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Como estabelecer um data lake do Cloud Logging para o BigQuery com a Apigee

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Exporting logs in bigquery

Testing the API Proxy in Apigee REST Client

Como estabelecer um data lake do Cloud Logging para o BigQuery com a Apigee

1 hora 30 minutos 5 créditos

GSP669

Laboratórios autoguiados do Google Cloud

Introdução

A Apigee Edge permite que você exponha rapidamente os serviços de back-end como APIs. Para isso, você precisa criar um proxy de API que forneça uma fachada para o serviço de back-end a ser exposto. Basta informar o endereço de rede do serviço de back-end, além de algumas informações para a Edge criar o proxy de API que é exposto aos desenvolvedores.

O proxy de API separa a implementação do serviço de back-end da API que os desenvolvedores consomem. Assim, eles se protegem das mudanças futuras nos seus serviços de back-end. Enquanto você atualiza os serviços de back-end, os desenvolvedores, isolados dessas mudanças, podem continuar chamando a API sem interrupções.

Com os proxies de APIs, você usa toda a capacidade da plataforma de APIs da Apigee para garantir as chamadas de API, limitar o tráfego, mediar mensagens, controlar o tratamento de erros, armazenar itens em cache, criar portais de desenvolvedores, documentar APIs, analisar dados do tráfego de APIs, ganhar dinheiro com o uso das APIs, proteger-se contra bots maliciosos e muito mais.

As extensões da Apigee ajudam você a integrar recursos externos aos seus proxies de API. Por exemplo, você pode integrar os serviços do Google Cloud, como o Google Cloud Storage, o Cloud Logging (antigo Stackdriver Logging), o BigQuery etc., com o proxy de API executado na Apigee Edge. No tempo de execução, um proxy de API usa a extensão para trocar solicitações e respostas com o recurso externo.

Neste laboratório, você aprenderá a exportar os dados do Cloud Logging para análise no BigQuery e permitir o acesso a esses dados agregados pelas APIs com a Apigee Edge.

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