流分析器可分析 记录格式。 日志记录包含基本字段，即每条日志记录的核心字段； 和元数据字段，它们提供了更多信息。以下各项的日志记录： 流量监控主要包括三个部分：
- 资源信息
- 指标类型
- 时间序列
资源信息
日志记录包含以下与资源相关的数据：
指标类型
日志记录包含以下指标类型的数据：
- 发送的字节数：包含载荷量和 不包含标题。此指标值可以为零，因为某些数据包 只包含标头，不包含任何载荷。
- 发送的数据包数量：表示从来源发送的数据包数量 发送到目标位置
原始时间序列数据
单个时间序列中的原始指标数据量可能非常大，并且通常有许多时间序列与指标类型相关联。要分析 获取一整组数据以找出共性、趋势或离群值， 对数据集中的时序执行不同的操作。否则，由于数据量太大 。
要介绍本页上的示例的采样和汇总，请使用少量样本 假设的时序数量。例如，下图中的 会显示几分钟内对于每字节数/ second：
原始时间序列数据必须经过处理才能进行分析，而分析通常涉及对数据进行抽样并将一些数据聚合在一起。本页介绍了两种主要的原始数据优化方法：
- 抽样：从考虑范围中移除部分数据。 Google Cloud 会执行抽样，并使用日志记录中的所需数据执行查询中指示的操作。
- 聚合：将多个数据整合到一起， 根据您指定的尺寸设置
抽样和汇总是强大的工具，有助于识别有趣的模式，并突出显示数据中的趋势或离群值等。
了解校准时间段
聚合时间序列数据的第一步是校准。校准会创建一个新的时间序列，其中原始数据会按时间进行正则化，以便可将其与其他时间序列合并。校准能节省时间 以有规律间隔的数据组成的数据系列。
校准包含两个步骤：
- 将时间序列划分为固定的时间间隔，也称为数据分桶。该间隔称为校准时间段。
- 计算校准时间段内点的单个指标值。您可以选择如何计算单个点；可以将所有值相加， 或使用最大值。
下图显示了如何使用校准时间段对 在开始时间和结束时间范围内发送的数据
下图显示了使用以下步骤并将对齐周期设为 5 分钟的结果：
- 创建一个时长为 5 分钟的校准时间段。
- 使用原始数据中的指标值的总和来计算单个指标值。
细化程度
如果您知道短短几分钟内发生了什么 那么您可能需要使用一分钟时间 对齐方式。
如果您希望了解较长时间段内的趋势，则较长的校准时间段可能更合适。大型校准时间段通常不适用于了解短期异常情况，例如流量短时间内出现的峰值。例如，如果您使用几周的校准时间段， 但仍可以检测到相应时间段内的异常值， 数据可能过于宽泛，没有太大帮助。
对于较长的时间段，较短的校准时间段没有帮助。对于 例如，如果您为 30 天选择 1 分钟的校准，Flow Analyzer 生成超过 43,000 个数据点。因为 43,000 个数据点是 10 倍 超过 4K 的显示像素，您将无法查看所有细节， 部分选项长时间停用。
对齐方式选项
对齐方式选项包括对值求和，或查找最大值、最小值或平均值 找到所选的百分位值，并统计这些值 其他。使用 Flow Analyzer，您可以使用各种指标聚合， 对齐方式选项。
如果您选择发送的字节数作为指标类型，并选择来源和目的地作为流量汇总，则可以使用以下选项。
- 总流量
- 平均流量速率
- 流量速率中位数
- P95 流量速率
- 流量速率上限
如果您选择发送的数据包数作为指标类型，并选择来源和目的地作为流量汇总，则可以使用以下选项。
- 汇总数据包
- 平均数据包速率
- 数据包速率中位数
- P95 数据包速率
- 数据包速率上限
下图显示了使用两个对齐选项的结果 总流量和平均流量速率。
使用校准时间段
您可以使用对齐周期选项将流量汇总到所选时长的时间间隔中。您可以进一步放大图表 查看具体详情（如果需要）。