Flow Analyzer analiza los datos de los registros de flujo de VPC almacenados en un formato del registro. Los registros contienen campos base, que son los campos principales de cada registro, y campos de metadatos, que proporcionan más información. Los registros de registro 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 la VPC
Tipos de métricas
Los registros incluyen datos para los siguientes tipos de métricas:
- Bytes enviados: Contiene información sobre los volúmenes de carga útil. 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 la cantidad de paquetes que se enviaron 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 comunes, tendencias o valores atípicos, se debe realizar un procesamiento sobre 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 muestra unos minutos de datos sin procesar para el tipo de métrica bytes por segundo:
Los datos de series temporales sin procesar deben manipularse antes de que se puedan analizar y el análisis a menudo implica tomar muestras de los datos y agruparlos. Esta se describen dos técnicas principales para perfeccionar datos sin procesar:
- Muestreo: Quita la consideración de algunos datos. Google Cloud realiza el muestreo y usa los datos necesarios de los registros para realizar operaciones como se indica en las consultas.
- Agregación, que combina distintos tipos de datos en un bloque según las dimensiones que especifiques.
El muestreo y la agregación son herramientas poderosas para ayudar a identificar y destacan 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 alineamiento. Alineación crea una nueva serie temporal en la que los datos sin procesar se normalizan a tiempo para puede combinarse 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.
- Calcular un solo valor de métrica para los puntos en el período de alineación. Tú eliges cómo se calcula ese punto único. podrías 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 agrupar 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 estos pasos:
- Crear un período de alineación de intervalo de tiempo de cinco minutos.
- Calcula el valor de una sola métrica mediante la suma de los valores de la métrica de los datos sin procesar.
Nivel de detalle
Si sabes que algo ocurrió en un lapso de un par de minutos y quieras profundizar más, probablemente debas usar un período de un minuto para alineación.
Si te interesa explorar tendencias durante períodos más prolongados, una período de alineación podría ser más adecuado. Los períodos de alineación extensos suelen No es útil para detectar condiciones anómalas a corto plazo, como aumentos breves. en el tráfico. Si usas, por ejemplo, un período de alineación de varias semanas, el la existencia de una anomalía en ese período aún se puede detectar, pero la alineación datos pueden ser demasiado generales como para ser de mucha ayuda.
Para duraciones prolongadas, un período de alineación más pequeño no es útil. Para Por ejemplo, si seleccionas una alineación de 1 minuto para un período de 30 días, Flow Analyzer genera más de 43,000 datos. Debido a que 43,000 datos son 10 veces más que los píxeles de la pantalla 4K, no puedes ver todos los detalles y algunas opciones están inhabilitadas durante largos períodos.
Opciones de alineación
Las opciones de alineación incluyen sumar los valores o buscar el máximo, el mínimo o la media. de los valores, encontrar un valor de percentil elegido, contar los valores y otras personas. 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 que la agregación de tráfico, están 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, están 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 para agregar los flujos de tráfico en intervalos de la duración seleccionada. Si es necesario, puedes acercar el gráfico y ver los detalles específicos.
¿Qué sigue?
- Cómo analizar flujos de tráfico
- Habilitar el Análisis de registros
- Cómo configurar un bucket central
- Ejecuta pruebas de conectividad desde Flow Analyzer
- Supervisa tus flujos de tráfico
- Soluciona problemas de datos en Flow Analyzer