アナリティクスからのデータ エクスポート

Apigee X のドキュメントを表示中です。
Apigee Edge のドキュメントを表示する。

Apigee Analytics は、API を介して送受信されるさまざまなデータを収集して、分析します。Apigee Analytics では、インタラクティブなダッシュボードやカスタム レポート、API プロキシ パフォーマンスの傾向を識別するツールなどの可視化ツールを利用できます。

Apigee Analytics から Google Cloud Storage や Google BigQuery などの独自のデータ リポジトリに分析データをエクスポートすることで、このリッチ コンテンツを自由に利用できるようになりました。Google BigQuery と TensorFlow が提供する強力なクエリ機能と機械学習機能を利用して、独自のデータ分析を実施できます。また、エクスポートした分析データをウェブログなどの他のデータと組み合わせることで、ユーザーや API、アプリケーションに関する新たな知見を得ることもできます。

どのようなエクスポート データ形式がサポートされていますか?

Analytics データは、次のいずれかの形式にエクスポートできます。

  • カンマ区切り値(CSV)

    デフォルトの区切り文字はカンマ(,)です。サポートされている区切り文字には、カンマ(,)、パイプ(|)、タブ(\t)があります。区切り文字の値を構成するには、エクスポート リクエスト プロパティのリファレンスで説明されているように csvDelimiter プロパティを使用します。

  • JSON(改行区切り)

    改行文字を区切り文字として使用できます。

エクスポートされたデータには、Apigee に組み込まれたすべての分析指標とディメンション、および自身で追加したカスタム分析データが含まれます。エクスポートされるデータの説明については、アナリティクス指標、ディメンション、フィルタのリファレンスをご覧ください。

分析 データは、次のデータ リポジトリにエクスポートできます。

分析データをエクスポートする手順

次の手順は、分析データをエクスポートする際に従うプロセスを要約したものです。

  1. データのエクスポート先になるデータ リポジトリを構成します(Cloud Storage または BigQuery)。データ リポジトリが正しく設定されていること、およびデータをデータ リポジトリに書き込む際に使用する Apigee サービス エージェント サービス アカウントに正しい権限があることを確認する必要があります。
  2. データのエクスポート先となるデータ リポジトリ(Cloud Storage または BigQuery)のプロパティを定義するデータストアを作成します。
  3. 分析データをエクスポートします。データ エクスポートはバックグラウンドで非同期実行されます。
  4. エクスポート リクエストのステータスを表示して、エクスポートが完了したかどうかを判断します。
  5. エクスポートが完了したら、データ リポジトリ内のエクスポートされたデータにアクセスします。

以降のセクションでは、これらのステップについて詳しく説明します。

データリポジトリを構成する

分析データのエクスポートでアクセスできるように、Cloud Storage または BigQuery を構成します。

Google Cloud Storage を構成する

Google Cloud Storage にデータをエクスポートする前に、次のことを行う必要があります。

  • Google Cloud Storage バケットを作成します。

  • Google Cloud Platform プロジェクトで BigQuery API が有効になっていることを確認します。Apigee は、BigQuery API を使用して、Cloud Storage へのエクスポート時に BigQuery のエクスポート機能を活用します。

    手順については、API の有効化を参照してください。

  • メールアドレス service-project-number@gcp-sa-apigee.iam.gserviceaccount.comApigee サービス エージェント サービス アカウントに次のロールが割り当てられていることを確認してください。

    • BigQuery ジョブユーザー
    • ストレージ管理者

    以下に示すように、project-number はプロジェクトのホームページに表示されます。

    リソースへのアクセス権の付与、変更、取り消しをご覧ください。

    または、既存のロールに変更を加える場合やカスタムロールを作成する場合、そのロールに次の権限を追加します。

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

Google BigQuery を構成する

Google BigQuery にデータをエクスポートするには、次の要件を満たしている必要があります。

  • Google Cloud Platform プロジェクトで BigQuery が有効になっていることを確認します。
  • Google Cloud Platform プロジェクトで BigQuery API が有効になっていることを確認します。 手順については、API の有効化を参照してください。
  • メールアドレス service-project-number@gcp-sa-apigee.iam.gserviceaccount.comApigee サービス エージェント サービス アカウントに次のロールが割り当てられていることを確認してください。

    • BigQuery ジョブユーザー
    • BigQuery データ編集者

    以下に示すように、project-number はプロジェクトのホームページに表示されます。

    リソースへのアクセス権の付与、変更、取り消しをご覧ください。

    既存のロールに変更を加える場合、またはカスタムロールを作成する場合は、そのロールに次の権限を追加します。

    • bigquery.datasets.create
    • bigquery.datasets.get
    • bigquery.jobs.create
    • bigquery.tables.create
    • bigquery.tables.get
    • bigquery.tables.updateData
  • BigQuery データセットを作成します。

米国または EU の個々のリージョンで BigQuery にデータをエクスポートする

米国または EU の分析データは米国または EU のマルチリージョンのいずれかに保存されるため、BigQuery の個々の US または EU リージョンに直接データをエクスポートすることはできません。回避策として、まずデータを Google Cloud Storage にエクスポートしてから、次のように BigQuery に転送します。

  1. Cloud Storage バケットを作成し、BigQuery のデータに関連付ける個々のリージョン(米国または EU)を [ロケーション] に設定します。
  2. 前の手順で作成したストレージ バケットを使用して、Cloud Storage データストアを作成します。
  3. データを Cloud Storage にエクスポートします。例については、以下の例 1: Cloud Storage にデータをエクスポートするをご覧ください。
  4. 以下のセクションに従って、データを BigQuery に読み込みます。

データストアの管理

データストアはエクスポート データ リポジトリ(Cloud Storage、BigQuery)への接続を定義します。

以降のセクションでは、データストアの作成と管理の方法について説明します。データストアを作成する前に、データ リポジトリ構成をテストすることをおすすめします。

データ リポジトリ構成をテストする

データ リポジトリを作成する際、Apigee により構成が有効であることのテストや検証は行われません。つまり、データストアを作成(次の手順)し、最初のデータ エクスポートを実行するまでは、エラーを検出することはできません。

データ エクスポート プロセスには実行に時間がかかることがあるため、データストアの作成前に、データ リポジトリの構成が有効であることを確認するためにテストを行い、エラーを修正すると、エラーを早期に検出できます。

データ リポジトリの構成をテストするには、POST リクエストを /organizations/{org}/analytics/datastores:test API に発行します。リクエスト本文で次の情報を渡します。

次の例は、Cloud Storage データ リポジトリの構成をテストしたものです。

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"
    }
  }'

次は、テストが成功した場合のレスポンス例です。

{
  "state": "completed",
}

次は、テストが失敗した場合のレスポンス例です。

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

その場合は、エラー メッセージの問題を解決し、データ リポジトリの構成を再度テストしてください。テストが正常に完了したら、次のセクションの説明に従ってデータストアを作成します。

データストアを作成する

データストアを作成するには、/organizations/{org}/analytics/datastores API に POST リクエストを発行します。リクエスト本文で次の情報を渡します。

各データストア タイプの例を以下に示します。

Cloud Storage データ リポジトリのレスポンスの例を次に示します。

{
    "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"
    }
}

データストアの詳細を表示するには、self プロパティで返される URL を使用します。詳しくは、データストアの詳細を表示するで説明します。

詳細については、データストア API の作成をご覧ください。

例 1: Cloud Storage データストアを作成する

次のリクエストでは、Cloud Storage データストアを作成しています。

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"
    }
  }'

ここで、OAuth 2.0 アクセス トークンの取得の説明に従って、$TOKEN が OAuth 2.0 アクセス トークンに設定されます。この例で使用されている curl オプションの詳細については、curl の使用をご覧ください。使用される環境変数の説明については、Apigee API リクエストの環境変数の設定をご覧ください。

例 2: BigQuery データストアを作成する

次のリクエストでは、BigQuery データストアを作成しています。

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"
    }
  }'

ここで、OAuth 2.0 アクセス トークンの取得の説明に従って、$TOKEN が OAuth 2.0 アクセス トークンに設定されます。この例で使用されている curl オプションの詳細については、curl の使用をご覧ください。使用される環境変数の説明については、Apigee API リクエストの環境変数の設定をご覧ください。

すべてのデータストアを表示する

組織のすべてのデータストアを表示するには、/organizations/{org}/analytics/datastores API に対して GET リクエストを発行します。

例:

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

ここで、OAuth 2.0 アクセス トークンの取得の説明に従って、$TOKEN が OAuth 2.0 アクセス トークンに設定されます。この例で使用されている curl オプションの詳細については、curl の使用をご覧ください。使用される環境変数の説明については、Apigee API リクエストの環境変数の設定をご覧ください。

レスポンスの例を次に示します。

{
  "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"
    }
  }
  ]
}

詳細については、データストア API の一覧表示をご覧ください。

データストアの詳細を表示する

データストアの詳細を表示するには、/organizations/{org}/analytics/datastores/{datastore} API に GET リクエストを発行します。

例:

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

ここで、OAuth 2.0 アクセス トークンの取得の説明に従って、$TOKEN が OAuth 2.0 アクセス トークンに設定されます。この例で使用されている curl オプションの詳細については、curl の使用をご覧ください。使用される環境変数の説明については、Apigee API リクエストの環境変数の設定をご覧ください。

Cloud Storage データストアのレスポンスの例を次に示します。

{
    "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"
    }
}

詳細については、データストア API の取得をご覧ください。

データストアを変更する

データストアを変更するには、/organizations/{org}/analytics/datastores/{datastore} API に PUT リクエストを発行します。リクエスト本文の次の情報のすべてまたは一部を渡します。

たとえば、Cloud Storage データストアを更新するには:

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"
    }
  }'

ここで、OAuth 2.0 アクセス トークンの取得の説明に従って、$TOKEN が OAuth 2.0 アクセス トークンに設定されます。この例で使用されている curl オプションの詳細については、curl の使用をご覧ください。使用される環境変数の説明については、Apigee API リクエストの環境変数の設定をご覧ください。

Cloud Storage データストアのレスポンスの例を次に示します。

{
    "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"
    }
}

詳細については、データストア API の更新をご覧ください。

データストアの削除

データストアを削除するには、/organizations/{org}/analytics/datastores/{datastore} API に DELETE リクエストを発行します。

例:

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

ここで、OAuth 2.0 アクセス トークンの取得の説明に従って、$TOKEN が OAuth 2.0 アクセス トークンに設定されます。この例で使用されている curl オプションの詳細については、curl の使用をご覧ください。使用される環境変数の説明については、Apigee API リクエストの環境変数の設定をご覧ください。

レスポンスの例を次に示します。

{}

詳細については、データストア API の削除をご覧ください。

分析データをエクスポートする

分析データをエクスポートするには、/organizations/{org}/environments/{env}/analytics/exports API に POST リクエストを発行します。リクエスト本文で次の情報を渡します。

  • エクスポート リクエストの名前と説明
  • エクスポートするデータの期間(指定できる値の範囲は 1 日のみ)
  • エクスポートするデータの形式
  • Datastore名

エクスポート リクエストの例を以下に示します。リクエスト本文のプロパティについて詳しくは、エクスポート リクエスト プロパティのリファレンスをご覧ください。

POST リクエストに対するレスポンスは次の形式になります。

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

レスポンスに含まれる state プロパティが enqueued に設定されていることに注目してください。POST リクエストは非同期的に機能します。つまり、POST リクエストはレスポンスを返した後も、引き続きバックグラウンドで実行されます。state に指定できる値には、enqueuedrunningcompletedfailed があります。

self プロパティで返された URL を使用して、データ エクスポート リクエストのステータスを表示します。詳細については、アナリティクス エクスポート リクエストのステータスの表示をご覧ください。リクエストが完了すると、レスポンスの state プロパティの値が completed に設定されます。その後、データストア内の分析データにアクセスできるようになります。

詳細については、エクスポート API の作成をご覧ください。

例 1: Cloud Storage にデータをエクスポートする

次の例では、myorg 組織の test 環境から過去 24 時間にわたる元データ一式をすべてエクスポートします。コンテンツは JSON 形式で Cloud Storage にエクスポートされます。

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"
  }'

ここで、OAuth 2.0 アクセス トークンの取得の説明に従って、$TOKEN が OAuth 2.0 アクセス トークンに設定されます。この例で使用されている curl オプションの詳細については、curl の使用をご覧ください。使用される環境変数の説明については、Apigee API リクエストの環境変数の設定をご覧ください。

self プロパティで指定された URI を使用して、ジョブのステータスをモニタリングします。手順については、アナリティクス エクスポート リクエストのステータスを表示するをご覧ください。

例 2: BigQuery にデータをエクスポートする

次の例では、カンマ区切りの CSV ファイルを BigQuery にエクスポートしています。

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"
  }'

ここで、OAuth 2.0 アクセス トークンの取得の説明に従って、$TOKEN が OAuth 2.0 アクセス トークンに設定されます。この例で使用されている curl オプションの詳細については、curl の使用をご覧ください。使用される環境変数の説明については、Apigee API リクエストの環境変数の設定をご覧ください。

注: エクスポートされた CSV ファイルは、次の接頭辞を持つ BigQuery テーブルを作成します。

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

self プロパティで指定されている URI を使用して、ジョブ ステータスをモニタリングします。手順については、特定の Analytics エクスポート リクエストのステータスを表示するをご覧ください。

エクスポート API の割り当てについて

コストのかかる Data Export API 呼び出しの使いすぎを防止するため、Apigee では /organizations/{org}/environments/{env}/analytics/exports API の呼び出しに割り当てを適用しています。

  • 組織 / 環境ごとに 1 か月あたり 70 回の呼び出し。

    たとえば、組織内に prodtest の 2 つの環境がある場合、環境ごとに 1 か月あたり 70 回の API 呼び出しを行うことができます。

呼び出しの割り当てを超えた場合、API は HTTP 429 レスポンスを返します。

すべてのアナリティクス エクスポート リクエストのステータスを表示する

すべてのアナリティクス エクスポート リクエストのステータスを表示するには、GET リクエストを /organizations/{org}/environments/{env}/analytics/exports に発行します。

たとえば、次のリクエストは、myorg 組織の test 環境に対するすべてのアナリティクス エクスポート リクエストのステータスを返します。

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

ここで、OAuth 2.0 アクセス トークンの取得の説明に従って、$TOKEN が OAuth 2.0 アクセス トークンに設定されます。この例で使用されている curl オプションの詳細については、curl の使用をご覧ください。使用される環境変数の説明については、Apigee API リクエストの環境変数の設定をご覧ください。

以下は、2 つのエクスポート要求をリストしたレスポンスの例です。1 つはエンキュー(作成済みでキューに入っている)、もう 1 つは完了したことを示しています。

[
  {
    "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",
    ...
  }
]

詳細については、データ エクスポート API の一覧表示をご覧ください。

特定の Analytics エクスポート リクエストのステータスを表示する

特定の Analytics エクスポート リクエストのステータスを表示するには、GET リクエストを /organizations/{org}/environments/{env}/analytics/exports/{exportId} に送信します。ここで、{exportId} は対象の Analytics エクスポート リクエストに関連付けられている ID です。

たとえば、次のリクエストにより、ID が 4d6d94ad-a33b-4572-8dba-8677c9c4bd98 のアナリティクス エクスポート リクエストのステータスが返されます。

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

レスポンスの例を次に示します。

{
  "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"
}

詳細については、データ エクスポート API を取得するをご覧ください。

アナリティクス エクスポートで 分析データが返されなかった場合、executionTime は 0 秒に設定されます。

Datastore リクエスト プロパティ リファレンス

次の表に、データストア タイプに基づいてデータストアを作成するときに、リクエスト本文で JSON 形式で渡すことができるプロパティを示します。

Google Cloud Storage:

特性 説明 必須
プロジェクト ID Google Cloud Platform のプロジェクト ID

Google Cloud Platform プロジェクトを作成するには、Google Cloud Platform ドキュメントのプロジェクトの作成と管理をご覧ください。

バケット名 分析データのエクスポート先となる Cloud Storage 内のバケットの名前。

注: データ エクスポートを実行する前にバケットが存在している必要があります。

Cloud Storage バケットを作成するには、Google Cloud Platform ドキュメントのストレージ バケットの作成をご覧ください。

パス 分析データを Cloud Storage バケットに保存するディレクトリ。

BigQuery 向け:

特性 説明 必須
プロジェクト ID Google Cloud Platform のプロジェクト ID

Google Cloud Platform プロジェクトを作成するには、Google Cloud Platform ドキュメントのプロジェクトの作成と管理をご覧ください。

データセット名 分析データのエクスポート先とする BigQuery データセットの名前。データのエクスポートをリクエストする前に、データセットが作成されていることを確認します。

BigQuery データセットを作成するには、Google Cloud Platform ドキュメントのデータセットの作成と使用をご覧ください。

テーブル接頭辞 BigQuery データセットの分析データ用に作成されるテーブルの名前の接頭辞

エクスポート リクエスト プロパティのリファレンス

次の表で、Analytics データをエクスポートするときに、JSON 形式のリクエスト本文で渡すことができるプロパティについて説明します。

プロパティ 説明 必須
description エクスポート リクエストの説明。 ×
name エクスポート リクエストの名前。
dateRange

エクスポートするデータの start 日と end 日を yyyy-mm-dd の形式で指定します。次に例を示します。


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

dateRange の値は 1 日を単位としてのみ指定できます。期間は start の日付の 00:00:00 UTC で開始し、end の日付の 00:00:00 UTC で終了します。

注: 前日からすべてのデータを確実に取得するには、エクスポート リクエストの開始時刻を遅らせる必要があります(たとえば、00:05:00 AM UTC など)。

outputFormat json または csv を指定します。
csvDelimiter

outputFormatcsv に設定されている場合に、CSV 出力ファイルで使用される区切り文字。デフォルトの区切り文字はカンマ(,)です。サポートされている区切り文字には、カンマ(,)、パイプ(|)、タブ(\t)があります。

×
datastoreName データストアの定義を含むデータストアの名前

例:

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