उदाहरण साइट बैंडविड्थ खाता मेट्रिक्स API के साथ

यह लेख साइट के लिए अधिकतम अपस्ट्रीम और डाउनस्ट्रीम थ्रूपुट की निगरानी करने के लिए एक नमूना खाता मेट्रिक्स API क्वेरी का वर्णन करता है।

क्वेरी बनाना

हम अनुशंसा करते हैं कि आप bytesUpstreamMax और bytesDownstreamMax का उपयोग करें, जो पीक मेट्रिक्स हैं। Cato लाइसेंस इन मूल्यों पर आधारित होते हैं, न कि औसत थ्रूपुट पर।

यह टाइमफ्रेम 15:00:00 से 15:10:00 तक, 6 फरवरी, 2024 के लिए साइट ID=12345 के लिए 10 बाल्टियों की टाइमसीरीज़ को पुनः प्राप्त करने के लिए एक क्वेरी है। 10 मिनट के टाइमफ्रेम के लिए 10 बाल्टियाँ का मतलब है कि प्रत्येक बाल्टी प्रभावी रूप से एक मिनट है।

{
    accountMetrics(
        accountID: 7890
        timeFrame: "utc.2024-02-06/{15:00:00--15:10:00}"
        groupDevices: true
        groupInterfaces: true
    ) {
        from
        to
        sites (siteIDs:[12345]) {
            interfaces {
                name
                timeseries (labels:[bytesUpstreamMax] buckets:10) {
                    label
                    units
                    data
                }
            }
        }
    }
}

यह GraphQL API प्लेग्राउंड में क्वेरी कैसा दिखता है:

01_accountMetrics.png

पूर्ण प्रतिक्रिया है:

{
  "data": {
    "accountMetrics": {
      "from": "2024-02-06T15:00:00Z",
      "to": "2024-02-06T15:10:00Z",
      "sites": [
        {
          "interfaces": [
            {
              "name": "सभी",
              "timeseries": [
                {
                  "label": "bytesUpstreamMax",
                  "units": "bytes",
                  "data": [
                    [
                      1707231600000,
                      6008
                    ],
                    [
                      1707231660000,
                      12802
                    ],
                    [
                      1707231720000,
                      6557
                    ],
                    [
                      1707231780000,
                      3467
                    ],
                    [
                      1707231840000,
                      7168
                    ],
                    [
                      1707231900000,
                      3660
                    ],
                    [
                      1707231960000,
                      6791
                    ],
                    [
                      1707232020000,
                      5839
                    ],
                    [
                      1707232080000,
                      4183
                    ],
                    [
                      1707232140000,
                      4684
                    ]
                  ]
                }
              ]
            }
          ]
        }
      ]
    }
  }
}

टाइमसीरीज़ परिणामों की व्याख्या करना

समय चिह्न

समय श्रृंखला / डेटा सरणी के प्रत्येक तत्व में एक सूची होती है, जहां पहले तत्व में उस बकेट के शुरू होने का टाइमस्टैम्प होता है, और दूसरे तत्व में उस बकेट के लिए मेट्रिक होती है। टाइमस्टैम्प यूटीसी में होते हैं, यूनिक्स युग का समय नैनोसेकंड्स में। एक पायथन वन-लाइन कमांड समय श्रृंखला के पहले बकेट की टाइमस्टैम्प को मानव-पठनीय स्ट्रिंग में बदलता है:

python3 -c "import datetime;print(datetime.datetime.fromtimestamp(1707231600000/1000))"

मैक पर इस कमांड को चलाना इस तरह दिखता है:

sh-3.2$ python3 -c "import datetime;print(datetime.datetime.fromtimestamp (1707231600000/1000))"
2024-02-06 15:00:00
sh-3.2$

आप एक बैश कमांड भी इस तरह चला सकते हैं:

date -r $((1707231600000/1000))

यह बैश कमांड के परिणाम हैं:

Cato-admin-M:tools catoadmin$ date -r $((1707231600000/1000))
Mon 6 Feb 2024 15:00:00 GMT

ऊपर के आउटपुट से सभी टाइमस्टैम्प को बदलने के लिए इन तकनीकों का उपयोग करते हुए, हम देखते हैं कि वे हमारे समय-सीमा में प्रत्येक मिनट के लिए बकेट के शुरू होने से मेल खाते हैं:

1707231600000 -> 2024-02-06 15:00:00
1707231660000 -> 2024-02-06 15:01:00
1707231720000 -> 2024-02-06 15:02:00
1707231780000 -> 2024-02-06 15:03:00
1707231840000 -> 2024-02-06 15:04:00
1707231900000 -> 2024-02-06 15:05:00
1707231960000 -> 2024-02-06 15:06:00
1707232020000 -> 2024-02-06 15:07:00
1707232080000 -> 2024-02-06 15:08:00
1707232140000 -> 2024-02-06 15:09:00

अधिकतम अपस्ट्रीम थ्रूपुट

प्रत्येक समय श्रृंखला तत्व में दूसरा आइटम मेट्रिक होता है, जो इस मामले में उस बकेट में अधिकतम अपस्ट्रीम थ्रूपुट है। कई मेट्रिक्स को एक ही क्वेरी में अनुरोध किया जा सकता है – यह सामान्य है कि bytesUpstreamMax और bytesDownstreamMax दोनों का अनुरोध करना। मेट्रिक हमेशा दर के रूप में व्यक्त की जाती है, चाहे perSecond इनपुट पैरामीटर कुछ भी हो। यूनिट्स फ़ील्ड बताता है कि यह बाइट्स हैं, इसलिए हमें प्रति सेकंड के अधिक सामान्य बिट्स में बदलने के लिए 8 से गुणा करना होगा।

उपरोक्त प्रतिक्रिया में पहले तत्व को देखते हुए:

[
1707231600000,
6008
],

हम इसे इस प्रकार व्याख्या कर सकते हैं:

  • 2024-02-06 15:00:00 यूटीसी इस बकेट के शुरू होने का समय था

  • हमारे पैरामीटर से हम जानते हैं कि यह एक मिनट का बकेट है (आप यदि सुनिश्चित नहीं हैं तो एपीआई से बकेट ग्रैन्युलरिटी पूछ सकते हैं)

  • इस बकेट के दौरान, उच्चतम थ्रूपुट 6008 बाइट्स प्रति सेकंड था। 8 से गुणा करके, हमें 8*6008 = 48,064 बिट्स प्रति सेकंड = 48kbps की चोटी की मान प्राप्त होता है।

हमारे लौटे समय श्रृंखला के सभी तत्वों पर इसी सिद्धांत को लागू करके, हमें ये मान मिलते हैं:

1707231600000 -> 2024-02-06 15:00:00 48kbps
1707231660000 -> 2024-02-06 15:01:00 102kbps
1707231720000 -> 2024-02-06 15:02:00 52kbps
1707231780000 -> 2024-02-06 15:03:00 27kbps
1707231840000 -> 2024-02-06 15:04:00 57kbps
1707231900000 -> 2024-02-06 15:05:00 29kbps
1707231960000 -> 2024-02-06 15:06:00 54kbps
1707232020000 -> 2024-02-06 15:07:00 46kbps
1707232080000 -> 2024-02-06 15:08:00 33kbps
1707232140000 -> 2024-02-06 15:09:00 37kbps

यदि हम Excel में इन मानों को ग्राफ पर लगाते हैं, तो लाइन चार्ट इस तरह दिखता है:

02_excel.png

अनुरूप समयसीमा और साइट के लिए, “अधिकतम थ्रूपुट – अपस्ट्रीम” का ग्राफ इस तरह दिखता है:

03_excel.png

पहली नजर में ये ग्राफ कुछ अलग दिखते हैं, लेकिन ये मुख्यतः इसलिए है क्योंकि CMA ग्राफ एक बहुत अधिक बकेट्स संख्या वाली क्वेरी से आता है – प्रदर्शन में आसानी के लिए, हम अपनी Playground क्वेरी के साथ एक छोटा बकेट काउंट (10) उपयोग कर रहे हैं। यदि हम अपने क्वेरी डेटा से Excel ग्राफ को CMA ग्राफ पर रखते हैं, तो आप एक मजबूत सहसंबंध देख सकते हैं:

04-excel.png

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