适用于Django Rest Framework API管理的最佳分析工具选型咨询

• 自研轻量方案（适配度最高，适合有开发能力的团队）
  • 采集侧：在DRF自定义中间件中新增埋点逻辑，统一采集每次API请求的请求源IP对应的地理位置、所属API分类、请求耗时、状态码、返回数据大小等核心字段，存入InfluxDB这类支持多维度标签的时序数据库即可，采集逻辑开发量不超过100行代码
  • 可视化侧：直接复用现有Mapbox开发能力，把不同区域的API请求量、错误率等数据渲染为地图热力图、区域色块图；API数据对比部分用ECharts等开源图表库实现，可完全自定义统计维度和展示样式，没有第三方工具的功能限制
• 第三方云服务选型（节省开发成本，适合短时间上线需求）
  • 优先选带地理维度分析能力的API管理类产品：这类产品原生支持对接DRF服务做API请求全量采集，内置地理标签自动解析能力，可直接生成区域API调用分布地图，同时自带的自定义看板功能可拖拽生成各类API调用数据的对比图表，配置门槛极低
  • 次选通用自定义事件分析类产品：将每次API调用作为自定义事件上报，把地理位置、API标识等信息作为事件属性传入，产品内置的地理分析面板可直接展示调用分布，自定义报表功能可满足多API数据对比需求

此前Grafana+Prometheus方案不匹配的核心原因是该类基础设施监控工具原生不支持地理维度的聚合和可视化，且标签维度扩展灵活性较低，选型时可直接排除纯服务器监控类产品，重点确认工具是否支持自定义多维度标签聚合、原生地理可视化能力、自由配置统计看板三个核心功能即可，无需选择功能冗余的全链路监控产品。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pradyum Gupta