API分析 - 什么是 API 分析？

什么是 API 分析？

[分析] 用于发现、解释和交流数据中有意义的模式
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分析数据可以确定数据不同部分之间的关系以及模式是否存在。但是，根据类型和来源可以采用不同的方法来分析数据。因此，分析师必须选择某种分析来执行。这最好是适合他们收集的数据类型的数据。

两种主要类型的数据是定性的 和 定量的。

艺术展上的定性分析师可能会通过观察然后写下文字来描述一幅画的质量。相反，定量分析师可能会测量绘画的尺寸并记录数字。

API 分析是我们记录API 请求中的定性和定量数据并以有意义的方式使用的所有方法。

如果我们想知道 API 请求花费了多长时间，我们可以测量延迟。延迟是事件之间的时间间隔。计算机可以非常快地完成任务，因此通常以毫秒 (ms) 为单位。

尽管定量数据在 API 分析中很重要，但定性数据也发挥着重要作用。 API 分析中的定性数据的一个示例是请求的HTTP 方法。

此外，您可以使用定性数据来帮助对定量数据进行分类。例如，用户抱怨其应用程序上的某个操作需要很长时间。在您的分析中，您注意到当用户执行操作时会发送POST请求（一种 HTTP 方法），并且该请求具有异常高的延迟。在这个简单的示例中，定性和定量 API 分析的使用在数据中产生了有意义的发现。

API 分析的重要性是从上一节末尾的简单示例推断出来的。如果有人收集分析，他们可以使用分析来描述、诊断、规定或预测数据中的模式。

这些分析能够解决对组织产生财务影响的现实业务问题。

举一个具体的例子，组织或开发人员订阅API，并根据其定价获得配额。该计划每月费用为 100 元，每月允许 10,000 个 API 请求，但超过该配额的任何请求都会产生每个请求 0.10 元的费用。

这可以解释为任何超过配额的请求的成本是低于配额的请求的十倍。

如果团队经理在月底收到一张超额费用为 88 元的发票，他们会想知道：

幂简集成允许在团队、应用程序或 API 级别划分 API 订阅和使用。

因此，确定谁发送了过多的请求是一项简单的任务。您可以将请求精确定位到应用程序。

接下来，使用幂简集成的分析，您可以查看：

所有这些分析都可以帮助您确定发送请求的原因。

确定可以做什么并不那么简单。可能存在恶意 HTTP 请求功能，尽管参数不正确，但仍不断重试失败的请求。另一种可能性是应用程序的用户数量意外增加，这意味着预测的请求不足。

一种情况是通过修复代码中的错误来解决，另一种情况是通过付费计划以应对使用量的增加来解决。

无论哪种方式，收集 API 分析的重要性都是显而易见的！

当使用计算机和网络时，数据的力量非常强大。跟踪 API 分析可以使API 管理更轻松，从而帮助解决问题并节省资金。汇总分析外部和内部 API 使用情况可以增加您发现瓶颈并提高应用程序效率的机会。