics в свой собственный репозиторий данных, например Google Cloud Storage или BigQuery. Затем вы можете воспользоваться мощными возможностями запросов и машинного обучения, предлагаемыми Google Cloud BigQuery и TensorFlow, для выполнения собственного анализа данных.
Дополнительную информацию см. в разделе Экспорт данных из Analytics (бета-версия) .