問題タブ [apigee]

For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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monitoring - 統計情報の取得中にエラーが表示される - データの監視

Apigee で最初のチュートリアルを試していました。ステップ 5 に行ったとき: API のパフォーマンスを監視する - トラフィックを確認するために環境を prod から test に変更したときに、「Error while fetching stat」... と関連するエラーがいくつか発生しました。親切に助けてください。

テスト中の私のAPIは正常に動作しています。

前もって感謝します。

よろしく、リトウィク

更新: 問題は解決しました。何もしなかった。何が起こっていたのかわかりません。追加の詳細: 以下は、私が従ったチュートリアルの手順です。

「API をデプロイしてリクエストを作成したので、データ グラフを使用して指標を確認できます。まず、すべての API のパフォーマンスを確認します。管理 UI で [API] をクリックします。API プラットフォーム ページが開いていない場合、ここをクリックします。まだ選択されていない場合は、ページ上部の [環境] ドロップダウン リストで [テスト] を選択します。[パフォーマンス] セクションまで下にスクロールして、すべての API のメトリックを表示するグラフを表示します"

これはもはや障害ではありませんが、それが私のやり方の問題なのか、それとも Apigee の問題なのかを知りたいです。

再度、感謝します。

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apigee - Apigee プロキシのパフォーマンス調整

API プロキシの各ポリシーに費やされた時間に関するレポートを生成するための推奨/最適な方法はありますか?

現在の私のアプローチは、JS を使用してタイムスタンプを収集し、各ポリシーの遅延を計算してから、統計収集ポリシーを使用して報告することです。

これはパフォーマンス チェックにはあまりにも侵襲的であり、私のデータ収集だけでも全体的な応答に時間がかかります。

多くのリクエストにまたがるデータを分析するときに、各ステップにかかる時間を報告するための侵襲的ではない最良の方法は何ですか (トレースモードの UI は、個々のリクエストベースで各ポリシーの時間を表示します)

ありがとう、

リカルド

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caching - Apigee のキャッシュ全体をクリアする

Edge でキャッシュを構成するときは、いくつかのキー フラグメント (request.uri、request.header.Accept、request.header.Accept-Language など) を指定します。そのキーをクリアするには、同じキー フラグメントを渡します。

5,000 個の要素がキャッシュされている場合、考えられるすべてのキャッシュ キーを使用して API への 5,000 回の呼び出しを生成せずにキャッシュ全体をクリアするにはどうすればよいですか?

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timeout - Devconnect からの管理 API のリクエスト タイムアウトとは

Devconnect から使用する場合の apigee Edge の管理 API のリクエスト タイムアウトの推奨値はありますか?

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apigee - Apigee Spike Arrest は、各 API バンドルまたはすべての API バンドルに適用されます

以下に貼り付けた Spike Arrest ポリシーを Apigee API に追加すると、そのクライアント IP から Apigee へのすべての API 呼び出しがカウントされ、制限を超えたかどうかが計算されますか? それとも、API ごとに個別にカウントを維持し、API/API バンドルごとにポリシーを適用しますか?

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quota - クォータ カウンター: それらを区別するものは何ですか? 識別子フィールドの上に追加のフィルターはありますか?

たとえば、API バンドル内に 3 つの異なるフロー (フロー A、フロー B、フロー C など) があり、それらはすべて QuotaLimitPolicy という名前の同じ Quota ポリシーを参照します。特定の識別子に対して別々のカウンターを本当に使用していますか?

より一般的には、識別子に加えてクォータ カウンターを区別するものは何ですか?