Apigee hybrid ti mette a disposizione dati di debug, analisi e stato del deployment. Questi dati sono da un pod di raccolta dati che li invia al piano di gestione in modo che tu possa visualizzare analizzarli e impostare il monitoraggio e gli avvisi.
Informazioni sui dati
Tutti i servizi di Message Processor (MP) nel debug dello stream ibrido (se avviato), analisi e dati sullo stato di implementazione tramite TCP a un pod di raccolta dei dati nel cluster. Il pod di raccolta dati archivia i flussi di dati nella il file system di un pod tramite un servizio fluente.
L'UDCA (Universal Data Collection Agent) estrae periodicamente i dati archiviati e li invia a il servizio UAP (Unified Analytics Platform) nel piano di gestione. L'UPP elabora i dati in entrata dati di analisi e stato del deployment e li rende disponibili tramite la UI ibrida API Apigee.
Apigee hybrid implementa il pod di raccolta dati come ReplicaSet con un minimo di due o lo scale out mediante repliche di lettura.
L'immagine seguente mostra il processo di raccolta dei dati di debug, analisi e stato del deployment:
Tieni presente che i dati sullo stato di debug, analisi e stato di deployment non vengono archiviati nella stessa posizione o a cui si accede allo stesso modo dei dati di logging e metriche:
- I dati di logging e delle metriche vengono archiviati nel tuo progetto Google Cloud e accessibile tramite uno strumento come Stackdriver o un altro strumento per gli utilizzi odierni.
- Dati di debug, analisi e stato del deployment, invece, sono archiviati nel piano di gestione ibrido e vi si accede Servizi Apigee come le UI ibride o le API Apigee.
La seguente tabella riassume i dati raccolti dal pod di raccolta dati:
Tipo di dati | Nome set di dati | Descrizione | Frequenza di aggiornamento | API |
---|---|---|---|---|
Analytics | api |
Dati sull'utilizzo delle API, tra cui transazioni al secondo, utilizzo della cache
gli errori, le latenze, le dimensioni delle richieste/risposte e i conteggi del traffico.
Per ulteriori informazioni, consulta la panoramica di Apigee Analytics. |
Ritardo fino a 30 secondi | API Analytics Admin |
Stato di deployment | event |
Lo stato attuale del deployment del proxy API.
Per ulteriori informazioni su come visualizzare queste informazioni, vedi Visualizza lo stato del deployment. |
Immediatamente | API Deployment |
Debug | debug |
Debug dei dati della sessione per i proxy API. Questi dati includono i parametri di richiesta/risposta insieme alle trasformazioni applicate al momento dell'esecuzione del criterio. Date le loro dimensioni, i dati di debug, a differenza dei dati di analisi e di stato non sempre raccolte. I dati di debug vengono invece raccolti quando avvii una sessione di debug. Per saperne di più, consulta Panoramica di debug. |
Immediatamente | API Debug session API Debug session data |
Visualizza i dati nella UI ibrida
Questa sezione descrive come visualizzare i dati di debug, analisi e stato del deployment in Apigee una UI ibrida.
Debug
I dati di debug per i servizi ibridi sono accessibili allo stesso modo dei dati di debug Edge, con alcune come l'aumento del supporto dei filtri. Per maggiori informazioni informazioni, consulta Panoramica di debug.
Analytics
I dati di analisi per i servizi ibridi sono accessibili allo stesso modo come dati di analisi perimetrale. Per ulteriori informazioni, vedi Utilizzare le dashboard di analisi in consulta la documentazione di Edge.
Stato del deployment del proxy
Per informazioni sulla visualizzazione dello stato del deployment, consulta Visualizza lo stato del deployment.
Configurare la raccolta dei dati
Per impostare come e dove vengono visualizzati i dati sullo stato di debug, analisi e deployment raccolti nel pod di raccolta dei dati, devi configurare la funzione servizio tramite le sue proprietà di configurazione. Proprietà UDCA includono proprietà generali per l'UDCA, nonché specifiche di ogni set di dati.
Per configurare l'UDCA:
- Apri il file
overrides.yaml
per la modifica sul tuo computer di amministrazione Kubernetes, come descritto in Gestire i componenti del piano di runtime. - Specifica i valori delle impostazioni di configurazione UDCA. Per l'UDCA, puoi impostare valori personalizzati
proprietà quali:
- Intervallo di polling
- Numero di repliche (min e max)
- Percentuale di CPU target (che attiva repliche aggiuntive)
Per un elenco completo di proprietà UDCA personalizzabili, consulta
udca
. - Salva le modifiche apportate al file override.yaml.
- Applica le modifiche al cluster eseguendo il comando
apigeectl apply
, come illustrato nell'esempio seguente:apigeectl apply -f my-overrides.yaml -c udca
Per ulteriori informazioni sul comando
apply
, consulta Applica il modello ibrido al cluster.