Flow Analyzer analysiert Daten von VPC-Flusslogs, die in einem Eintragsformat gespeichert sind. Logdatensätze enthalten Basisfelder – die wichtigsten Felder jedes Logeintrags – sowie Metadatenfelder mit weiteren Informationen. Die Logeinträge zum Überwachen von Trafficflüssen bestehen aus drei Hauptkomponenten:
- Ressourceninformationen
- Messwerttypen
- Zeitreihe
Ressourceninformationen
Die Logeinträge enthalten die folgenden Daten zu den Ressourcen:
Messwerttypen
Die Logeinträge enthalten Daten für die folgenden Messwerttypen:
- Gesendete Bytes: enthält Informationen zu den Nutzlast-Volumes, enthält aber keine Header. Dieser Messwert kann null sein, da einige Pakete nur Header und keine Nutzlasten enthalten.
- Gesendete Pakete: Gibt die Anzahl der Pakete an, die von der Quelle an das Ziel gesendet werden.
Unformatierte Zeitachsendaten
Die Menge an Messwertrohdaten in einer einzelnen Zeitreihe kann enorm sein und einem Messwerttyp sind normalerweise viele Zeitreihen zugeordnet. Um den gesamten Datensatz auf Gemeinsamkeiten, Trends oder Ausreißer zu analysieren, muss die Zeitreihe im Dataset verarbeitet werden. Andernfalls gibt es zu viele Daten, um sie zu berücksichtigen.
Verwenden Sie eine kleine Anzahl hypothetischer Zeitachsen, um eine Einführung in die Stichprobenerhebung und die Aggregation der Beispiele auf dieser Seite zu erhalten. Das folgende Diagramm zeigt beispielsweise Rohdaten von einigen Minuten für den Messwerttyp Byte pro Sekunde:
Rohdaten zu Zeitreihen müssen bearbeitet werden, bevor sie analysiert werden können. Bei der Analyse werden häufig Stichproben der Daten erhoben und einige davon aggregiert. Auf dieser Seite werden zwei Haupttechniken zum Verfeinern von Rohdaten beschrieben:
- Stichproben: Damit werden einige Daten nicht berücksichtigt. Google Cloud führt die Stichproben durch und verwendet die erforderlichen Daten aus den Logdatensätzen, um die in den Abfragen angegebenen Vorgänge auszuführen.
- Aggregation: Hierbei werden mehrere Daten anhand von Dimensionen, die Sie angeben, zu einem kleineren Satz zusammengefasst.
Stichproben und Aggregation sind leistungsstarke Tools, um unter anderem interessante Muster zu identifizieren und Trends oder Ausreißer in den Daten hervorzuheben.
Informationen zum Ausrichtungszeitraum
Der erste Schritt beim Aggregieren von Zeitachsendaten ist die alignment. Durch die Ausrichtung wird eine neue Zeitachse erstellt, in der die Rohdaten regelmäßig aktualisiert werden, sodass sie mit anderen ausgerichteten Zeitachsen kombiniert werden können. Die Ausrichtung erzeugt Zeitreihen mit Daten in regelmäßigen Abständen.
Die Ausrichtung umfasst zwei Schritte:
- Unterteilen der Zeitachsen in regelmäßige Zeitintervalle, auch Daten-Bucketing genannt. Das Intervall wird als Ausrichtungszeitraum bezeichnet.
- Berechnung eines einzelnen Messwerts für die Punkte im Ausrichtungszeitraum. Sie entscheiden, wie dieser einzelne Punkt berechnet wird: Sie können alle Werte summieren, ihren Durchschnitt berechnen oder das Maximum verwenden.
Das folgende Diagramm zeigt, wie der Ausrichtungszeitraum verwendet wird, um die Daten innerhalb der Start- und Endzeit zusammenzuführen.
Das folgende Diagramm zeigt das Ergebnis einer Verwendung eines Ausrichtungszeitraums von fünf Minuten mit den folgenden Schritten:
- Erstellen eines Ausrichtungszeitraums von fünf Minuten
- Sie berechnen den einzelnen Messwert anhand der Summe der Messwerte aus den Rohdaten.
Detaillierungsgrad
Wenn Sie wissen, dass etwas innerhalb von ein paar Minuten passiert ist, und Sie tiefer ins Detail gehen möchten, sollten Sie für die Abstimmung einen Zeitraum von einer Minute verwenden.
Wenn Sie Trends über längere Zeiträume untersuchen möchten, ist möglicherweise ein längerer Ausrichtungszeitraum geeigneter. Lange Ausrichtungszeiträume sind in der Regel nicht nützlich, um kurzfristige anomale Bedingungen wie kurze Traffic-Spitzen zu untersuchen. Wenn Sie beispielsweise einen mehrwöchigen Ausrichtungszeitraum verwenden, kann das Vorhandensein einer Anomalie in diesem Zeitraum weiterhin erkannt werden. Die ausgerichteten Daten sind jedoch möglicherweise zu allgemein, um sehr hilfreich zu sein.
Bei großen Zeiträumen ist ein kürzerer Ausrichtungszeitraum nicht hilfreich. Wenn Sie beispielsweise eine 1-minütige Ausrichtung für einen Zeitraum von 30 Tagen auswählen, generiert Flow Analyzer mehr als 43.000 Datenpunkte. Da 43.000 Datenpunkte zehnmal mehr als die 4.000 Displaypixel sind, können Sie nicht alle Details sehen. Außerdem sind einige Optionen für längere Zeiträume deaktiviert.
Ausrichtungsoptionen
Ausrichtungsoptionen umfassen das Summieren der Werte, das Ermitteln des Höchst-, Minimal- oder Mittelwerts der Werte, das Ermitteln eines ausgewählten Perzentilwerts, das Zählen der Werte usw. Mit Flow Analyzer können Sie verschiedene Messwertaggregationen als Ausrichtungsoptionen verwenden.
Wenn Sie Gesendete Byte als Messwerttyp und Quelle und Ziel als Traffic-Aggregation auswählen, sind die folgenden Optionen verfügbar.
- Traffic insgesamt
- Durchschnittliche Traffic-Rate
- Median-Traffic-Rate
- P95-Traffic-Rate
- Maximale Traffic-Rate
Wenn Sie Pakete gesendet als Messwerttyp und Quelle und Ziel als Traffic-Aggregation auswählen, sind die folgenden Optionen verfügbar.
- Aggregierte Pakete
- Durchschnittliche Paketrate
- Median-Paketsenderate
- P95-Paketsenderate
- Maximale Paketrate
Das folgende Diagramm zeigt das Ergebnis der Verwendung von zwei Ausrichtungsoptionen: Gesamtverkehr und Durchschnittliche Traffic-Rate.
Ausrichtungszeitraum wird verwendet
Mit der Option Alignment period (Ausrichtungszeitraum) können Sie die Trafficflüsse in Zeitintervallen der ausgewählten Dauer zusammenfassen. Sie können die Grafik weiter heranzoomen und die spezifischen Details sehen.
Nächste Schritte
- Traffic-Flüsse analysieren
- Loganalysen aktivieren
- Zentralen Bucket konfigurieren
- Konnektivitätstests mit dem Flow Analyzer ausführen
- Trafficflüsse beobachten
- Datenprobleme in Flow Analyzer beheben