06/19/25 - Notas de lançamento do Apigee Edge para nuvem pública

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Na terça-feira, 25 de junho de 2019, começamos a lançar uma nova versão do Analytics para o Apigee Edge para nuvem pública.

Novos recursos e atualizações

Veja a seguir os novos recursos e atualizações desta versão.

Versão pública de relatórios de análise personalizados assíncronos

Até agora, só era possível gerar relatórios personalizados de análise de forma síncrona. Para um relatório síncrono, você executa a solicitação de relatório, e ela fica bloqueada até que o servidor de análise forneça uma resposta. No entanto, como um relatório pode precisar processar uma grande quantidade de dados (por exemplo, centenas de GB), um relatório síncrono pode falhar devido a um tempo limite.

Nesta versão, adicionamos suporte à geração de relatórios personalizados de forma assíncrona. Para um relatório assíncrono, você emite uma solicitação de relatório e recupera os resultados mais tarde. Veja a seguir algumas situações em que o processamento de consulta assíncrona pode ser uma boa alternativa:

  • Análise e criação de relatórios que abrangem períodos longos
  • Análise de dados com uma variedade de dimensões de agrupamento e outras restrições que aumentam a complexidade da consulta
  • Gerenciamento de consultas quando você perceber que os volumes de dados aumentaram significativamente para alguns usuários ou organizações

É possível gerar um relatório personalizado de forma assíncrona na IU do Edge ou usando a API Edge. Também é possível gerar um relatório de monetização de forma assíncrona, conforme descrito em Gerenciar relatórios.

Versão pública de exportação de dados de análise

A Apigee Analytics coleta e analisa um amplo espectro de dados que flui pelas suas APIs e fornece ferramentas de visualização, incluindo painéis interativos, relatórios personalizados e outras ferramentas que identificam tendências no desempenho do proxy de API.

Agora é possível exportar esses dados de análise do Apigee Analytics para seu próprio repositório de dados, como o Google Cloud Storage ou o BigQuery. Depois, aproveite os recursos avançados de consulta e machine learning oferecidos pelo BigQuery e pelo TensorFlow no Google Cloud para fazer sua própria análise de dados.

Para mais informações, consulte Exportar dados do Google Analytics.