Wyświetlasz dokumentację Apigee Edge.
Zapoznaj się z dokumentacją Apigee X. info
We wtorek 25 czerwca 2019 r. zaczęliśmy udostępniać nową wersję Analytics dla Apigee Edge w chmurze publicznej.
Nowe funkcje i aktualizacje
Oto nowe funkcje i aktualizacje wprowadzone w tej wersji.
Publiczne udostępnienie asynchronicznych raportów niestandardowych Analytics
Do tej pory raporty niestandardowe Analytics można było uruchamiać tylko synchronicznie. W przypadku raportu synchronicznego wysyłasz żądanie raportu, które jest blokowane do momentu, aż serwer analityczny nie udzieli odpowiedzi. Raport może jednak wymagać przetworzenia dużej ilości danych (np. setek GB), dlatego raport synchroniczny może się nie udać z powodu przekroczenia limitu czasu.
Ta wersja dodaje obsługę asynchronicznego generowania raportów niestandardowych. W przypadku raportu asynchronicznego wysyłasz żądanie raportu i pobierasz wyniki w późniejszym czasie. Oto kilka sytuacji, w których asynchroniczne przetwarzanie zapytań może być dobrą alternatywą:
- analizowania i tworzenia raportów obejmujących długie przedziały czasowe;
- analizowanie danych z użyciem różnych wymiarów grupowania i innych ograniczeń, które zwiększają złożoność zapytania;
- Zarządzanie zapytaniami, gdy zauważysz, że w przypadku niektórych użytkowników lub organizacji znacznie wzrosła ilość danych.
Raport niestandardowy możesz uruchomić asynchronicznie z poziomu interfejsu Edge lub za pomocą interfejsu Edge API. Raport o zarabianiu możesz też uruchomić asynchronicznie, zgodnie z opisem w sekcji Zarządzanie raportami.
Publiczne udostępnienie eksportu danych analitycznych
Apigee Analytics zbiera i analizuje szerokie spektrum danych przepływających przez interfejsy API oraz udostępnia narzędzia do wizualizacji, w tym interaktywne panele, raporty niestandardowe i inne narzędzia, które identyfikują trendy w wydajności serwera proxy interfejsu API.
Możesz teraz eksportować te dane analityczne z Apigee Analytics do własnego repozytorium danych, takiego jak Google Cloud Storage czy BigQuery. Możesz wtedy korzystać z zaawansowanych funkcji zapytań i uczenia maszynowego oferowanych przez Google Cloud BigQuery i TensorFlow, aby przeprowadzać własne analizy danych.
Więcej informacji znajdziesz w artykule Eksportowanie danych z Analytics.