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El martes 25 de junio de 2019, comenzamos a lanzar una versión nueva de Analytics para Apigee Edge for Public Cloud.
Nuevas funciones y actualizaciones
Las siguientes son las nuevas funciones y actualizaciones de esta versión.
Lanzamiento público de informes de estadísticas personalizadas asíncronos
Hasta ahora, solo podía ejecutar informes personalizados de estadísticas de forma síncrona. Para un informe síncrono, ejecutas la solicitud de informe y esta se bloquea hasta que el servidor de estadísticas proporciona una respuesta. Sin embargo, como es posible que un informe necesite procesar una gran cantidad de datos (por ejemplo, cientos de GB), es posible que un informe síncrono falle porque se agota el tiempo de espera.
Esta versión agrega compatibilidad para ejecutar informes personalizados de forma asíncrona. Para un informe asíncrono, envías una solicitud de informe y recuperas 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 mediante la API de Edge. También puedes ejecutar un informe de monetización de forma asíncrona, como se describe en Administra informes.
Lanzamiento público de la exportación de datos de estadísticas
Apigee Analytics recopila y analiza un amplio espectro de datos que fluyen por tus API y proporciona herramientas de visualización, que incluyen 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 búsqueda y aprendizaje automático que ofrecen Google Cloud BigQuery y TensorFlow para realizar tu propio análisis de datos.
Para obtener más información, consulta Cómo exportar datos desde Analytics.