Mengekspor data dari Analytics

Halaman ini berlaku untuk Apigee dan Apigee hybrid.

Lihat dokumentasi Apigee Edge.

Apigee Analytics mengumpulkan dan menganalisis berbagai data yang mengalir di seluruh API Anda dan menyediakan alat visualisasi, termasuk dasbor interaktif, laporan kustom, dan alat lainnya yang mengidentifikasi tren dalam performa proxy API.

Sekarang, Anda dapat mengakses konten yang kaya ini dengan mengekspor data analisis dari Apigee Analytics ke repositori data Anda sendiri, seperti Google Cloud Storage atau Google BigQuery. Kemudian, Anda dapat memanfaatkan kemampuan kueri dan machine learning yang canggih yang ditawarkan oleh Google BigQuery dan TensorFlow untuk melakukan analisis data Anda sendiri. Anda juga dapat menggabungkan data analisis yang diekspor dengan data lain, seperti log web, untuk mendapatkan insight baru tentang pengguna, API, dan aplikasi Anda.

Format data ekspor apa yang didukung?

Mengekspor data analisis ke salah satu format berikut:

  • Nilai yang dipisahkan koma (CSV)

    Pemisah defaultnya adalah karakter koma (,). Karakter pemisah yang didukung mencakup koma (,), pipa (|), dan tab (\t). Konfigurasikan nilai menggunakan properti csvDelimiter, seperti yang dijelaskan dalam Referensi properti permintaan ekspor .

  • JSON (dibatasi baris baru)

    Mengizinkan karakter baris baru digunakan sebagai pembatas.

Data yang diekspor mencakup semua metrik dan dimensi analisis yang di-build ke dalam Apigee, serta data analisis kustom yang Anda tambahkan. Untuk deskripsi data yang diekspor, lihat Referensi metrik, dimensi, dan filter Analytics.

Anda dapat mengekspor data analisis ke repositori data berikut:

Langkah-langkah untuk mengekspor data analisis

Langkah-langkah berikut merangkum proses yang digunakan untuk mengekspor data analisis Anda:

  1. Konfigurasikan repositori data Anda (Cloud Storage atau BigQuery) untuk ekspor data. Anda harus memastikan bahwa repositori data Anda telah dikonfigurasi dengan benar, dan bahwa akun layanan Agen Layanan Apigee yang digunakan untuk menulis data ke repositori data memiliki izin yang benar.

  2. Buat datastore yang menentukan properti repositori data (Cloud Storage atau BigQuery) tempat Anda mengekspor data.

  3. Ekspor data analisis Anda. Ekspor data berjalan secara asinkron di latar belakang.

  4. Lihat status permintaan ekspor untuk menentukan kapan ekspor selesai.

  5. Setelah ekspor selesai, akses data yang diekspor di repositori data Anda.

Bagian berikut menjelaskan langkah-langkah ini secara lebih detail.

Mengonfigurasi repositori data

Konfigurasikan Cloud Storage atau BigQuery untuk mengaktifkan akses oleh ekspor data analisis.

Mengonfigurasi Google Cloud Storage

Sebelum dapat mengekspor data ke Google Cloud Storage, Anda perlu melakukan hal berikut:

  • Buat bucket penyimpanan Google Cloud.

  • Pastikan BigQuery API diaktifkan di project Google Cloud Platform Anda. Apigee menggunakan BigQuery API untuk memanfaatkan fitur ekspor BigQuery saat mengekspor ke Cloud Storage.

    Lihat Mengaktifkan API untuk mengetahui petunjuknya.

  • Pastikan akun layanan Agen Layanan Apigee dengan alamat email service-project-number@gcp-sa-apigee.iam.gserviceaccount.com ditetapkan ke peran berikut:

    • BigQuery Job User
    • Storage Admin

    project-number tercantum di halaman beranda project, seperti yang ditunjukkan di bawah.

    Lihat Memberikan, mengubah, dan mencabut akses ke resource.

    Atau, jika Anda ingin mengubah peran yang ada, atau membuat peran khusus, tambahkan izin berikut ke peran tersebut:

    • bigquery.jobs.create
    • storage.objects.create
    • storage.objects.delete
    • storage.objects.list

Mengonfigurasi Google BigQuery

Sebelum Anda dapat mengekspor data ke Google BigQuery:

  • Pastikan Anda telah mengaktifkan BigQuery di project Google Cloud Platform.
  • Pastikan BigQuery API diaktifkan di project Google Cloud Platform Anda. Lihat Mengaktifkan API untuk mengetahui petunjuknya.

  • Pastikan akun layanan Agen Layanan Apigee dengan alamat email service-project-number@gcp-sa-apigee.iam.gserviceaccount.com ditetapkan ke peran berikut:

    • BigQuery Job User
    • Editor Data BigQuery

    project-number tercantum di halaman beranda project, seperti yang ditunjukkan di bawah.

    Lihat Memberikan, mengubah, dan mencabut akses ke resource.

    Jika Anda ingin mengubah peran yang ada, atau membuat peran khusus, tambahkan izin berikut ke peran tersebut:

    • bigquery.datasets.create
    • bigquery.datasets.get
    • bigquery.jobs.create
    • bigquery.tables.create
    • bigquery.tables.get
    • bigquery.tables.updateData

  • Buat set data BigQuery.

Mengekspor data ke BigQuery untuk setiap region di Amerika Serikat atau Uni Eropa

Karena data analisis untuk AS atau Uni Eropa disimpan di multi-region AS atau Uni Eropa, Anda tidak dapat mengekspor data secara langsung ke masing-masing region AS atau Uni Eropa di BigQuery. Sebagai solusi, Anda dapat terlebih dahulu mengekspor data ke Google Cloud Storage, lalu mentransfernya ke BigQuery sebagai berikut:

  1. Buat bucket Cloud Storage, dan tetapkan Location ke setiap region di AS atau Uni Eropa yang ingin Anda kaitkan dengan data di BigQuery.
  2. Buat datastore Cloud Storage, menggunakan bucket penyimpanan yang dibuat di langkah sebelumnya.
  3. Ekspor data ke Cloud Storage. Lihat Contoh 1: Mengekspor data ke Cloud Storage di bawah untuk mengetahui contohnya.
  4. Muat data ke BigQuery, seperti yang dijelaskan di bagian berikut:

Mengelola datastore

datastore menentukan koneksi ke repositori data ekspor Anda (Cloud Storage, BigQuery).

Bagian berikut menjelaskan cara membuat dan mengelola datastore Anda. Sebelum membuat datastore, sebaiknya uji konfigurasi repositori data.

Menguji konfigurasi repositori data

Saat Anda membuat repositori data, Apigee tidak menguji atau memvalidasi bahwa konfigurasi tersebut valid. Artinya, Anda dapat membuat datastore (di langkah berikutnya) dan tidak mendeteksi error apa pun hingga Anda menjalankan ekspor data pertama.

Karena proses ekspor data dapat memerlukan waktu lama untuk dieksekusi, Anda dapat mendeteksi error lebih awal dengan menguji konfigurasi repositori data untuk memastikannya valid, dan memperbaiki error sebelum membuat datastore.

Untuk menguji konfigurasi repositori data, buat permintaan POST ke /organizations/{org}/analytics/datastores:test API. Teruskan informasi berikut dalam isi permintaan:

Misalnya, kode berikut menguji konfigurasi repositori data Cloud Storage:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/analytics/datastores:test" \
  -X POST \
  -H "Content-type:application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -d \
  '{
    "displayName": "My Cloud Storage datastore",
    "targetType": "gcs",
    "datastoreConfig": {
      "projectId": "my-project",
      "bucketName": "my-bucket",
      "path": "my/analytics/path"
    }
  }'

Berikut adalah contoh respons jika pengujian berhasil:

{
  "state": "completed",
}

Berikut adalah contoh respons jika pengujian gagal:

{
  "state": "failed",
  "error": "<error message>"
}

Dalam hal ini, atasi masalah yang muncul dalam pesan error dan uji ulang konfigurasi repositori data. Setelah pengujian berhasil, buat datastore, seperti yang dijelaskan di bagian berikutnya.

Membuat datastore

Untuk membuat datastore, buat permintaan POST ke /organizations/{org}/analytics/datastores API. Teruskan informasi berikut dalam isi permintaan:

Contoh diberikan di bawah untuk setiap jenis datastore.

Berikut adalah contoh respons untuk repositori data Cloud Storage:

{
    "self": "/organizations/myorg/analytics/datastores/c7d3b5aq-1c64-3389-9c43-b211b60de35b",
    "displayName": "My Cloud Storage datastore",
    "org": "myorg",
    "targetType": "gcs",
    "createTime": "1535411583949",
    "lastUpdateTime": "1535411634291",
    "datastoreConfig": {
          "projectId": "my-project",
          "bucketName": "my-bucket",
          "path": "my/analytics/path"
    }
}

Gunakan URL yang ditampilkan di properti self untuk melihat detail datastore, seperti yang dijelaskan dalam Melihat detail datastore.

Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat API penyimpanan data.

Contoh 1: Membuat datastore Cloud Storage

Permintaan berikut membuat datastore Cloud Storage:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/analytics/datastores" \
  -X POST \
  -H "Content-type:application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -d \
  '{
    "displayName": "My Cloud Storage datastore",
    "targetType": "gcs",
    "datastoreConfig": {
      "projectId": "my-project",
      "bucketName": "my-bucket",
      "path": "my/analytics/path"
    }
  }'

Dengan $TOKEN ditetapkan ke token akses OAuth 2.0 Anda, seperti yang dijelaskan dalam Mendapatkan token akses OAuth 2.0. Untuk mengetahui informasi tentang opsi curl yang digunakan dalam contoh ini, lihat Menggunakan curl. Untuk deskripsi variabel lingkungan yang digunakan, lihat Menetapkan variabel lingkungan untuk permintaan Apigee API.

Contoh 2: Membuat datastore BigQuery

Permintaan berikut membuat datastore BigQuery:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/analytics/datastores" \
  -X POST \
  -H "Content-type:application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -d \
  '{
    "displayName": "My BigQuery datastore",
    "targetType": "bigquery",
    "datastoreConfig": {
      "projectId": "my-project",
      "datasetName": "mybigquery",
      "tablePrefix": "bqprefix"
    }
  }'

Dengan $TOKEN ditetapkan ke token akses OAuth 2.0 Anda, seperti yang dijelaskan dalam Mendapatkan token akses OAuth 2.0. Untuk mengetahui informasi tentang opsi curl yang digunakan dalam contoh ini, lihat Menggunakan curl. Untuk deskripsi variabel lingkungan yang digunakan, lihat Menetapkan variabel lingkungan untuk permintaan Apigee API.

Melihat semua datastore

Untuk melihat semua datastore untuk organisasi Anda, buat permintaan GET ke /organizations/{org}/analytics/datastores API.

Contoh:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/analytics/datastores" \
  -X GET \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"

Dengan $TOKEN ditetapkan ke token akses OAuth 2.0 Anda, seperti yang dijelaskan dalam Mendapatkan token akses OAuth 2.0. Untuk mengetahui informasi tentang opsi curl yang digunakan dalam contoh ini, lihat Menggunakan curl. Untuk deskripsi variabel lingkungan yang digunakan, lihat Menetapkan variabel lingkungan untuk permintaan Apigee API.

Berikut adalah contoh responsnya:

{
  "datastores": [
  {
    "self": "/organizations/myorg/analytics/datastores/c7d3b5aq-1c64-3389-9c43-b211b60de35b",
    "displayName": "My Cloud Storage datastore",
    "org": "myorg",
    "targetType": "gcs",
    "createTime": "1535411583949",
    "lastUpdateTime": "1535411634291",
    "datastoreConfig": {
          "projectId": "my-project",
          "bucketName": "my-bucket",
          "path": "my/analytics/path"
    }
  },
  {
    "self": "/organizations/myorg/analytics/datastores/g8c3f0mk-1f78-8837-9c67-k222b60ce30b",
    "displayName": "My BigQuery datastore",
    "org": "myorg",
    "targetType": "bigquery",
    "createTime": "1535411583949",
    "lastUpdateTime": "1535411634291",
    "datastoreConfig": {
      "projectId": "my-project",
      "datasetName": "mybigquery",
      "tablePrefix": "bqprefix"
    }
  }
  ]
}

Untuk informasi selengkapnya, lihat List data stores API.

Melihat detail untuk datastore

Untuk melihat detail datastore, buat permintaan GET ke /organizations/{org}/analytics/datastores/{datastore} API.

Contoh:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/analytics/datastores/c7d3b5aq-1c64-3389-9c43-b211b60de35b" \
  -X GET \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"

Dengan $TOKEN ditetapkan ke token akses OAuth 2.0 Anda, seperti yang dijelaskan dalam Mendapatkan token akses OAuth 2.0. Untuk mengetahui informasi tentang opsi curl yang digunakan dalam contoh ini, lihat Menggunakan curl. Untuk deskripsi variabel lingkungan yang digunakan, lihat Menetapkan variabel lingkungan untuk permintaan Apigee API.

Berikut adalah contoh respons untuk datastore Cloud Storage:

{
    "self": "/organizations/myorg/analytics/datastores/c7d3b5aq-1c64-3389-9c43-b211b60de35b",
    "displayName": "My Cloud Storage datastore",
    "org": "myorg",
    "targetType": "gcs",
    "createTime": "1535411583949",
    "lastUpdateTime": "1535411634291",
    "datastoreConfig": {
          "projectId": "my-project",
          "bucketName": "my-bucket",
          "path": "my/analytics/path"
    }
}

Untuk informasi selengkapnya, lihat Mendapatkan API penyimpanan data.

Mengubah datastore

Untuk mengubah datastore, buat permintaan PUT ke API /organizations/{org}/analytics/datastores/{datastore}. Teruskan semua atau sebagian informasi berikut dalam isi permintaan:

Misalnya, untuk memperbarui datastore Cloud Storage:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/analytics/datastores" \
  -X PUT \
  -H "Content-type:application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -d \
  '{
    "displayName": "My Cloud Storage datastore",
    "datastoreConfig": {
      "projectId": "my-project",
      "bucketName": "my-bucket",
      "path": "my/analytics/path"
    }
  }'

Dengan $TOKEN ditetapkan ke token akses OAuth 2.0 Anda, seperti yang dijelaskan dalam Mendapatkan token akses OAuth 2.0. Untuk mengetahui informasi tentang opsi curl yang digunakan dalam contoh ini, lihat Menggunakan curl. Untuk deskripsi variabel lingkungan yang digunakan, lihat Menetapkan variabel lingkungan untuk permintaan Apigee API.

Berikut adalah contoh respons untuk datastore Cloud Storage:

{
    "self": "/organizations/myorg/analytics/datastores/c7d3b5aq-1c64-3389-9c43-b211b60de35b",
    "displayName": "My Cloud Storage datastore",
    "org": "myorg",
    "targetType": "gcs",
    "createTime": "1535411583949",
    "lastUpdateTime": "1535411634291",
    "datastoreConfig": {
          "projectId": "my-project",
          "bucketName": "my-bucket",
          "path": "my/analytics/path"
    }
}

Untuk informasi selengkapnya, lihat Memperbarui API penyimpanan data.

Menghapus datastore

Untuk menghapus datastore, berikan permintaan DELETE ke /organizations/{org}/analytics/datastores/{datastore} API.

Contoh:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/analytics/datastores/c7d3b5aq-1c64-3389-9c43-b211b60de35b" \
  -X DELETE \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"

Dengan $TOKEN ditetapkan ke token akses OAuth 2.0 Anda, seperti yang dijelaskan dalam Mendapatkan token akses OAuth 2.0. Untuk mengetahui informasi tentang opsi curl yang digunakan dalam contoh ini, lihat Menggunakan curl. Untuk deskripsi variabel lingkungan yang digunakan, lihat Menetapkan variabel lingkungan untuk permintaan Apigee API.

Berikut adalah contoh responsnya:

{}

Untuk informasi selengkapnya, lihat Menghapus API penyimpanan data.

Mengekspor data analisis

Untuk mengekspor data analisis, buat permintaan POST ke /organizations/{org}/environments/{env}/analytics/exports API. Teruskan informasi berikut dalam isi permintaan:

  • Nama dan deskripsi permintaan ekspor
  • Rentang tanggal data yang diekspor (nilai hanya dapat mencakup satu hari)
  • Format data yang diekspor
  • Nama datastore

Contoh permintaan ekspor diberikan di bawah. Untuk deskripsi lengkap properti isi permintaan, lihat Referensi properti permintaan ekspor.

Respons dari POST dalam bentuk:

{
    "self": "/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports/a7c2f0dd-1b53-4917-9c42-a211b60ce35b",
    "created": "2017-09-28T12:39:35Z",
    "state": "enqueued"
}

Perhatikan bahwa properti state dalam respons disetel ke enqueued. Permintaan POST berfungsi secara asinkron. Artinya, tugas tersebut akan terus berjalan di latar belakang setelah permintaan menampilkan respons. Nilai yang mungkin untuk state mencakup: enqueued, running, completed, failed.

Gunakan URL yang ditampilkan di properti self untuk melihat status permintaan ekspor data, seperti yang dijelaskan dalam Melihat status permintaan ekspor analisis. Saat permintaan selesai, nilai properti state dalam respons ditetapkan ke completed. Kemudian, Anda dapat mengakses data analisis di datastore.

Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat API ekspor data.

Contoh 1: Mengekspor data ke Cloud Storage

Contoh berikut mengekspor kumpulan lengkap data mentah selama 24 jam terakhir dari lingkungan test di organisasi myorg. Konten diekspor ke Cloud Storage dalam JSON:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports" \
  -X POST \
  -H "Content-type:application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -d \
  '{
    "name": "Export raw results to Cloud Storage",
    "description": "Export raw results to Cloud Storage for last 24 hours",
    "dateRange": {
      "start": "2020-06-08",
      "end": "2020-06-09"
    },
    "outputFormat": "json",
    "datastoreName": "My Cloud Storage data repository"
  }'

Dengan $TOKEN ditetapkan ke token akses OAuth 2.0 Anda, seperti yang dijelaskan dalam Mendapatkan token akses OAuth 2.0. Untuk mengetahui informasi tentang opsi curl yang digunakan dalam contoh ini, lihat Menggunakan curl. Untuk deskripsi variabel lingkungan yang digunakan, lihat Menetapkan variabel lingkungan untuk permintaan Apigee API.

Gunakan URI yang ditentukan oleh properti self untuk memantau status tugas seperti yang dijelaskan dalam Melihat status permintaan ekspor analisis.

Contoh 2: Mengekspor data ke BigQuery

Contoh berikut mengekspor file CSV yang dipisahkan koma ke BigQuery:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports" \
  -X POST \
  -H "Content-type:application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -d \
  '{
    "name": "Export query results to BigQuery",
    "description": "One-time export to BigQuery",
    "dateRange": {
      "start": "2018-06-08", 
      "end": "2018-06-09"
    },
    "outputFormat": "csv",
    "csvDelimiter": ",", 
    "datastoreName": "My BigQuery data repository"
  }'

Dengan $TOKEN ditetapkan ke token akses OAuth 2.0 Anda, seperti yang dijelaskan dalam Mendapatkan token akses OAuth 2.0. Untuk mengetahui informasi tentang opsi curl yang digunakan dalam contoh ini, lihat Menggunakan curl. Untuk deskripsi variabel lingkungan yang digunakan, lihat Menetapkan variabel lingkungan untuk permintaan Apigee API.

Catatan: File CSV yang diekspor akan membuat tabel BigQuery dengan awalan berikut:

<PREFIX>_<EXPORT_DATE>_api_<UUID>_from_<FROM_DATE>_to_<TO_DATE>

Gunakan URI yang ditentukan oleh properti self untuk memantau status tugas seperti yang dijelaskan dalam Melihat status permintaan ekspor analisis.

Tentang kuota export API

Untuk mencegah penggunaan berlebihan panggilan API ekspor data yang mahal, Apigee menerapkan kuota 15 panggilan per hari per organisasi pada panggilan ke organizations/{org}/environments/{env}/analytics/exports API.

Jika Anda melebihi kuota panggilan, API akan menampilkan respons HTTP 429.

Melihat status semua permintaan ekspor analisis

Untuk melihat status semua permintaan ekspor analisis, berikan permintaan GET ke /organizations/{org}/environments/{env}/analytics/exports.

Misalnya, permintaan berikut menampilkan status semua permintaan ekspor analisis untuk lingkungan test di organisasi myorg:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports" \
  -X GET \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"

Dengan $TOKEN ditetapkan ke token akses OAuth 2.0 Anda, seperti yang dijelaskan dalam Mendapatkan token akses OAuth 2.0. Untuk mengetahui informasi tentang opsi curl yang digunakan dalam contoh ini, lihat Menggunakan curl. Untuk deskripsi variabel lingkungan yang digunakan, lihat Menetapkan variabel lingkungan untuk permintaan Apigee API.

Berikut adalah contoh respons yang mencantumkan dua permintaan ekspor, satu diantrekan (dibuat dan dalam antrean) dan satu selesai:

[
  {
    "self":
"/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports/e8b8db22-fe03-4364-aaf2-6d4f110444ba",
    "name": "Export results To Cloud Storage",
    "description": "One-time export to Cloud Storage",
    "userId": "my@email.com",
    "datastoreName": "My datastore",
    "executionTime": "36 seconds",
    "created": "2018-09-28T12:39:35Z",
    "updated": "2018-09-28T12:39:42Z",
    "state": "enqueued"
  },
  {
    "self":
"/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports/9870987089fe03-4364-aaf2-6d4f110444ba"
    "name": "Export raw results to BigQuery",
    "description": "One-time export to BigQuery",
    ... 
  }
]

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat List data exports API.

Melihat status permintaan ekspor analisis

Untuk melihat status permintaan ekspor analisis tertentu, buat permintaan GET ke /organizations/{org}/environments/{env}/analytics/exports/{exportId}, dengan {exportId} adalah ID yang terkait dengan permintaan ekspor analisis.

Misalnya, permintaan berikut menampilkan status permintaan ekspor analisis dengan ID 4d6d94ad-a33b-4572-8dba-8677c9c4bd98.

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports/4d6d94ad-a33b-4572-8dba-8677c9c4bd98" \
  -X GET \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"

Berikut adalah contoh responsnya:

{
  "self":
"/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports/4d6d94ad-a33b-4572-8dba-8677c9c4bd98",
  "name": "Export results to Cloud Storage",
  "description": "One-time export to Cloud Storage",
  "userId": "my@email.com",
  "datastoreName": "My datastore",
  "executionTime": "36 seconds",
  "created": "2018-09-28T12:39:35Z",
  "updated": "2018-09-28T12:39:42Z",
  "state": "enqueued"
}

Untuk informasi selengkapnya, lihat Mendapatkan API ekspor data.

Jika ekspor analisis tidak menampilkan data analisis, executionTime akan ditetapkan ke "0 detik".

Referensi properti permintaan Datastore

Tabel berikut menjelaskan properti yang dapat Anda teruskan dalam isi permintaan dalam format JSON saat membuat datastore berdasarkan jenis datastore.

Untuk Google Cloud Storage:

Properti Deskripsi Wajib?
ID Project ID project Google Cloud Platform.

Untuk membuat project Google Cloud Platform, lihat Membuat dan Mengelola Project di dokumentasi Google Cloud Platform.

 Ya
Nama Bucket Nama bucket di Cloud Storage tempat Anda ingin mengekspor data analisis.

Catatan: Bucket harus ada sebelum Anda melakukan ekspor data.

Untuk membuat bucket Cloud Storage, lihat Membuat bucket di dokumentasi Google Cloud Platform.

 Ya
Jalur Direktori tempat menyimpan data analisis di bucket Cloud Storage. Ya

Untuk BigQuery:

Properti Deskripsi Wajib?
ID Project ID project Google Cloud Platform.

Untuk membuat project Google Cloud Platform, lihat Membuat dan mengelola project di dokumentasi Google Cloud Platform.

 Ya
Nama Set Data Nama set data BigQuery yang ingin Anda ekspor data analisisnya. Pastikan set data dibuat sebelum meminta ekspor data.

Untuk membuat set data BigQuery, lihat Membuat dan menggunakan set data dalam dokumentasi Google Cloud Platform.

 Ya
Awalan Tabel Awalan untuk nama tabel yang dibuat untuk data analisis di set data BigQuery. Ya

Referensi properti permintaan ekspor

Tabel berikut menjelaskan properti yang dapat Anda teruskan dalam isi permintaan dalam format JSON saat mengekspor data analisis.

Properti Deskripsi Wajib?
description Deskripsi permintaan ekspor. Tidak
name Nama permintaan ekspor. Ya
dateRange

Tentukan tanggal start dan end data yang akan diekspor, dalam format yyyy-mm-dd. Contoh:

"dateRange": {
    "start": "2018-07-29",
    "end": "2018-07-30"
}

Nilai dateRange hanya dapat mencakup satu hari. Rentang tanggal dimulai pada 00.00.00 UTC pada tanggal start dan berakhir pada 00.00.00 UTC pada tanggal end.

Catatan: Untuk memastikan semua data diambil dari hari sebelumnya, Anda mungkin perlu menunda waktu mulai permintaan ekspor (misalnya, 00.05.00 UTC).

Ya
outputFormat Tentukan sebagai json atau csv. Ya
csvDelimiter

Pemisah yang digunakan dalam file output CSV, jika outputFormat ditetapkan ke csv. Defaultnya adalah karakter , (koma). Karakter pemisah yang didukung mencakup koma (,), pipa (|), dan tab (\t).

 Tidak
datastoreName Nama datastore yang berisi definisi datastore Anda. Ya

Contoh:

{
  "name": "Export raw results to Cloud Storage",
  "description": "Export raw results to Cloud Storage for last 24 hours",
  "datastoreName": "My Cloud Storage datastore"
}