CDN快取命中率分析

在CDN快取的內容可減少網站使用者所經歷的延遲,這些使用者不需要等待請求回到Apache/Dispatcher或AEM發佈。 有鑑於此,建議您最佳化CDN快取命中率,以最大化可在CDN快取的內容量。

瞭解如何分析提供的AEMas a Cloud Service CDN記錄 並獲得以下見解: 快取命中率、和 排名在前的URL 未命中通過 快取型別,用於最佳化目的。

CDN記錄檔提供JSON格式,包含各種欄位,包括 urlcache. 如需詳細資訊,請參閱 CDN記錄格式. 此 cache 欄位提供關於 快取的狀態 且其可能值為HIT、MISS或PASS。 讓我們檢視可能值的詳細資訊。

快取狀態
可能的值
說明
點選
請求的資料為 在CDN快取中找到,不需要進行擷取 對AEM伺服器的要求。
未命中
請求的資料為 在CDN快取中找不到,必須要求 從AEM伺服器。
通過
請求的資料為 明確設定為不進行快取 並一律從AEM伺服器擷取。

在本教學課程中, AEM WKND專案 部署至AEMas a Cloud Service環境,並使用觸發小型效能測試 Apache JMeter.

本教學課程的結構化會引導您完成以下程式:

  1. 透過Cloud Manager下載CDN記錄
  2. 分析這些CDN記錄時,可透過兩種方法執行:本機安裝的儀表板或遠端存取的Splunk或Jupityer Notebook (適用於授權Adobe Experience Platform的使用者)
  3. 最佳化CDN快取設定

下載CDN記錄

若要下載CDN記錄檔,請遵循下列步驟:

  1. 登入Cloud Manager於 my.cloudmanager.adobe.com 並選取您的組織和計畫。

  2. 針對所需的AEMCS環境,選取 下載記錄檔 從省略符號選單。

    下載記錄 — Cloud Manager {width="500" modal="regular"}

  3. 下載記錄檔 對話方塊中,選取 發佈 從下拉式功能表中選取服務,然後按一下 CDN 列。

    CDN記錄 — Cloud Manager {width="500" modal="regular"}

如果下載的記錄檔來自 今天 副檔名為 .log 否則對於過去的記錄檔,副檔名為 .log.gz.

分析下載的CDN記錄檔

若要獲得如快取命中率,以及MISS和PASS快取型別的前URL等深入分析,請分析下載的CDN記錄檔。 這些見解有助於最佳化 CDN快取設定 並提升網站效能。

若要分析CDN記錄,本教學課程提供三個選項:

  1. Elasticsearch、Logstash和Kibana (ELK):此 麋鹿儀表板工具 可在本機安裝。
  2. Splunk:此 Splunk儀表板工具 需要存取Splunk和 AEMCS記錄轉送已啟用 擷取CDN記錄。
  3. Jupyter Notebook:這可做為的一部分從遠端存取 Adobe Experience Platform 適用於已授權Adobe Experience Platform的客戶,而不需安裝其他軟體。

選項1:使用ELK儀表板工具

麋鹿棧疊 是一組工具,提供可擴充的解決方案,以搜尋、分析和視覺化資料。 它包含Elasticsearch、Logstash和Kibana。

若要識別關鍵詳細資訊,請使用 AEMCS-CDN-Log-Analysis-Tooling 專案。 此專案提供ELK棧疊的Docker容器和預先設定的Kibana儀表板,以分析CDN記錄。

  1. 請依照下列步驟操作: 如何設定ELK Docker容器 並確保匯入 CDN快取命中率 Kibana儀表板。

  2. 若要識別CDN快取命中率和前幾個URL,請執行以下步驟:

    1. 複製下載的CDN記錄檔至環境特定的記錄檔資料夾內,例如 ELK/logs/stage.

    2. 開啟 CDN快取命中率 按一下左上角,即可使用儀表板 導覽功能表> Analytics >控制面板> CDN快取命中率.

      CDN快取命中率 — Kibana控制面板 {width="500" modal="regular"}

    3. 從右上角選取所需的時間範圍。

      時間範圍 — Kibana儀表板 {width="500" modal="regular"}

    4. CDN快取命中率 控制面板的說明一目瞭然。

    5. 請求分析總數 段落顯示下列詳細資訊:

      • 依據快取型別的快取比率
      • 依快取型別區分的快取計數

      請求分析總數 — Kibana儀表板 {width="500" modal="regular"}

    6. 依請求或MIME型別分析 顯示下列詳細資料:

      • 依據快取型別的快取比率
      • 依快取型別區分的快取計數
      • 主要遺漏和通過URL

      依請求或Mime型別分析 — Kibana儀表板 {width="500" modal="regular"}

依環境名稱或程式ID篩選

若要依環境名稱篩選擷取的記錄,請遵循以下步驟:

  1. 在「CDN快取命中率」控制面板中,按一下 新增篩選器 圖示。

    篩選器 — Kibana控制面板 {width="500" modal="regular"}

  2. 新增篩選器 強制回應視窗,選取 aem_env_name.keyword 欄位,以及 is 運運算元及下一個欄位的所需環境名稱,最後按一下 新增篩選器.

    新增篩選器 — Kibana儀表板 {width="500" modal="regular"}

依主機名稱篩選

若要依主機名稱篩選擷取的記錄,請遵循以下步驟:

  1. 在「CDN快取命中率」控制面板中,按一下 新增篩選器 圖示。

    篩選器 — Kibana控制面板 {width="500" modal="regular"}

  2. 新增篩選器 強制回應視窗,選取 host.keyword 欄位,以及 is 運運算元及下一個欄位所需的主機名稱,最後按一下 新增篩選器.

    主機篩選器 — Kibana控制面板 {width="500" modal="regular"}

同樣地,根據分析需求將更多篩選器新增到儀表板。

選項2:使用Splunk圖示板工具

Splunk 是一種常用的記錄分析工具,可幫助彙總、分析記錄和建立視覺化效果以進行監控和疑難排解。

若要識別關鍵詳細資訊,請使用 AEMCS-CDN-Log-Analysis-Tooling 專案。 此專案提供Splunk控制面板以分析CDN記錄。

  1. 請依照下列步驟操作: 適用於AEMCS CDN記錄分析的Splunk控制面板 並確保匯入 CDN快取命中率 Splunk儀表板。

  2. 如有需要,請更新 索引、來源型別及其他 在Splunk儀表板中篩選值。

    Splunk控制面板 {width="500" modal="regular"}

NOTE
Splunk圖示板中的UI和圖形與ELK圖示板不同,但關鍵細節是相似的。

選項3:使用Jupyter Notebook

如果使用者不想在本機安裝軟體(亦即上節的ELK儀表板工具),有另一個選項,但需要Adobe Experience Platform的授權。

Jupyter Notebook 是開放原始碼的Web應用程式,可讓您建立包含程式碼、文字和視覺效果的檔案。 它用於資料轉換、視覺化和統計模型製作。 可從遠端存取 做為Adobe Experience Platform的一部分.

下載互動式Python筆記本檔案

首先,下載 AEM-as-a-CloudService - CDN記錄分析 — Jupyter Notebook 檔案的常見問答,這將有助於CDN記錄分析。 這份「互動式Python筆記本」檔案內容不言自明,但各節的關鍵重點為:

  • 安裝其他程式庫:安裝 termcolortabulate Python資料庫。
  • 載入CDN記錄:載入CDN記錄檔,使用 log_file 變數值;請務必更新其值。 這也會將此CDN記錄轉換為 熊貓資料框架.
  • 執行分析:第一個程式碼區塊為 顯示總計、HTML、JS/CSS和影像要求的分析結果;它提供快取命中率百分比、長條圖和圓餅圖。
    第二個程式碼區塊為 HTML、JS/CSS和影像的前5大遺漏和通過請求URL;會以表格格式顯示URL及其計數。

執行Jupyter Notebook

接下來,請依照下列步驟在Adobe Experience Platform中執行Jupyter Notebook:

  1. 登入 Adobe Experience Cloud,位於首頁> 快速存取 區段>按一下 Experience Platform

    Experience Platform {width="500" modal="regular"}

  2. 在Adobe Experience Platform首頁>資料科學區段>中,按一下 Notebooks 功能表專案。 若要啟動Jupyter Notebooks環境,請按一下 JupyterLab 標籤。

    Notebook記錄檔值更新 {width="500" modal="regular"}

  3. 在JupyterLab功能表中,使用 上傳檔案 圖示,上傳下載的CDN記錄檔及 aemcs_cdn_logs_analysis.ipynb 檔案。

    上傳檔案 — JupyteLab {width="500" modal="regular"}

  4. 開啟 aemcs_cdn_logs_analysis.ipynb 按兩下檔案。

  5. 載入CDN記錄檔 筆記本的區段,更新 log_file 值。

    Notebook記錄檔值更新 {width="500" modal="regular"}

  6. 若要執行選取的儲存格並前進,請按一下 播放 圖示。

    Notebook記錄檔值更新 {width="500" modal="regular"}

  7. 執行 顯示總計、HTML、JS/CSS和影像要求的分析結果 程式碼儲存格中,輸出會顯示快取命中率百分比、長條圖和圓餅圖。

    Notebook記錄檔值更新 {width="500" modal="regular"}

  8. 執行 HTML、JS/CSS和影像的前5大遺漏和通過請求URL 程式碼儲存格中,輸出會顯示前5個MISS和PASS請求URL。

    Notebook記錄檔值更新 {width="500" modal="regular"}

您可以增強Jupyter Notebook,根據您的需求分析CDN記錄。

最佳化CDN快取設定

分析CDN記錄後,您可以最佳化CDN快取設定以改善網站效能。 AEM最佳實務是快取命中率為90%或更高。

如需詳細資訊,請參閱 最佳化CDN快取設定.

AEM WKND專案具有參考CDN設定,如需詳細資訊,請參閱 CDN設定wknd.vhost 檔案。

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