O Flow Analyzer analisa os dados dos registros de fluxo de VPC armazenados em um formato de registro. Os registros contêm campos básicos, que são os campos principais de cada registro, e campos de metadados, que fornecem mais informações. Os registros para monitoramento de fluxos de tráfego consistem em três componentes principais:
- Informações sobre o recurso
- Tipos de métricas
- Série temporal
Informações sobre o recurso
Os registros incluem os seguintes dados sobre os recursos:
- Detalhes da conexão
- Dados do repórter
- Detalhes do GKE
- Detalhes da instância
- Detalhes geográficos
- Detalhes da VPC
Tipos de métricas
Os registros incluem dados dos seguintes tipos de métricas:
- Bytes enviados: contém informações sobre os volumes de payload e não inclui cabeçalhos. O valor dessa métrica pode ser zero porque alguns pacotes têm apenas cabeçalhos e não incluem payloads.
- Pacotes enviados:indica o número de pacotes enviados da origem para o destino.
Dados brutos de séries temporais
A quantidade de dados brutos de métricas em uma única série temporal pode ser enorme, e geralmente há muitas séries temporais associadas a um tipo de métrica. Para analisar todo o conjunto de dados quanto a semelhanças, tendências ou outliers, algum processamento deve ser feito na série temporal no conjunto. Caso contrário, haverá muitos dados a serem considerados.
Para introduzir a amostragem e a agregação dos exemplos desta página, use um pequeno número de série temporal hipotéticas. Por exemplo, o diagrama a seguir mostra alguns minutos de dados brutos para o tipo de métrica de bytes por segundo:
Os dados brutos de séries temporais precisam ser manipulados antes de serem analisados. A análise geralmente envolve a amostragem dos dados e a agregação de alguns. Nesta página, descrevemos duas técnicas principais para refinar dados brutos:
- Amostragem, que remove alguns dados da consideração. O Google Cloud faz a amostragem e usa os dados necessários dos registros para executar operações conforme indicado nas consultas.
- Agregação, que combina vários dados em um conjunto menor com as dimensões especificadas.
A amostragem e a agregação são ferramentas poderosas para ajudar a identificar padrões interessantes e destacar tendências ou outliers nos dados, entre outras coisas.
Como entender o período de alinhamento
A primeira etapa na agregação de dados de série temporal é o alignment. O alinhamento cria uma nova série temporal em que os dados brutos são regularizados no tempo para que possam ser combinados com outras séries temporais alinhadas. Ele produz séries temporais com dados regularmente espaçados.
O alinhamento envolve duas etapas:
- Dividir a série temporal em intervalos de tempo regulares, também chamados de agrupamento por classes dos dados. O intervalo é chamado de período de alinhamento.
- Calcular um único valor de métrica para os pontos no período de alinhamento. Você escolhe como esse único ponto é calculado. Você pode somar todos os valores, calcular a média deles ou usar o máximo.
O diagrama a seguir mostra como o período de alinhamento é usado para agrupar os dados por classes entre os horários de início e término.
No diagrama a seguir, mostramos o resultado do uso de um período de alinhamento de cinco minutos com as seguintes etapas:
- Criação de um período de alinhamento de cinco minutos.
- Calcular o valor único da métrica usando a soma dos valores das métricas dos dados brutos.
Granularidade
Se você sabe que algo aconteceu em um período de alguns minutos e quer se aprofundar, provavelmente use um período de um minuto para alinhamento.
Se você quiser explorar tendências em períodos mais longos, um período de alinhamento maior pode ser mais apropriado. Grandes períodos de alinhamento normalmente não são úteis para analisar condições anômalas de curto prazo, como pequenos picos no tráfego. Se você usar, por exemplo, um período de alinhamento de várias semanas, a existência de uma anomalia nesse período ainda poderá ser detectada, mas os dados alinhados podem ser muito genéricos para serem úteis.
Para durações maiores, um período de alinhamento menor não é útil. Por exemplo, se você selecionar um alinhamento de 1 minuto para um período de 30 dias, o Flow Analyzer gerará mais de 43.000 pontos de dados. Como 43.000 pontos de dados é 10 vezes mais do que os 4K pixels de exibição,não é possível ver todos os detalhes, e algumas opções são desativadas para durações de tempo maiores.
Opções de alinhamento
As opções de alinhamento incluem somar os valores, encontrar o máximo, o mínimo ou a média dos valores, encontrar um valor de percentil escolhido, contar os valores, entre outras. Com o Flow Analyzer, é possível usar várias agregações de métricas como opções de alinhamento.
Se você selecionar Bytes enviados como o tipo de métrica e Origem e destino como a agregação de tráfego, as opções a seguir estarão disponíveis.
- Tráfego total
- Taxa de tráfego média
- Taxa de tráfego mediana
- Taxa de tráfego P95
- Taxa de tráfego máxima
Se você selecionar Pacotes enviados como o tipo de métrica e Origem e destino como a agregação de tráfego, as opções a seguir vão estar disponíveis.
- Pacotes agregados
- Taxa de pacotes média
- Taxa de pacotes mediana
- Taxa de pacotes P95
- Taxa de pacotes máxima
O diagrama a seguir mostra o resultado do uso de duas opções de alinhamento de tráfego total e taxa de tráfego média.
Como usar o período de alinhamento
É possível usar a opção Período de alinhamento para agregar os fluxos de tráfego em intervalos de tempo da duração selecionada. É possível ampliar ainda mais o gráfico e ver os detalhes específicos, se necessário.
A seguir
- Analisar fluxos de tráfego
- Ativar a Análise de dados de registros
- Configure um bucket central
- Executar testes de conectividade no Flow Analyzer
- Monitorar seus fluxos de tráfego
- Resolver problemas de dados no Flow Analyzer