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Apigee X-Dokumentation aufrufen. info
Am Dienstag, dem 25. Juni 2019, haben wir mit der Veröffentlichung einer neuen Version von Analytics für Apigee Edge für die öffentliche Cloud begonnen.
Neue Features und Updates
Im Folgenden sind die neuen Funktionen und Aktualisierungen in diesem Release aufgeführt.
Öffentliche Version von asynchronen benutzerdefinierten Analyseberichten
Bisher konnten Sie benutzerdefinierte Analytics-Berichte nur synchron ausführen. Bei einem synchronen Bericht führen Sie die Berichtsanforderung 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 Version wird die asynchrone Ausführung benutzerdefinierter Berichte unterstützt. Bei einem asynchronen Bericht stellen 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 mit der Edge API ausführen. Sie können auch einen Monetarisierungsbericht asynchron ausführen, wie unter Berichte verwalten beschrieben.
Öffentliche Veröffentlichung 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 Datenrepository wie Google Cloud Storage oder BigQuery exportieren. Anschließend können Sie die leistungsstarken Funktionen für Abfragen und maschinelles Lernen von Google Cloud BigQuery und TensorFlow nutzen, um Ihre eigenen Datenanalysen durchzuführen.
Weitere Informationen finden Sie unter Daten aus Analytics exportieren.