从日志到洞察：为什么API分析优于简单的日志可视化

在构建 API 之后，技术问题的解决只是开始。除了帮助开发人员使用 API，还需了解他们如何使用它，衡量其性能和受欢迎程度，并根据发现进行优化。

可能一些开发人员在进行 API 调用时遇到频繁错误，或者在实现第一个“Hello World”时耗时较长。也可能转化为付费客户的开发人员数量低于预期。需要了解 API 的使用情况并确保客户长期使用。

此时，可以查看 API 日志。然而，日志只是原始数据，如何将这些数据转化为可操作的见解，以帮助你采取行动？这篇文章将介绍如何解决这个问题。

挖掘 API 日志中的有价值信息

API 日志中包含大量有价值的可操作信息。例如，使用 API 日志数据可以回答很多关于 API 的问题，如：

请求和响应负载是什么？
哪个 API 版本使用最频繁？
API 在何处出现较高延迟？
导致 POST /*/count/events 错误的事务顺序是什么？
最常用哪些 SDK 来访问 API？

此外，还可以从 API 日志中获取关于 API 用户的见解，例如：

每个客户最常使用的端点是什么？
按使用情况来看，谁是主要客户？
哪些用户频繁从 API 中抓取大量数据？
哪些客户遇到了 401 未授权的错误？
特定客户的 API 活动是什么？

API 日志中蕴含着大量对客户和业务有利的见解。然而，如何有效地访问和分析这些日志数据是关键所在。

使用日志可视化工具分析 API 数据

为了从 API 日志数据中获得见解，通常会将这些日志传输到像 Kibana 这样的数据可视化工具中。Kibana 是最流行的日志可视化工具之一，是 Elastic Stack（以前称为 ELK Stack）的一部分，包含 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。Elasticsearch 是搜索和分析引擎，Logstash 是服务器端数据处理管道，而 Kibana 则用于探索和可视化 Elasticsearch 数据。

使用 Kibana 需要将各个部分协同组合起来，虽然它们可以很好地配合工作，但它们本质上是三个独立的工具。在 API 分析中，需要将从 UI 到 API 的客户旅程数据拼接在一起，这些“痕迹”对于将数据转化为可操作内容非常重要。这个过程并不简单，涉及确定所需数据、处理数据冲突，以及应对持续增长的索引成本。

虽然 Kibana 是一个很好的日志可视化工具，但其主要用例是基础设施监控和指标，不是专门为 API 产品设计的。因此，使用 Kibana 或自制解决方案处理 API 日志和指标往往存在一些局限性。

仅针对 API 日志和指标进行可视化的优缺点

如果已经构建了 API 产品，可能使用了 Kibana 或定制解决方案来深入了解其性能或开发者的使用情况。Kibana 作为开源工具，在日志可视化方面非常受欢迎，适合作为 API 日志分析的工具。无论选择哪种方式，了解仅使用 API 日志和分析可视化的一些优缺点非常有帮助。

优点

可以免费使用，或者针对特定项目进行定制。
擅长可视化 API 日志。
能够探索大量日志数据。
Kibana 基于 Elasticsearch，非常适合处理高基数、高维度的日志数据，这是 API 日志的必备功能。

缺点

仅与 Elasticsearch 和 Logstash 兼容。如果想与其他数据库一起使用 Kibana，可能会遇到限制。
主要为基础设施指标设计，不专门为 API 产品设计，需要为 API 日志的用例进行自定义。
将用户行为和 API 活动连接到单一旅程通常需要手动操作，容易出错。
维护 Elastic Stack 需要大量的工作，例如定期升级各部分，确保升级不影响插件或要求重写可视化内容。
可视化只是获取 API 日志见解的起点。虽然 Kibana 适合可视化日志，但通常无法直接回答“接下来该怎么做？”或“如何根据这些数据采取行动？”的问题。

API 分析：更深入的 API 洞察

专用的 API 分析工具不仅仅是简单的数据可视化，它能够从 API 日志中提取可操作的信息，并指导如何进行处理。理想情况下，API 分析工具还提供监控服务，具备快速查询引擎和基于事件的结构化数据。此外，这些工具应支持多种 API 协议，包括 REST、GraphQL、JSON-RPC、超媒体 (HATEOAS) 和 SOAP。

使用这种工具，可以对 API 日志进行过滤和聚合，甚至可以对会话令牌或用户 ID 等高基数字段进行操作，从而深入了解数十亿次 API 调用和用户操作的情况。

专用的 API 分析解决方案可以迅速提供数据洞察，为 API 优先的项目提供重要的增长动力。一旦实现有效利用，API 分析将成为推动项目发展的强大助力。