Was muss ich bei Fastly einrichten?

Einen HTTPS-Endpunkt für das Logging in dem Service, den Sie beobachten möchten, mit Ihrer URL für den Datenempfang bei LLM Pulse als Ziel. Er wird mit der nächsten Aktivierung einer Service-Version wirksam, ganz ohne VCL-Änderungen.

Welches Log-Format sollte ich verwenden?

Zeilengetrenntes JSON (NDJSON) mit den Feldern für Zeitstempel, User-Agent und URL. Mehr braucht LLM Pulse nicht, um KI-Bots zu erkennen und zuzuordnen.

Wirkt sich das auf das Caching oder die Leistung der Auslieferung aus?

Nein. Die Logging-Pipeline von Fastly läuft getrennt von der Verarbeitung der Anfragen. Latenz und Caching-Verhalten bei der Auslieferung bleiben daher unverändert.

Welche Tarife enthalten die Fastly-Integration?

Agent Analytics ist ab Tarif Scale enthalten. Die Analyse je URL ist durch monatliche Credits abgedeckt.

Integration für Agent Analytics

Übertragen Sie den Traffic von KI-Bots aus Fastly in Echtzeit

Übertragen Sie Anfragedaten mit Fastly Real-Time Logs fortlaufend an LLM Pulse und erkennen Sie in Echtzeit, welche KI-Agenten Ihre Edge-Server passieren, von GPTBot bis PerplexityBot.

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Funktionen

Edge-Logs in Echtzeit, echte Transparenz über KI-Agenten

Die Logging-Pipeline von Fastly gehört zu den schnellsten der Branche. Leiten Sie die Logs an LLM Pulse weiter, und Ihr Überblick über KI-Bots ist immer aktuell.

Log-Streaming in Echtzeit über HTTPS

Erstellen Sie in Fastly einen HTTPS-Endpunkt für das Logging und fügen Sie Ihre URL für den Datenempfang ein. Die Logs kommen dann Sekunden nach jeder Anfrage als zeilengetrenntes JSON an.

Jeder KI-Agent erkannt

Wir gleichen die Anfragen mit unserem Katalog von KI-Bots ab, darunter GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, OAI-SearchBot, Google-Extended, Bytespider und Amazonbot, und gruppieren die Anfragen nach Unternehmen und Kategorie.

Pro Service einsetzbar

Verbinden Sie den Logging-Endpunkt mit genau den Fastly-Services, die Sie beobachten möchten, und beschränken Sie das Tracking von KI-Bots so auf die richtigen Websites.

Endpunkt mit Token, jederzeit erneuerbar

Ihre URL für den Datenempfang enthält einen eindeutigen geheimen Schlüssel. Erneuern Sie den Schlüssel, wann immer Sie möchten. Die bisherige URL funktioniert danach noch 48 Stunden lang, damit keine Logs verloren gehen.

So funktioniert die Fastly-Integration

Ein Logging-Endpunkt, einmal eingerichtet.

1

Endpunkt für den Datenempfang generieren

Wählen Sie in Agent Analytics die Integration Fastly Real-Time Logs aus und generieren Sie Ihre eindeutige Endpunkt-URL für den Datenempfang.
2

HTTPS-Logging-Endpunkt in Fastly hinzufügen

Öffnen Sie in Ihrem Fastly-Service den Bereich „Logging“, erstellen Sie einen HTTPS-Endpunkt, fügen Sie die URL ein und wählen Sie zeilengetrenntes JSON als Format.
3

Bereitstellen und beobachten

Aktivieren Sie die Service-Version, dann werden die Logs fortlaufend übertragen. Gesamtwerte, Zeitreihen und Aufschlüsselungen der KI-Bots nach Unternehmen erscheinen innerhalb weniger Minuten in Ihrem Dashboard.

Häufige Fragen

Häufige Fragen zur Fastly-Integration für Agent Analytics.

: Einen HTTPS-Endpunkt für das Logging in dem Service, den Sie beobachten möchten, mit Ihrer URL für den Datenempfang bei LLM Pulse als Ziel. Er wird mit der nächsten Aktivierung einer Service-Version wirksam, ganz ohne VCL-Änderungen.
: Zeilengetrenntes JSON (NDJSON) mit den Feldern für Zeitstempel, User-Agent und URL. Mehr braucht LLM Pulse nicht, um KI-Bots zu erkennen und zuzuordnen.
: Nein. Die Logging-Pipeline von Fastly läuft getrennt von der Verarbeitung der Anfragen. Latenz und Caching-Verhalten bei der Auslieferung bleiben daher unverändert.
: Agent Analytics ist ab Tarif Scale enthalten. Die Analyse je URL ist durch monatliche Credits abgedeckt.