Esportazione dei dati da Analytics

Questa pagina si applica ad Apigee e Apigee hybrid.

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Apigee Analytics raccoglie e analizza un ampio spettro di dati che scorrono nelle tue API e fornisce strumenti di visualizzazione, tra cui dashboard interattive, report personalizzati e altri strumenti che identificano le tendenze del rendimento dei proxy API.

Ora puoi accedere a questi contenuti avanzati esportando i dati di analisi da Apigee Analytics nel tuo repository di dati, ad esempio Google Cloud Storage o Google BigQuery. Puoi quindi sfruttare le potenti funzionalità di query e machine learning offerte da Google BigQuery e TensorFlow per eseguire la tua analisi dei dati. Puoi anche combinare i dati di analisi esportati con altri dati, come i log web, per ottenere nuovi approfondimenti su utenti, API e applicazioni.

Quali formati di dati di esportazione sono supportati?

Esportare i dati di analisi in uno dei seguenti formati:

  • Valori separati da virgola (CSV)

    Il delimitatore predefinito è un carattere virgola (,). I caratteri delimitatori supportati includono virgola (,), barra verticale (|) e tabulazione (\t). Configura il valore utilizzando la proprietà csvDelimiter, come descritto in Riferimento alle proprietà della richiesta di esportazione .

  • JSON (delimitato da nuova riga)

    Consente di utilizzare il carattere di a capo come delimitatore.

I dati esportati includono tutte le metriche e le dimensioni di analisi integrate in Apigee e qualsiasi dato di analisi personalizzato che aggiungi. Per una descrizione dei dati esportati, consulta Riferimento per metriche, dimensioni e filtri di analisi.

Puoi esportare i dati di analisi nei seguenti repository di dati:

Passaggi per esportare i dati di analisi

I passaggi riportati di seguito riassumono la procedura utilizzata per esportare i dati di analisi:

  1. Configura il tuo repository di dati (Cloud Storage o BigQuery) per l'esportazione dei dati. Devi assicurarti che il tuo repository di dati sia stato configurato correttamente e che l'account di servizio Apigee Service Agent utilizzato per scrivere dati nel repository di dati disponga delle autorizzazioni corrette.

  2. Crea un datastore che definisce le proprietà del repository di dati (Cloud Storage o BigQuery) in cui esporti i dati.

  3. Esportare i dati di analisi. L'esportazione dei dati viene eseguita in modo asincrono in background.

  4. Visualizza lo stato della richiesta di esportazione per determinare quando l'esportazione è completata.

  5. Al termine dell'esportazione, accedi ai dati esportati nel tuo repository di dati.

Le sezioni seguenti descrivono questi passaggi in modo più dettagliato.

Configurazione del repository di dati

Configura Cloud Storage o BigQuery per abilitare l'accesso tramite l'esportazione dei dati di analisi.

Configurazione di Google Cloud Storage

Prima di poter esportare i dati in Google Cloud Storage, devi eseguire i seguenti passaggi:

  • Crea un bucket Google Cloud Storage.

  • Assicurati che l'API BigQuery sia attivata nel tuo progetto Google Cloud Platform. Apigee utilizza l'API BigQuery per sfruttare le funzionalità di esportazione di BigQuery durante l'esportazione in Cloud Storage.

    Per istruzioni, consulta Abilitare le API.

  • Assicurati che l'account di servizio Apigee Service Agent con indirizzo email service-project-number@gcp-sa-apigee.iam.gserviceaccount.com sia assegnato ai seguenti ruoli:

    • Utente job BigQuery
    • Amministratore Storage

    project-number è elencato nella home page del progetto, come mostrato di seguito.

    Consulta l'articolo relativo a concessione, modifica e revoca dell'accesso alle risorse.

    In alternativa, se vuoi modificare un ruolo esistente o crearne uno personalizzato, aggiungi le seguenti autorizzazioni al ruolo:

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

Configurazione di Google BigQuery

Prima di poter esportare i dati in Google BigQuery:

  • Assicurati di aver attivato BigQuery nel tuo progetto Google Cloud Platform.
  • Assicurati che l'API BigQuery sia attivata nel tuo progetto Google Cloud Platform. Per istruzioni, consulta Abilitare le API.

  • Assicurati che l'account di servizio Apigee Service Agent con indirizzo email service-project-number@gcp-sa-apigee.iam.gserviceaccount.com sia assegnato ai seguenti ruoli:

    • Utente job BigQuery
    • Editor dati BigQuery

    project-number è elencato nella home page del progetto, come mostrato di seguito.

    Consulta l'articolo relativo a concessione, modifica e revoca dell'accesso alle risorse.

    Se vuoi modificare un ruolo esistente o crearne uno personalizzato, aggiungi le seguenti autorizzazioni al ruolo:

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

  • Crea un set di dati BigQuery.

Esportazione dei dati in BigQuery per una singola regione negli Stati Uniti o nell'UE

Poiché i dati di analisi per gli Stati Uniti o l'UE sono archiviati in una regione multipla degli Stati Uniti o dell'UE, non puoi esportarli direttamente in una singola regione degli Stati Uniti o dell'UE in BigQuery. Come soluzione alternativa, puoi prima esportare i dati in Google Cloud Storage e poi trasferirli in BigQuery come segue:

  1. Crea un bucket Cloud Storage e imposta Località sulla singola regione negli Stati Uniti o nell'UE che vuoi associare ai tuoi dati in BigQuery.
  2. Crea un data store Cloud Storage utilizzando il bucket di archiviazione creato nel passaggio precedente.
  3. Esporta i dati in Cloud Storage. Per un esempio, consulta Esempio 1: esportare i dati in Cloud Storage di seguito.
  4. Carica i dati in BigQuery, come descritto nelle sezioni seguenti:

Gestione dei datastore

datastore definisce la connessione al repository dei dati di esportazione (Cloud Storage, BigQuery).

Le sezioni seguenti descrivono come creare e gestire i datastore. Prima di creare un data store, ti consigliamo di testare la configurazione del repository di dati.

Test della configurazione del repository di dati

Quando crei il repository di dati, Apigee non testa né convalida la validità della configurazione. Ciò significa che puoi creare il datastore (nel passaggio successivo) e non rilevare errori fino a quando non esegui la prima esportazione dei dati.

Poiché l'esecuzione di un processo di esportazione dei dati può richiedere molto tempo, puoi rilevare gli errori prima testando la configurazione del repository dati per assicurarti che sia valida e correggendo eventuali errori prima di creare il data store.

Per testare la configurazione del repository di dati, invia una richiesta POST all'/organizations/{org}/analytics/datastores:test API. Passa le seguenti informazioni nel corpo della richiesta:

Ad esempio, il seguente test una configurazione del repository di dati 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"
    }
  }'

Di seguito è riportato un esempio di risposta in caso di esito positivo del test:

{
  "state": "completed",
}

Di seguito è riportato un esempio di risposta se il test non è riuscito:

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

In questo caso, risolvi i problemi segnalati nel messaggio di errore e testa di nuovo la configurazione del repository dati. Dopo un test riuscito, crea il data store come descritto nella sezione successiva.

Creazione di un datastore

Per creare un archivio dati, invia una richiesta POST all'/organizations/{org}/analytics/datastores API. Passa le seguenti informazioni nel corpo della richiesta:

Di seguito sono riportati esempi per ciascun tipo di data store.

Di seguito è riportato un esempio di risposta per un repository di dati 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"
    }
}

Utilizza l'URL restituito nella proprietà self per visualizzare i dettagli del datastore, come descritto in Visualizzazione dei dettagli di un datastore.

Per ulteriori informazioni, consulta l'API datastore store.

Esempio 1: crea un archivio dati Cloud Storage

La seguente richiesta crea un data store 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"
    }
  }'

dove $TOKEN è impostato sul tuo token di accesso OAuth 2.0, come descritto in Ottenere un token di accesso OAuth 2.0. Per informazioni sulle opzioni curl utilizzate in questo esempio, consulta Utilizzare curl. Per una descrizione delle variabili di ambiente utilizzate, consulta Impostazione delle variabili di ambiente per le richieste dell'API Apigee.

Esempio 2: crea un data store BigQuery

La seguente richiesta crea un archivio dati 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"
    }
  }'

dove $TOKEN è impostato sul tuo token di accesso OAuth 2.0, come descritto in Ottenere un token di accesso OAuth 2.0. Per informazioni sulle opzioni curl utilizzate in questo esempio, consulta Utilizzare curl. Per una descrizione delle variabili di ambiente utilizzate, consulta Impostazione delle variabili di ambiente per le richieste dell'API Apigee.

Visualizzazione di tutti i datastore

Per visualizzare tutti i datastore per la tua organizzazione, invia una richiesta GET all'API /organizations/{org}/analytics/datastores.

Ad esempio:

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

dove $TOKEN è impostato sul tuo token di accesso OAuth 2.0, come descritto in Ottenere un token di accesso OAuth 2.0. Per informazioni sulle opzioni curl utilizzate in questo esempio, consulta Utilizzare curl. Per una descrizione delle variabili di ambiente utilizzate, consulta Impostazione delle variabili di ambiente per le richieste dell'API Apigee.

Di seguito è riportato un esempio di risposta:

{
  "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"
    }
  }
  ]
}

Per ulteriori informazioni, consulta l'API List data stores.

Visualizzazione dei dettagli di un data store

Per visualizzare i dettagli di un archivio dati, invia una richiesta GET all'/organizations/{org}/analytics/datastores/{datastore} API.

Ad esempio:

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

dove $TOKEN è impostato sul tuo token di accesso OAuth 2.0, come descritto in Ottenere un token di accesso OAuth 2.0. Per informazioni sulle opzioni curl utilizzate in questo esempio, consulta Utilizzare curl. Per una descrizione delle variabili di ambiente utilizzate, consulta Impostazione delle variabili di ambiente per le richieste dell'API Apigee.

Di seguito è riportato un esempio di risposta per un data store 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"
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta l'API datastore Store.

Modificare un data store

Per modificare un datastore, invia una richiesta PUT all'API /organizations/{org}/analytics/datastores/{datastore}. Passa tutte o alcune delle seguenti informazioni nel corpo della richiesta:

Ad esempio, per aggiornare un data store 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"
    }
  }'

dove $TOKEN è impostato sul tuo token di accesso OAuth 2.0, come descritto in Ottenere un token di accesso OAuth 2.0. Per informazioni sulle opzioni curl utilizzate in questo esempio, consulta Utilizzare curl. Per una descrizione delle variabili di ambiente utilizzate, consulta Impostazione delle variabili di ambiente per le richieste dell'API Apigee.

Di seguito è riportato un esempio di risposta per un data store 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"
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta l'API datastore store.

Eliminazione di un datastore

Per eliminare un archivio dati, invia una richiesta DELETE all'/organizations/{org}/analytics/datastores/{datastore} API.

Ad esempio:

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

dove $TOKEN è impostato sul tuo token di accesso OAuth 2.0, come descritto in Ottenere un token di accesso OAuth 2.0. Per informazioni sulle opzioni curl utilizzate in questo esempio, consulta Utilizzare curl. Per una descrizione delle variabili di ambiente utilizzate, consulta Impostazione delle variabili di ambiente per le richieste dell'API Apigee.

Di seguito è riportato un esempio di risposta:

{}

Per ulteriori informazioni, consulta l'API datastore store.

Esportazione dei dati di analisi

Per esportare i dati di analisi, invia una richiesta POST all'/organizations/{org}/environments/{env}/analytics/exports API. Passa le seguenti informazioni nel corpo della richiesta:

  • Nome e descrizione della richiesta di esportazione
  • Intervallo di date dei dati esportati (il valore può comprendere un solo giorno)
  • Formato dei dati esportati
  • Nome del datastore

Di seguito sono riportati alcuni esempi di richieste di esportazione. Per una descrizione completa delle proprietà del corpo della richiesta, consulta Riferimento alle proprietà della richiesta di esportazione.

La risposta al POST è nel seguente formato:

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

Tieni presente che la proprietà state nella risposta è impostata su enqueued. La richiesta POST funziona in modo asincrono. Ciò significa che continua a essere eseguito in background dopo che la richiesta ha restituito una risposta. I valori possibili per state includono: enqueued, running, completed, failed.

Utilizza l'URL restituito nella proprietà self per visualizzare lo stato della richiesta di esportazione dei dati, come descritto in Visualizzazione dello stato di una richiesta di esportazione di Analytics. Al termine della richiesta, il valore della proprietà state nella risposta viene impostato su completed. A questo punto puoi accedere ai dati di analisi nel tuo data store.

Per ulteriori informazioni, consulta l'API Create data export.

Esempio 1: esportazione dei dati in Cloud Storage

L'esempio seguente esporta un insieme completo di dati non elaborati relativi alle ultime 24 ore dall'ambiente test nell'organizzazione myorg. I contenuti vengono esportati in Cloud Storage in formato 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"
  }'

dove $TOKEN è impostato sul tuo token di accesso OAuth 2.0, come descritto in Ottenere un token di accesso OAuth 2.0. Per informazioni sulle opzioni curl utilizzate in questo esempio, consulta Utilizzare curl. Per una descrizione delle variabili di ambiente utilizzate, consulta Impostazione delle variabili di ambiente per le richieste dell'API Apigee.

Utilizza l'URI specificato dalla proprietà self per monitorare lo stato del job come descritto in Visualizzare lo stato di una richiesta di esportazione di dati di analisi.

Esempio 2: esportare i dati in BigQuery

Il seguente esempio esporta un file CSV delimitato da virgole in 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"
  }'

dove $TOKEN è impostato sul tuo token di accesso OAuth 2.0, come descritto in Ottenere un token di accesso OAuth 2.0. Per informazioni sulle opzioni curl utilizzate in questo esempio, consulta Utilizzare curl. Per una descrizione delle variabili di ambiente utilizzate, consulta Impostazione delle variabili di ambiente per le richieste dell'API Apigee.

Nota:il file CSV esportato crea una tabella BigQuery con il seguente prefisso:

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

Utilizza l'URI specificato dalla proprietà self per monitorare lo stato del job come descritto in Visualizzare lo stato di una richiesta di esportazione di dati di analisi.

Informazioni sulle quote dell'API Export

Per evitare un utilizzo eccessivo delle chiamate API di esportazione dei dati costose, Apigee applica una quota di 15 chiamate al giorno per organizzazione per le chiamate all'API organizations/{org}/environments/{env}/analytics/exports.

Se superi la quota di chiamate, l'API restituisce una risposta HTTP 429.

Visualizzazione dello stato di tutte le richieste di esportazione di dati di analisi

Per visualizzare lo stato di tutte le richieste di esportazione di dati di analisi, invia una richiesta GET a /organizations/{org}/environments/{env}/analytics/exports.

Ad esempio, la seguente richiesta restituisce lo stato di tutte le richieste di esportazione di dati di analisi per l'ambiente test nell'organizzazione myorg:

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

dove $TOKEN è impostato sul tuo token di accesso OAuth 2.0, come descritto in Ottenere un token di accesso OAuth 2.0. Per informazioni sulle opzioni curl utilizzate in questo esempio, consulta Utilizzare curl. Per una descrizione delle variabili di ambiente utilizzate, consulta Impostazione delle variabili di ambiente per le richieste dell'API Apigee.

Di seguito è riportato un esempio di risposta che elenca due richieste di esportazione, una in coda (creata e in coda) e una completata:

[
  {
    "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",
    ... 
  }
]

Per ulteriori informazioni, consulta l'API List data exports.

Visualizzare lo stato di una richiesta di esportazione di dati di analisi

Per visualizzare lo stato di una richiesta di esportazione di dati di analisi specifica, invia una richiesta GET a /organizations/{org}/environments/{env}/analytics/exports/{exportId}, dove {exportId} è l'ID associato alla richiesta di esportazione di dati di analisi.

Ad esempio, la seguente richiesta restituisce lo stato della richiesta di esportazione di Analytics con l'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"

Di seguito è riportato un esempio di risposta:

{
  "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"
}

Per saperne di più, consulta Ottieni l'API di esportazione dei dati.

Se l'esportazione dei dati di analisi non restituisce dati di analisi, executionTime viene impostato su "0 secondi".

Riferimento alla proprietà della richiesta del datastore

La tabella seguente descrive le proprietà che puoi passare nel corpo della richiesta in formato JSON quando crei un data store in base al tipo di data store.

Per Google Cloud Storage:

Proprietà Descrizione Obbligatorio?
ID progetto ID progetto Google Cloud Platform.

Per creare un progetto Google Cloud Platform, consulta Creare e gestire i progetti nella documentazione della Google Cloud Platform.

 Sì
Nome bucket Nome del bucket in Cloud Storage in cui vuoi esportare i dati di analisi.

Nota:il bucket deve esistere prima di eseguire un'esportazione dei dati.

Per creare un bucket Cloud Storage, consulta Creare bucket nella documentazione della Google Cloud Platform.

 Sì
Percorso Directory in cui archiviare i dati di analisi nel bucket Cloud Storage. Sì

Per BigQuery:

Proprietà Descrizione Obbligatorio?
ID progetto ID progetto Google Cloud Platform.

Per creare un progetto Google Cloud Platform, consulta Creare e gestire i progetti nella documentazione della Google Cloud Platform.

 Sì
Nome set di dati Nome del set di dati BigQuery in cui vuoi esportare i dati di analisi. Assicurati che il set di dati sia stato creato prima di richiedere l'esportazione dei dati.

Per creare un set di dati BigQuery, consulta Creare e utilizzare set di dati nella documentazione della Google Cloud Platform.

 Sì
Prefisso tabella Il prefisso dei nomi delle tabelle create per i dati di analisi nel set di dati BigQuery. Sì

Riferimento alla proprietà della richiesta di esportazione

La seguente tabella descrive le proprietà che puoi passare nel corpo della richiesta in formato JSON durante l'esportazione dei dati di analisi.

Proprietà Descrizione Obbligatorio?
description Descrizione della richiesta di esportazione. No
name Nome della richiesta di esportazione. Sì
dateRange

Specifica la data start e end dei dati da esportare nel formato yyyy-mm-dd. Ad esempio:

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

Il valore dateRange può coprire un solo giorno. L'intervallo di date inizia alle ore 00:00:00 UTC del giorno start e termina alle ore 00:00:00 UTC del giorno end.

Nota:per assicurarti che tutti i dati vengano acquisiti dal giorno precedente, potrebbe essere necessario ritardare l'ora di inizio della richiesta di esportazione (ad es. 00:05:00 UTC).

Sì
outputFormat Specifica json o csv. Sì
csvDelimiter

Delimitatore utilizzato nel file di output CSV, se outputFormat è impostato su csv. Il valore predefinito è il carattere , (virgola). I caratteri delimitatori supportati includono virgola (,), barra verticale (|) e tabulazione (\t).

 No
datastoreName Il nome del datastore contenente la definizione del datastore. Sì

Ad esempio:

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