Analys av träffgrad i CDN-cache
Innehåll som cachas vid CDN minskar den fördröjning som webbplatsanvändare upplever, som inte behöver vänta på att en begäran ska skickas tillbaka till Apache/Dispatcher eller AEM publicering. Med detta i åtanke är det värt att optimera CDN-cache-träffkvoten för att maximera mängden innehåll som kan cachas vid CDN.
Lär dig hur du analyserar de CDN-loggar som tillhandahålls av AEM as a Cloud Service och får insikter som cache-träffgrad och högsta URL:er för MISS och PASS cache-typer, för optimeringsändamål.
CDN-loggarna är tillgängliga i JSON-format, som innehåller olika fält, bland annat url
, cache
. Mer information finns i CDN-loggformatet. Fältet cache
innehåller information om cache och dess möjliga värden är HIT, MISS eller PASS. Vi granskar detaljerna om möjliga värden.
, möjligt värde
I den här självstudiekursen distribueras AEM WKND-projektet till AEM as a Cloud Service-miljön och ett litet prestandatest aktiveras med Apache JMeter.
Den här självstudiekursen är utformad för att ta dig igenom följande process:
- Hämta CDN-loggar via Cloud Manager
- Analysera dessa CDN-loggar kan utföras med två metoder: en lokalt installerad instrumentpanel eller en fjärransluten Splunk- eller Jupityer-anteckningsbok (för dem som licensierar Adobe Experience Platform)
- Optimerar CDN-cachekonfiguration
Hämta CDN-loggar
Så här hämtar du CDN-loggarna:
-
Logga in på Cloud Manager på my.cloudmanager.adobe.com och välj organisation och program.
-
Om du vill ha en AEMCS-miljö väljer du Hämta loggar på ellipsmenyn.
{width="500" modal="regular"}
-
I dialogrutan Hämta loggar väljer du Publish-tjänsten i listrutan och klickar sedan på nedladdningsikonen bredvid raden CDN .
{width="500" modal="regular"}
Om den hämtade loggfilen kommer från idag är filtillägget .log
, annars är filtillägget .log.gz
för tidigare loggfiler.
Analysera hämtade CDN-loggar
Analysera CDN-loggfilen om du vill få insikter om till exempel cacheminnets träffgrad och de översta URL:erna för MISS- och PASS-cachetyperna. Dessa insikter hjälper till att optimera CDN-cachekonfigurationen och förbättra platsens prestanda.
I den här självstudiekursen visas tre alternativ för att analysera CDN-loggarna:
- Elasticsearch, Logstash och Kibana (ELK): ELK-kontrollpanelenkan installeras lokalt.
- Splunk: Verktyget Splunk-kontrollpanelen kräver åtkomst till Splunk och AEMCS-loggvidarebefordran aktiverad för att kunna importera CDN-loggarna.
- Jupyter-anteckningsbok: Den kan nås via fjärråtkomst som en del av Adobe Experience Platform utan att ytterligare programvara installeras, för kunder som har licensierat Adobe Experience Platform.
Alternativ 1: Använda verktygen på ELK-kontrollpanelen
ELK-stacken är en uppsättning verktyg som ger en skalbar lösning för att söka, analysera och visualisera data. Den består av Elasticsearch, Logstash och Kibana.
Om du vill identifiera nyckeldetaljerna använder du projektet AEMCS-CDN-Log-Analysis-Tooling. Det här projektet innehåller en Docker-behållare för ELK-stacken och en förkonfigurerad Kibana-kontrollpanel för analys av CDN-loggarna.
-
Följ stegen från Så här konfigurerar du ELK Docker-behållaren och kontrollerar att du importerar CDN-cacheträffrekvensen på Kibana-instrumentpanelen.
-
Följ de här stegen för att identifiera CDN-cachens träfffrekvens och övre URL
-
Kopiera de hämtade CDN-loggfilerna i den miljöspecifika loggmappen, till exempel
ELK/logs/stage
. -
Öppna instrumentpanelen Träffrekvens för CDN-cache genom att klicka på det övre vänstra hörnet Navigeringsmeny > Analys > Kontrollpanel > Träffrekvens för CDN-cache.
{width="500" modal="regular"}
-
Välj önskat tidsintervall i det övre högra hörnet.
{width="500" modal="regular"}
-
Instrumentpanelen CDN Cache Hit Ratio är självförklarande.
-
Avsnittet Analys av totalt antal begäranden innehåller följande information:
- Cacheproportioner efter cachetyp
- Cacheantal per cachetyp
{width="500" modal="regular"}
-
Analys efter begäran eller Mime-typer visar följande information:
- Cacheproportioner efter cachetyp
- Cacheantal per cachetyp
- MEST SAKNAS- och PASS-URL:er
{width="500" modal="regular"}
-
Filtrera efter miljönamn eller program-ID
Följ stegen nedan för att filtrera de kapslade loggarna efter miljönamn:
-
Klicka på ikonen Lägg till filter på kontrollpanelen Träffrekvens i CDN-cache.
{width="500" modal="regular"}
-
I Lägg till filter modal väljer du fältet
aem_env_name.keyword
i listrutan, operatornis
och det önskade miljönamnet för nästa fält och klickar slutligen på Lägg till filter.{width="500" modal="regular"}
Filtrera efter värdnamn
Följ stegen nedan för att filtrera de kapslade loggarna efter värdnamn:
-
Klicka på ikonen Lägg till filter på kontrollpanelen Träffrekvens i CDN-cache.
{width="500" modal="regular"}
-
I Lägg till filter modal väljer du fältet
host.keyword
i listrutan och operatornis
och önskat värdnamn för nästa fält. Klicka sedan på Lägg till filter.{width="500" modal="regular"}
Lägg också till fler filter på kontrollpanelen baserat på analyskraven.
Alternativ 2: Använda Splunk Dashboard-verktyg
Splunk är ett populärt logganalysverktyg som hjälper dig att samla, analysera loggar och skapa visualiseringar för övervakning och felsökning.
Om du vill identifiera nyckeldetaljerna använder du projektet AEMCS-CDN-Log-Analysis-Tooling. Det här projektet innehåller en Splunk-kontrollpanel som analyserar CDN-loggarna.
-
Följ stegen från Splunk-instrumentpaneler för AEMCS CDN-logganalys och se till att importera CDN-cache-träff-kontrollpanelen.
-
Om det behövs uppdaterar du filtervärdena Index, Source Type och andra på kontrollpanelen Splunk.
{width="500" modal="regular"}
Alternativ 3: Använda Jupyter-anteckningsbok
För dem som inte vill installera programvaran lokalt (dvs. ELK-kontrollpanelsverktyget från föregående avsnitt) finns det ett annat alternativ, men det krävs en licens för Adobe Experience Platform.
Jupyter-anteckningsboken är ett webbprogram med öppen källkod där du kan skapa dokument som innehåller kod, text och visualisering. Det används för datatransformering, visualisering och statistisk modellering. Den kan nås via fjärranslutning som en del av Adobe Experience Platform.
Hämtar den interaktiva Python-anteckningsboksfilen
Hämta först filen AEM-as-CloudService - CDN-logganalys - Jupyter-anteckningsbok som kan användas i CDN-logganalysen. Den här"interaktiva Python Notebook"-filen är självförklarande, men huvudinnehållet i varje avsnitt är:
- Installera ytterligare bibliotek: installerar
termcolor
- ochtabulate
Python-biblioteken. - Läs in CDN-loggar: läser in CDN-loggfilen med hjälp av variabelvärdet
log_file
. Se till att uppdatera värdet. CDN-loggen transformeras också till Pandas DataFrame. - Utför analys: Det första kodblocket är Resultat av visningsanalys för Total-, HTML-, JS/CSS- och bildbegäranden. Det ger cacheträffprocent, stapel- och cirkeldiagram.
Det andra kodblocket är Top 5 MISS and PASS Request URLs for HTML, JS/CSS, and Image; det visar URL:er och deras antal i tabellformat.
Kör Jupyter-anteckningsboken
Kör sedan Jupyter Notebook i Adobe Experience Platform enligt följande:
-
Logga in på Adobe Experience Cloud, på hemsidan > Snabbåtkomst > klicka på Experience Platform
{width="500" modal="regular"}
-
Klicka på menyalternativet Anteckningsböcker på Adobe Experience Platform hemsida > Datavetenskap >. Klicka på fliken JupyterLab för att starta Jupyter-miljön för anteckningsböcker.
{width="500" modal="regular"}
-
Ladda upp CDN-loggfilen och
aemcs_cdn_logs_analysis.ipynb
-filen med ikonen Överför filer på JupyterLab-menyn.{width="500" modal="regular"}
-
Öppna filen
aemcs_cdn_logs_analysis.ipynb
genom att dubbelklicka. -
Uppdatera värdet
log_file
i avsnittet Läs in CDN-loggfil i anteckningsboken.{width="500" modal="regular"}
-
Klicka på ikonen Spela upp om du vill köra den markerade cellen och gå framåt.
{width="500" modal="regular"}
-
När du har kört kodcellen Visningsanalysresultat för Total, HTML, JS/CSS och Image Requests visas cache-träffprocenten, stapeln och cirkeldiagrammen i utdata.
{width="500" modal="regular"}
-
När du har kört kodcellen Top 5 MISS and PASS Request URLs for HTML, JS/CSS, and Image visas de fem vanligaste URL:erna för MISS och PASS Request.
{width="500" modal="regular"}
Du kan förbättra Jupyter-anteckningsboken för att analysera CDN-loggarna utifrån dina behov.
Optimerar CDN-cachekonfiguration
När du har analyserat CDN-loggarna kan du optimera CDN-cachekonfigurationen för att förbättra platsens prestanda. Det AEM bästa sättet är att ha en cacheträffkvot på 90 % eller mer.
Mer information finns i Optimera CDN-cachekonfiguration.
AEM WKND-projektet har en referens-CDN-konfiguration. Mer information finns i CDN-konfiguration från filen wknd.vhost
.