Wyświetlasz dokumentację Apigee Edge.
Otwórz dokumentację Apigee X. Informacje
We wtorek 25 czerwca 2019 r. rozpoczęliśmy udostępnianie nowej wersji Analytics for Apigee Edge dla Public Cloud.
Nowe funkcje i aktualizacje
Oto nowe funkcje i aktualizacje w tej wersji.
Udostępnianie publiczne asynchronicznych raportów analitycznych niestandardowych
Do tej pory raporty niestandardowe Analytics można było uruchamiać tylko synchronicznie. W przypadku raportu synchronicznego wysyłasz żądanie raportu, które jest blokowane, dopóki serwer Analytics nie poda odpowiedzi. Jednak raport może wymagać przetworzenia dużej ilości danych (np. 100 GB), więc raport synchroniczny może się nie utworzyć z powodu limitu czasu.
Ta wersja wprowadza obsługę uruchamiania raportów niestandardowych asynchronicznie. W przypadku raportu asynchronicznego wysyłasz żądanie raportu, a potem pobierasz wyniki. Oto kilka sytuacji, w których przetwarzanie zapytań asynchronicznie może być dobrą alternatywą:
- analizowanie i tworzenie raportów obejmujących długie przedziały czasu;
- analizowanie danych za pomocą różnych wymiarów grupowania i innych ograniczeń, które zwiększają złożoność zapytania;
- Zarządzanie zapytaniami, gdy zauważysz, że ilość danych znacznie wzrosła w przypadku niektórych użytkowników lub organizacji.
Raport niestandardowy możesz uruchomić asynchronicznie w interfejsie Edge lub za pomocą interfejsu Edge API. Raport „Zarabianie” możesz też uruchomić asynchronicznie, zgodnie z opisem w sekcji Zarządzanie raportami.
Udostępnianie publicznie danych wyeksportowanych z usługi Analytics
Apigee Analytics zbiera i analizuje szerokie spektrum danych przepływających przez Twoje interfejsy API. Udostępnia też narzędzia do wizualizacji, w tym interaktywne pulpity, raporty niestandardowe i inne narzędzia, które wskazują trendy w wydajności proxy interfejsu API.
Teraz możesz eksportować te dane analityczne z Apigee Analytics do własnego repozytorium danych, takiego jak Google Cloud Storage czy BigQuery. Następnie możesz korzystać z zaawansowanych funkcji zapytań i uczenia maszynowego oferowanych przez Google Cloud BigQuery i TensorFlow, aby przeprowadzać własną analizę danych.
Więcej informacji znajdziesz w artykule [GA4] Eksportowanie danych z Analytics.