INTEGRITY Документация

← Cloudflare Workers / workers / examples

Запись в Analytics Engine

Workers Analytics Engine обеспечивает масштабируемую аналитику временных рядов. Используйте её для отслеживания собственных метрик, построения биллинга на основе использования или оценки состояния сервиса в разрезе отдельных клиентов.

В отличие от логов, Analytics Engine предназначен для агрегированных запросов по данным с высокой кардинальностью. Запись данных неблокирующая и не влияет на задержку запросов.

Настройка привязки

Добавьте привязку набора данных Analytics Engine в файл конфигурации Wrangler. Набор данных создается автоматически при первой записи в него.

{
	"analytics_engine_datasets": [
		{
			"binding": "ANALYTICS",
			"dataset": "my_dataset",
		},
	],
}
[[analytics_engine_datasets]]
binding = "ANALYTICS"
dataset = "my_dataset"

Записывайте точки данных

export default {
	async fetch(request, env) {
		const url = new URL(request.url);

		// Write a page view event
		env.ANALYTICS.writeDataPoint({
			blobs: [
				url.pathname,
				request.headers.get("cf-connecting-country") ?? "unknown",
			],
			doubles: [1], // Count
			indexes: [url.hostname], // Sampling key
		});

		// Write a response timing event
		const start = Date.now();
		const response = await fetch(request);
		const duration = Date.now() - start;

		env.ANALYTICS.writeDataPoint({
			blobs: [url.pathname, response.status.toString()],
			doubles: [duration],
			indexes: [url.hostname],
		});

		// Writes are non-blocking - no need to await or use waitUntil()
		return response;
	},
};
interface Env {
	ANALYTICS: AnalyticsEngineDataset;
}

export default {
	async fetch(request: Request, env: Env): Promise<Response> {
		const url = new URL(request.url);

		// Write a page view event
		env.ANALYTICS.writeDataPoint({
			blobs: [
				url.pathname,
				request.headers.get("cf-connecting-country") ?? "unknown",
			],
			doubles: [1], // Count
			indexes: [url.hostname], // Sampling key
		});

		// Write a response timing event
		const start = Date.now();
		const response = await fetch(request);
		const duration = Date.now() - start;

		env.ANALYTICS.writeDataPoint({
			blobs: [url.pathname, response.status.toString()],
			doubles: [duration],
			indexes: [url.hostname],
		});

		// Writes are non-blocking - no need to await or use waitUntil()
		return response;
	},
};

Структура точки данных

Каждая точка данных состоит из:

Запрос ваших данных

Запрашивайте данные с помощью SQL API:

curl "https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/$CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID/analytics_engine/sql" \
  --header "Authorization: Bearer $CLOUDFLARE_API_TOKEN" \
  --data "SELECT blob1 AS path, SUM(_sample_interval) AS views FROM my_dataset WHERE timestamp > NOW() - INTERVAL '1' HOUR GROUP BY path ORDER BY views DESC LIMIT 10"