Flow Analyzer analiza los datos de los registros de flujo de VPC almacenados en un formato de registro. Los registros contienen campos base, que son los campos principales de cada registro, y campos de metadatos, que proporcionan más información. Los registros para supervisar los flujos de tráfico constan de tres componentes principales:
- Información del recurso
- Tipos de métricas
- Series temporales
Información del recurso
Los registros incluyen los siguientes datos sobre los recursos:
- Detalles de la conexión
- Datos del reportero
- Detalles de GKE
- Detalles de la instancia
- Detalles geográficos
- Detalles de VPC
Tipos de métricas
Los registros incluyen datos para los siguientes tipos de métricas:
- Bytes enviados: Contiene información sobre los volúmenes de carga útil y no incluye encabezados. Este valor de métrica puede ser cero porque algunos paquetes solo tienen encabezados y no incluyen ninguna carga útil.
- Paquetes enviados: indica el número de paquetes enviados desde el origen hacia el destino.
Datos de series temporales sin procesar
La cantidad de datos sin procesar de una métrica temporal puede ser enorme y, por lo general, hay muchas series temporales asociadas con un tipo de métrica. Para analizar todo el conjunto de datos en busca de similitudes, tendencias o valores atípicos, se debe realizar algo de procesamiento en las series temporales del conjunto. De lo contrario, hay demasiados datos para tener en cuenta.
Para ingresar el muestreo y la agregación de los ejemplos de esta página, usa una pequeña cantidad de series temporales hipotéticas. Por ejemplo, en el siguiente diagrama, se muestran datos sin procesar de unos minutos para el tipo de métrica de bytes por segundo:
Los datos de series temporales sin procesar deben manipularse antes de que se los pueda analizar, y el análisis, a menudo, implica muestrear los datos y agregar algunos. En esta página, se describen dos técnicas principales para definir mejor los datos sin procesar:
- Muestreo: Quita la consideración de algunos datos. Google Cloud realiza el muestreo y usa los datos requeridos de los registros para realizar operaciones como se indica en las consultas.
- Agregación, que combina varios datos en un conjunto más pequeño según las dimensiones que especifiques.
El muestreo y la agregación son herramientas potentes para ayudar a identificar patrones interesantes y destacar tendencias o valores atípicos en los datos, entre otras cosas.
Información sobre el período de alineación
El primer paso para agregar datos de series temporales es el alignment. La alineación crea una serie temporal nueva en la que se normalizan a tiempo los datos sin procesar para que se puedan combinar con otras series temporales alineadas. La alineación produce series temporales con datos espaciados con regularidad.
La alineación implica dos pasos:
- Dividir las series temporales en intervalos de tiempo regulares, también llamado agrupamiento de datos. El intervalo se denomina período de alineación.
- Calcula un valor de métrica único para los puntos del período de alineación. Tú eliges cómo se calcula ese punto único: puedes sumar todos los valores, calcular su promedio o usar el máximo.
En el siguiente diagrama, se muestra cómo se usa el período de alineación para bucket los datos dentro de la hora de inicio y la hora de finalización.
En el siguiente diagrama, se muestra el resultado de usar un período de alineación de cinco minutos con los siguientes pasos:
- Crear un período de alineación de intervalo de tiempo de cinco minutos.
- Calcular el valor de la métrica única mediante la suma de los valores de las métricas de los datos sin procesar
Nivel de detalle
Si sabes que algo sucedió en un lapso de un par de minutos y deseas profundizar más, es probable que debas usar un período de un minuto para la alineación.
Si te interesa explorar tendencias durante períodos más largos, un período de alineación más extenso podría ser más apropiado. Por lo general, los períodos de alineación grandes no son útiles para analizar condiciones anómalas a corto plazo, como aumentos breves en el tráfico. Si usas, por ejemplo, un período de alineación de varias semanas, se puede detectar la existencia de una anomalía en ese período, pero los datos alineados pueden ser demasiado generales como para ser de gran ayuda.
Para duraciones prolongadas, un período de alineación más pequeño no es útil. Por ejemplo, si seleccionas una alineación de 1 minuto para un período de 30 días, Flow Analyzer genera más de 43,000 datos. Como 43,000 datos son 10 veces más que los píxeles de la pantalla de 4K, no puedes ver todos los detalles, y algunas opciones están inhabilitadas durante períodos extensos.
Opciones de alineación
Las opciones de alineación incluyen la suma de los valores, la búsqueda del máximo, el mínimo o la media de los valores, la búsqueda de un valor de percentil elegido y el recuento de valores, entre otras opciones. Con Flow Analyzer, puedes usar varias agregaciones de métricas como opciones de alineación.
Si seleccionas Bytes enviados como el tipo de métrica y Origen y destino como la agregación de tráfico, estarán disponibles las siguientes opciones.
- Tráfico total
- Tasa de tráfico promedio
- Tasa mediana de tráfico
- Tasa de tráfico P95
- Tasa máxima de tráfico
Si seleccionas Paquetes enviados como el tipo de métrica y Origen y destino como la agregación de tráfico, estarán disponibles las siguientes opciones.
- Agregar paquetes
- Tasa promedio de paquetes
- Tasa mediana de paquetes
- Tasa de paquetes P95
- Tasa máxima de paquetes
En el siguiente diagrama, se muestra el resultado de usar dos opciones de alineación de tráfico total y tasa de tráfico promedio.
Usa el período de alineación
Puedes usar la opción Período de alineación (Alignment period) para agregar los flujos de tráfico en intervalos de tiempo de la duración seleccionada. Puedes acercar aún más el gráfico y ver los detalles específicos, si es necesario.
¿Qué sigue?
- Analiza los flujos de tráfico
- Habilitar el Análisis de registros
- Configura un bucket central
- Ejecuta pruebas de conectividad desde Flow Analyzer
- Supervisa tus flujos de tráfico
- Soluciona problemas de datos en Flow Analyzer