Probe Dashboard merangkum metrik inti untuk Domain Monitoring. Dasbor ini membantu Anda memahami kondisi kesehatan pemantauan nama domain dari berbagai dimensi, seperti ikhtisar, peringatan, dan detail. Anda dapat menggunakannya untuk melihat tren pemantauan global, mendeteksi task yang tidak normal, serta mengevaluasi kualitas pemantauan secara keseluruhan.
Scenarios
Memahami status operasional keseluruhan dari seluruh task pemantauan.
Mendeteksi dengan cepat task yang memiliki peringatan anomali.
Memantau jumlah network probe global dan tren peringatan.
Menampilkan statistik dan detail network probe untuk setiap task pemantauan.
Menganalisis distribusi dan hasil node network probe.
Procedure
Buka Network probe dashboard.
Pada halaman Probe Dashboard, Anda dapat:
Melihat metrik keseluruhan di bagian ikhtisar.
Melihat ikhtisar statistik task pemantauan.
Melihat detail statistik task pemantauan dan menyaring data berdasarkan kondisi seperti node network probe dan task.
Feature modules
Overview
Metric name | Description |
Total | Jumlah total task yang telah dibuat, termasuk task yang sedang berjalan maupun yang dijeda. Metrik ini membantu Anda memahami skala keseluruhan task pemantauan saat ini. |
Alert tasks | Jumlah task dengan status pemantauan tidak normal yang telah memicu peringatan. Ini membantu Anda cepat mendeteksi task abnormal yang memerlukan perhatian. |
Probe count (Last 24 hours) | Jumlah total network probe yang dilakukan oleh seluruh task pemantauan dalam 24 jam terakhir. Metrik ini membantu Anda menilai popularitas dan volume pengumpulan data dari task pemantauan Anda. |
Alerts in last 24 hours | Rangkuman metrik yang memicu peringatan dalam 24 jam terakhir. Ini membantu Anda memahami aktivitas peringatan terbaru. Anda dapat mengklik untuk melihat log peringatan secara detail. Penting Jika metrik website tetap dalam keadaan tidak normal, sistem peringatan mungkin menerapkan penekanan peringatan (alert suppression). Hal ini dapat mengakibatkan log peringatan kosong untuk 24 jam terakhir. Tangani peringatan segera. |
Monitoring task statistics
Bagian ini merangkum jumlah network probe untuk setiap task pemantauan dalam rentang waktu tertentu. Rentang waktu maksimum adalah 90 hari.
Instructions:
Pada pemilih rentang waktu, pilih rentang waktu seperti Today, Last 7 days, Last 30 days, atau custom time range.
Di sebelah kanan task pemantauan, klik View Details untuk melihat detail statistiknya.
Monitoring task details
Bagian detail statistik task pemantauan menyediakan tampilan rinci mengenai distribusi dan hasil node network probe.
Left side: Peta di sebelah kiri menunjukkan distribusi geografis node network probe, membantu Anda memahami cakupan pemantauan Anda.
Right side: Sisi kanan menampilkan data rinci untuk most recent network probe epoch, dikelompokkan berdasarkan jenis pemantauan.
Metric | Description |
Resolution Results Monitoring | Penguraian hasil pemantauan digunakan untuk memvalidasi apakah alamat IP yang dikembalikan oleh kueri DNS sesuai dengan harapan. Data ini menampilkan log dan hasil network probe untuk most recent network probe epoch.
|
NS Modification Monitoring | Pemantauan perubahan NS nama domain digunakan untuk memantau integritas rantai otorisasi NS nama domain. Data ini menunjukkan apakah catatan server NS pada setiap tingkat rantai otorisasi NS konsisten dengan harapan untuk most recent network probe epoch. Arahkan kursor mouse ke |
Delay Monitoring | Pemantauan latensi penguraian digunakan untuk memantau waktu respons penguraian DNS dan memastikan latensi berada dalam ambang batas yang diharapkan. Data ini menampilkan latensi penguraian dan hasilnya untuk setiap node network probe selama most recent network probe epoch.
|
TTL tamper monitoring | Pemantauan perubahan TTL digunakan untuk memantau apakah nilai TTL yang dikembalikan dalam respons DNS benar, sehingga membantu mendeteksi potensi perilaku perubahan TTL yang tidak sah. Data ini menampilkan informasi TTL dan hasil probe untuk setiap node probe selama most recent network probe epoch.
|
untuk melihat informasi detail mengenai anomali.
