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El martes 25 de junio de 2019, comenzamos a lanzar una nueva versión de Analytics para Apigee Edge para la nube pública.
Nuevas funciones y actualizaciones
A continuación, presentamos las nuevas funciones y actualizaciones de esta versión.
Lanzamiento público de los informes de estadísticas personalizados asíncronos
Hasta ahora, solo podías ejecutar informes personalizados de Analytics de forma síncrona. Para un informe síncrono, debes ejecutar la solicitud del informe y la solicitud se bloquea hasta que el servidor de estadísticas proporcione una respuesta. Sin embargo, como un informe podría necesitar procesar una gran cantidad de datos (por ejemplo, 100 de GB), un informe síncrono puede fallar debido a un tiempo de espera.
Esta versión agrega compatibilidad para ejecutar informes personalizados de forma asíncrona. Para un informe asíncrono, debes emitir una solicitud de informe y recuperar los resultados más adelante. Algunos casos en los que el procesamiento de consultas asíncronas puede ser una buena alternativa incluyen los siguientes:
- Análisis y creación de informes que abarquen intervalos grandes
- Análisis de datos con una variedad de dimensiones de agrupación y otras restricciones que agregan complejidad a la consulta.
- Administración de consultas cuando se descubre que los volúmenes de datos aumentaron de forma significativa para algunos usuarios u organizaciones.
Puedes ejecutar un informe personalizado de forma asíncrona desde la IU de Edge o con la API de Edge. También puedes ejecutar un informe de monetización de forma asíncrona, como se describe en Administrar informes.
Lanzamiento público de la exportación de datos de estadísticas
Apigee Analytics recopila y analiza un amplio espectro de datos que fluye entre tus APIs y proporciona herramientas de visualización, incluidos paneles interactivos, informes personalizados y otras herramientas que identifican tendencias en el rendimiento del proxy de API.
Ahora puedes exportar estos datos de estadísticas de Apigee Analytics a tu propio repositorio de datos, como Google Cloud Storage o BigQuery. Luego, puedes aprovechar las potentes capacidades de consulta y aprendizaje automático que ofrecen BigQuery y TensorFlow de Google Cloud para realizar tu propio análisis de datos.
Para obtener más información, consulta Cómo exportar datos desde Estadísticas.