CSS ライブストリーミングログ分析
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概要
本実践を通じて、以下の内容を詳細に理解できます：
以下のデモを通じて、CLSでCSSを分析することをすぐに体験することもできます。
機能メリット
ログリアルタイム分析：
CLSは、CSSログのリアルタイム収集と配信を通じて、ログデータの迅速な検索、分析、保存を実現し、ログデータのマイニングを通じてデータ駆動型の運用保守と運営を実現することで、迅速かつ正確に運営戦略を策定します。
分析レポートはすぐに利用できます：
CLSは、CSSライブストリーミングログ分析シナリオ向けに、すぐに利用できるアクセス分析ダッシュボードを提供します。ダッシュボードには、CSSのユーザーアクセス分布、トラフィック分析、リクエストエラー率分析、リクエスト所要時間分析、リソース分布などが含まれます。従来のCSSログ分析シナリオでは、オフラインログをダウンロードし、データウェアハウスにアップロードしてから、データウェアハウスで一連のデータクレンジングとデータモデル定義を行う必要があります。このプロセスは煩雑で、多くの人的コストがかかります。
CSSライブストリーミングログの収集
CSSライブストリーミング分析ダッシュボードの表示
CSSのログをリアルタイムに収集すると、CLSはすぐに利用できるプリセットダッシュボードを提供します。
CSSライブストリーミングログ分析ダッシュボード：CSSのユーザーアクセス状況（ユーザーUV、PV、ユーザーアクセスの地理的分布など）とリクエスト品質状況（エラー率、遅延など）を可視化し、ユーザー運営と運用保守のトラブルシューティングを支援します。
CSSライブストリーミングログの検索分析
1. ログ収集が完了したら、CSSコンソールに移動し、業務監視 > CLS > リアルタイムログ分析を選択して、リアルタイムログ分析に入ります。ログトピックを確認し、検索をクリックします。
2. 検索をクリックすると、ログ検索ページに移動し、ログを検索・分析できます。
ログフィールドの説明
プッシュストリーミングログ
順序 | ログフィールド | 説明 |
1 | time | リクエスト時間 |
2 | client_ip | クライアントIP |
3 | host | アクセスされたドメイン |
4 | url | URL |
5 | size | 配信バイト数 |
6 | country_id | country_id |
7 | prov | 省 |
8 | isp | キャリア |
9 | streamname | ストリームID |
10 | node_ip | ノードIP |
11 | server_region | サーバーリージョン |
12 | server_country | サーバー国 |
再生ログ
順序 | ログフィールド | 説明 |
1 | type | 再生タイプ、lvbはLVBを表し、lebはLEBを表します。 |
2 | time | リクエスト時間 |
3 | client_ip | クライアントIP |
4 | host | アクセスされたドメイン |
5 | url | URL |
6 | size | 今回のアクセスバイト数 |
7 | country_id | country_id |
8 | prov | 省 |
9 | isp | キャリア |
10 | http_code | HTTPステータスコード |
11 | referer | Referer情報 |
12 | process_time | 処理時間（単位：ミリ秒） |
13 | ua | User-Agent情報 |
14 | range | Rangeパラメータ |
15 | method | HTTP Method |
16 | streamname | ストリームID |
17 | hit | キャッシュHIT / MISS |
18 | node_ip | ノードIP（一部のCDNクラスタノードIPを取得できないため、このフィールドは空になる場合があります） |
19 | server_region | サーバーリージョン |
20 | server_country | サーバー国 |
21 | connect_fd | connect_fd（接続ポート番号） |
22 | lost_rate | パケット損失率。type=lebの場合のみ値があります。 |
23 | rtt | rtt。type=lebの場合のみ値があります。 |
注意：
ログ内の特殊ステータスコードの説明は以下の通りです：
0：接続が確立されます。
4：リクエストタイムアウト、認証タイムアウト、または応答タイムアウトです。
5：オリジンへの接続が切断されたか、ストリームが破棄されました。
6：クライアントが接続を切断しました。
監視アラート事例
CSSログに基づいて異常監視アラートを設定し、CSSアクセストラフィックで発生する異常をリアルタイムに監視できます。以下に2つの事例を提供します。
ケース1：P99の遅延が100msを超えた場合にアラートを発し、アラート情報に影響を受けたドメイン、url、client_ipを表示して、エラー状況を迅速に判断できるようにする
1. CLSコンソールにログインし、監視アラート > アラートポリシー管理ページに移動します。新規作成をクリックして、アラートポリシー作成ページに進みます。
2. アラートポリシーページで、以下の内容を設定します。
基本情報：
アラート名：CSSアクセス遅延アラート。
有効状態：有効
監視対象：作成済みのCSSログトピックを選択します。
監視タスク：
実行ステートメント：以下のステートメントを入力し、時間範囲として15分を選択して、直近15分間の99%遅延を統計します。
type:* | select approx_percentile(request_time, 0.99) as p99
トリガー条件：設定は以下の通りです。つまり、99%遅延が100msを超える場合、アラート条件を満たします。
$1.p99 > 100
実行周期：固定頻度で、1分ごとに1回実行します。
多次元分析：アラート情報に関連ドメイン、クライアントIP、urlを表示し、開発者が迅速に問題を特定できるようにします。
通知チャネルグループ：通知チャネルグループを関連付けることで、通知送信の方法と対象を設定します。SMS、メール、電話、WeChat、WeCom、DingTalk、Feishu、カスタムインターフェースコールバック（webhook）などの通知方法をサポートします。詳細は通知チャネルグループの管理を参照してください。
ケース2：リソースアクセスエラー率または遅延が一定のしきい値を超えた場合に、アラート通知をトリガーする
実行ステートメント：
ステートメント1を入力し、時間範囲として直近15分を選択します。
type:* | select url_extract_path(url) as url_path , round(count_if(try_cast( "http_code" as bigint) >= 400)*100.0/count(*),2) as "Request Error Rate (%)" group by "url_path" order by "Request Error Rate (%)" desc limit 100
ステートメント2を入力し、時間範囲として直近15分を選択します。
type:* | select url_extract_path(url) as url_path , round(avg( "process_time" ), 1) as "Avg. processing time (ms)" group by "url_path" order by "Avg. processing time (ms)" desc limit 100
トリガー条件：
業務状況に応じて定義します。例えば、リソースアクセスのエラー率が3%を超える場合、または処理時間が500msを超える場合にアラートをトリガーします。
多次元分析：
エラー率が閾値を超えたリソースURLを表示します。
type:* | select url_extract_path(url) as url_path , round(count_if(try_cast( "http_code" as bigint) >= 400)*100.0/count(*),2) as "Request Error Rate (%)" group by "url_path" having "Request Error Rate (%)" >=3 order by "Request Error Rate (%)" desc limit 100
処理時間が閾値を超えたリソースURLを表示します。
type:* | select url_extract_path(url) as url_path , round(avg( "process_time" ), 1) as "Avg. processing time (ms)" group by "url_path" having "Avg. processing time (ms)" >=500 order by "Avg. processing time (ms)" desc limit 100
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