ฉันควรตรวจสอบตัวชี้วัดใดเพื่อวินิจฉัยปัญหาเวลาแฝงกับตัวเร่งความเร็วทั่วโลก

ตัวชี้วัดสำคัญในการตรวจสอบ

1. เวลาการเดินทางไปกลับ (RTT) / แฝง
RTT วัดเวลาที่ใช้สำหรับแพ็คเก็ตในการเดินทางจากลูกค้าไปยังจุดสิ้นสุดและด้านหลัง มันเป็นตัวชี้วัดหลักในการประเมินเวลาแฝงเครือข่ายและได้รับอิทธิพลจากระยะทางกายภาพและเงื่อนไขเครือข่าย การตรวจสอบ RTT ช่วยระบุว่ามีการแนะนำเวลาแฝงในเส้นทาง [1]

2. ปริมาณงาน
สิ่งนี้จะวัดปริมาณข้อมูลหรือจำนวนแพ็กเก็ตที่ส่งมอบในช่วงเวลาหนึ่ง ปริมาณงานต่ำสามารถระบุความแออัดของเครือข่ายหรือปัญหาประสิทธิภาพปลายทางที่มีผลต่อเวลาแฝง [1]

3. กระวนกระวายใจเครือข่าย
กระวนกระวายใจคือความแปรปรวนในเวลาแฝงเมื่อเวลาผ่านไป ความกระวนกระวายใจสูงอาจทำให้ประสิทธิภาพแอปพลิเคชันที่ไม่สอดคล้องกันและมักจะเป็นสัญญาณของความไม่แน่นอนของเครือข่ายหรือความแออัด [1]

4. การสูญเสียแพ็คเก็ต
การสูญเสียแพ็คเก็ตเกิดขึ้นเมื่อแพ็คเก็ตไม่สามารถไปถึงปลายทางได้ แม้แต่การสูญเสียแพ็คเก็ตจำนวนเล็กน้อยก็สามารถเพิ่มเวลาแฝงได้อย่างมีนัยสำคัญเนื่องจากการส่งสัญญาณซ้ำและประสิทธิภาพ TCP ที่เสื่อมโทรม [1]

5. จุดสิ้นสุดสุขภาพและความพร้อมใช้งาน
ตัวเร่งความเร็วทั่วโลกตรวจสอบสุขภาพของจุดสิ้นสุดอย่างต่อเนื่องโดยใช้การตรวจสุขภาพ TCP, HTTP และ HTTPS ความล้มเหลวของจุดสิ้นสุดหรือสถานะสุขภาพที่เสื่อมโทรมอาจทำให้การรับส่งข้อมูลเปลี่ยนเส้นทางส่งผลกระทบต่อเวลาแฝง [7]

เครื่องมือตรวจสอบและบันทึก AWS

- ตัวชี้วัดและการเตือนภัยของ Amazon CloudWatch
Global Accelerator รายงานการวัดไปยัง CloudWatch โดยอัตโนมัติเมื่อการจราจรไหลผ่านตัวเร่งความเร็ว ตัวชี้วัดที่สำคัญ CloudWatch รวมถึงปริมาณการจราจรจำนวนจุดสิ้นสุดที่ดีต่อสุขภาพและตัวชี้วัดที่เกี่ยวข้องกับเวลาแฝง คุณสามารถตั้งค่าการเตือนเพื่อแจ้งให้คุณทราบเมื่อเวลาแฝงเกินกว่าเกณฑ์หรือเมื่อจุดสิ้นสุดจะไม่แข็งแรง [2] [3] [6] [9]

- บันทึกการไหลของตัวเร่งความเร็วทั่วโลก
บันทึกการไหลให้บันทึกรายละเอียดของการรับส่งข้อมูลที่ไหลผ่านตัวเร่งความเร็วไปยังจุดสิ้นสุดและกลับไปที่ลูกค้า พวกเขาช่วยแก้ไขปัญหาการเข้าถึงและปัญหาด้านประสิทธิภาพโดยการแสดงรูปแบบการจราจรและคอขวดที่มีศักยภาพ บันทึกการไหลจำเป็นต้องมีการตั้งค่าและใช้ Amazon S3 สำหรับการจัดเก็บ [2] [6] [9]

- บันทึก AWS CloudTrail
CloudTrail บันทึกการโทร API ที่ทำเพื่อเร่งความเร็วทั่วโลกมีประโยชน์สำหรับการตรวจสอบและแก้ไขปัญหาการเปลี่ยนแปลงการกำหนดค่าที่อาจส่งผลต่อความหน่วง [2] [6] [9]

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการวินิจฉัยเวลาแฝง

- วัดเวลาแฝงจากตำแหน่งไคลเอนต์จริงเพื่อจับประสิทธิภาพในโลกแห่งความเป็นจริง [1]
- รวบรวมตัวอย่างจำนวนมาก (เช่นอย่างน้อย 1,000 ต่อชั่วโมงตลอดทั้งวัน) เพื่อจับความแปรปรวนเนื่องจากยอดการจราจรและความแออัดทางอินเทอร์เน็ต [1]
- ตรวจสอบจุดสิ้นสุด (อินสแตนซ์ EC2, Albs, NLB หรือ EIPs) มีความสามารถในการจัดการปริมาณการเชื่อมต่อเพื่อหลีกเลี่ยงคอขวดที่เพิ่มเวลาแฝง [1]
- ใช้การทดสอบสังเคราะห์ด้วยเครื่องมือต่าง ๆ เพื่อตรวจสอบความหน่วงแฝงและการวัดปริมาณงาน [1]
- correlate metrics CloudWatch กับบันทึกการไหลเพื่อระบุว่าเวลาแฝงเกิดจากปัญหาเครือข่ายสุขภาพปลายทางหรือปัญหาการกำหนดค่า [6] [9]

ด้วยการตรวจสอบตัวชี้วัดเหล่านี้และใช้ประโยชน์จากเครื่องมือตรวจสอบ AWS คุณสามารถวินิจฉัยและแก้ไขปัญหาปัญหาเวลาแฝงใน AWS Global Accelerator ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การอ้างอิง:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/networking-and-content-delivery/measuring-aws-global-accelerator-performance-and-analyzing-results/
[2] https://docs.aws.amazon.com/global-accelerator/latest/dg/monitoring-global-accelerator.html
[3] https://docs.aws.amazon.com/global-accelerator/latest/dg/cloudwatch-monitoring.html
[4] https://docs.aws.amazon.com/global-accelerator/latest/dg/introduction-speed-comparison-tool.html
[5] https://cloudonaut.io/review-aws-global-accelerator-latency-multi-region-disaster-recovery/
[6] https://docs.aws.amazon.com/global-accelerator/latest/dg/logging-and-monitoring.html
[7] https://digitalcloud.training/aws-global-accelerator/
[8] https://cloud.google.com/spanner/docs/latency-metrics
[9] https://docs.aws.amazon.com/en_us/global-accelerator/latest/dg/logging-and-monitoring.html