Wie verbinden Google Cloud BigQuery (REST) und Feedly
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud BigQuery (REST) und Feedly
Klicken Sie im Arbeitsbereich auf die Schaltfläche „Neues Szenario erstellen“.

Fügen Sie den ersten Schritt hinzu
Fügen Sie den ersten Knoten hinzu – einen Trigger, der das Szenario startet, wenn er das erforderliche Ereignis empfängt. Trigger können geplant werden, aufgerufen werden durch Google Cloud BigQuery (REST), ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Google Cloud BigQuery (REST) or Feedly ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud BigQuery (REST) or Feedlyund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Google Cloud BigQuery (REST) Knoten
Wähle aus Google Cloud BigQuery (REST) Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

Google Cloud BigQuery (REST)
Konfigurieren Sie die Google Cloud BigQuery (REST)
Klicken Sie auf Google Cloud BigQuery (REST) Knoten, um ihn zu konfigurieren. Sie können den Google Cloud BigQuery (REST) URL und wählen Sie zwischen DEV- und PROD-Versionen. Sie können es auch zur Verwendung in weiteren Automatisierungen kopieren.

Google Cloud BigQuery (REST)
Knotentyp
#1 Google Cloud BigQuery (REST)
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)
Führen Sie den Knoten einmal aus
Fügen Sie Feedly Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Cloud BigQuery (REST) Knoten, auswählen Feedly aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Feedly.

Google Cloud BigQuery (REST)
⚙
Feedly
Authentifizieren Feedly
Klicken Sie nun auf Feedly und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem Feedly Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung Feedly durch Latenode.

Google Cloud BigQuery (REST)
⚙
Feedly
Knotentyp
#2 Feedly
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Feedly
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Cloud BigQuery (REST) und Feedly Nodes
Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

Google Cloud BigQuery (REST)
⚙
Feedly
Knotentyp
#2 Feedly
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Feedly
Feedly OAuth 2.0
Wählen Sie eine Aktion aus *
Tag auswählen
Karte
Die Aktions-ID
Führen Sie den Knoten einmal aus
Richten Sie das ein Google Cloud BigQuery (REST) und Feedly Integration
Verwenden Sie verschiedene Latenode-Knoten, um Daten zu transformieren und Ihre Integration zu verbessern:
- Verzweigung: Erstellen Sie mehrere Verzweigungen innerhalb des Szenarios, um komplexe Logik zu verarbeiten.
- Zusammenführen: Kombinieren Sie verschiedene Knotenzweige zu einem und leiten Sie Daten durch ihn weiter.
- Plug-and-Play-Knoten: Verwenden Sie Knoten, die keine Kontoanmeldeinformationen erfordern.
- Fragen Sie die KI: Verwenden Sie die GPT-gestützte Option, um jedem Knoten KI-Funktionen hinzuzufügen.
- Warten: Legen Sie Wartezeiten fest, entweder für bestimmte Zeiträume oder bis zu bestimmten Terminen.
- Unterszenarien (Knoten): Erstellen Sie Unterszenarien, die in einem einzigen Knoten gekapselt sind.
- Iteration: Verarbeiten Sie Datenarrays bei Bedarf.
- Code: Schreiben Sie benutzerdefinierten Code oder bitten Sie unseren KI-Assistenten, dies für Sie zu tun.

JavaScript
⚙
KI Anthropischer Claude 3
⚙
Feedly
Trigger auf Webhook
⚙
Google Cloud BigQuery (REST)
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Cloud BigQuery (REST), Feedlyund alle zusätzlichen Knoten, vergessen Sie nicht, das Szenario zu speichern und auf „Bereitstellen“ zu klicken. Durch die Aktivierung des Szenarios wird sichergestellt, dass es automatisch ausgeführt wird, wenn der Triggerknoten eine Eingabe empfängt oder eine Bedingung erfüllt ist. Standardmäßig sind alle neu erstellten Szenarien deaktiviert.
Testen Sie das Szenario
Führen Sie das Szenario aus, indem Sie auf „Einmal ausführen“ klicken und ein Ereignis auslösen, um zu prüfen, ob das Google Cloud BigQuery (REST) und Feedly Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud BigQuery (REST) und Feedly (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.
Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Google Cloud BigQuery (REST) und Feedly
Feedly + Google Cloud BigQuery (REST) + Google Tabellen: Überwacht einen Feedly-Feed auf neue Artikel, analysiert Artikeldaten mithilfe von Google Cloud BigQuery und protokolliert die Analyseergebnisse in einem Google Sheet.
Feedly + Google Cloud BigQuery (REST) + Slack: Überwacht Feedly auf neue Artikel aus angegebenen Quellen. Anschließend analysiert es den Artikel mit BigQuery und sendet wichtige Erkenntnisse an einen Slack-Kanal.
Google Cloud BigQuery (REST) und Feedly Integrationsalternativen
Über uns Google Cloud BigQuery (REST)
Automatisieren Sie BigQuery-Daten-Workflows in Latenode. Fragen Sie riesige Datensätze direkt in Ihren Automatisierungsszenarien ab und analysieren Sie sie – ganz ohne manuelles SQL. Planen Sie Abfragen, transformieren Sie Ergebnisse mit JavaScript und leiten Sie Daten an andere Anwendungen weiter. Skalieren Sie Ihre Datenverarbeitung ohne komplexe Programmierung oder hohe Kosten pro Vorgang. Ideal für Reporting, Analyse und Data-Warehousing-Automatisierung.
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Über uns Feedly
Aggregieren und filtern Sie Feedly-Artikel in Latenode, um inhaltsgesteuerte Workflows zu automatisieren. Verfolgen Sie Markenerwähnungen, Branchentrends oder Wettbewerbsaktivitäten und lösen Sie dann sofort Aktionen aus, wie das Posten in sozialen Medien, das Aktualisieren von Datenbanken oder das Benachrichtigen von Teams – alles basierend auf benutzerdefinierten Regeln und Logik.
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So funktioniert Latenode
FAQ Google Cloud BigQuery (REST) und Feedly
Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery (REST)-Konto mithilfe von Latenode mit Feedly verbinden?
Um Ihr Google Cloud BigQuery (REST)-Konto mit Feedly auf Latenode zu verbinden, folgen Sie diesen Schritten:
- Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
- Navigieren Sie zum Abschnitt „Integrationen“.
- Wählen Sie Google Cloud BigQuery (REST) aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre Google Cloud BigQuery (REST)- und Feedly-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich Feedly-Artikel automatisch in BigQuery archivieren?
Ja, das ist möglich! Latenode ermöglicht nahtlose Datenübertragung und archiviert relevante Feedly-Artikel in BigQuery. Profitieren Sie von leistungsstarker Datenanalyse und historischem Tracking – ganz ohne Code.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery (REST) mit Feedly ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud BigQuery (REST) mit Feedly können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Speichern und analysieren Sie Feedly-Artikeldaten in BigQuery zur Trendanalyse.
- Lösen Sie BigQuery-Abfragen basierend auf neuen Artikeln in Feedly-Feeds aus.
- Bereichern Sie Feedly-Artikel mit Daten, die aus BigQuery-Datensätzen abgerufen wurden.
- Automatisieren Sie die Berichterstattung über die Interaktion mit Feedly-Inhalten mithilfe von BigQuery-Daten.
- Erstellen Sie Echtzeit-Dashboards basierend auf kombinierten Erkenntnissen von Feedly und BigQuery.
Welche Authentifizierungsmethoden unterstützt Google Cloud BigQuery (REST)?
Latenode unterstützt OAuth 2.0 und die Dienstkontoauthentifizierung für Google Cloud BigQuery (REST) und bietet so sicheren Zugriff auf Ihre Daten.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud BigQuery (REST) und Feedly auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Für die Übertragung großer Datenmengen von Feedly zu BigQuery können Ratenbegrenzungen gelten.
- Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise benutzerdefinierten JavaScript-Code.
- Die API-Einschränkungen von Feedly können sich auf die Häufigkeit von Datenaktualisierungen auswirken.