Apacheアクセスログを分析してWebサイトへのアクセスを評価する方法 - Simple Log Service

ApacheアクセスログがSimple Log Serviceに収集された後、ページビュー (PV) 、ユニークビジター (UV) 、IPアドレス配布、エラーリクエスト、クライアントタイプなどのデータを分析するダッシュボードを作成できます。次に、Webサイトへのアクセスを評価できます。

前提条件

Apacheアクセスログを収集するためのLogtail設定が作成されます。 Logtail設定の作成方法の詳細については、「サーバーからのテキストログの収集」をご参照ください。あなたが従うならば、このトピックでLogtail設定を作成する手順は、手順2のApache-Text Logsを選択します。

背景情報

Apacheは主流のwebサーバーです。 Apache webサーバーを使用してwebサイトを構築する場合、Apacheログを使用してwebサイトのO&Mを実行できます。

Simple Log Serviceは、Apacheアクセスログの収集に使用できるデータインポートウィザードを提供します。 Simple Log Serviceは、収集したログのインデックスとダッシュボードも作成します。ダッシュボードには、IPアドレスの分布、HTTPステータスコード、リクエスト方法、PVおよびUV統計、インバウンドおよびアウトバウンドトラフィック、ユーザーエージェント、トップ10リクエストURL、リクエスト数によるトップ10 URI、リクエストレイテンシによるトップ10 URIなどのデータがグラフで表示されます。

手順

Simple Log Serviceコンソール.
[プロジェクト] セクションで、管理するプロジェクトをクリックします。
左側のナビゲーションペインで、[ダッシュボード] > [ダッシュボード] をクリックします。ダッシュボードリストで、${Logstore名}_Apacheアクセスログという名前のダッシュボードを見つけてクリックします。
ダッシュボードには、次のグラフがあります。
- IPアドレスの分布: IPアドレスの分布を表示します。このグラフでは、次のクエリ文を使用します。
```
* | select ip_to_province(remote_addr) as address, count(1) as c group by ip_to_province(remote_addr) limit 100
```
- HTTPステータスコード: 前日に返された各HTTPステータスコードの割合を表示します。このグラフでは、次のクエリ文を使用します。
```
* | select status, count(1) as pv group by status
```
- リクエストメソッド: 前日に使用された各リクエストメソッドの割合を表示します。このグラフでは、次のクエリ文を使用します。
```
* | select request_method, count(1) as pv group by request_method
```
- PVおよびUV統計: 前日のPVおよびUVの数を表示します。このグラフでは、次のクエリ文を使用します。
```
* | select date_format(date_trunc('hour', __time__), '%m-%d %H:%i')  as time, count(1) as pv, approx_distinct(remote_addr) as uv group by date_format(date_trunc('hour', __time__), '%m-%d %H:%i') order by time limit 1000
```
  % 1000 time limit)
- インバウンドトラフィックとアウトバウンドトラフィック: インバウンドトラフィックとアウトバウンドトラフィックを表示します。このグラフでは、次のクエリ文を使用します。
```
* | select date_format(date_trunc('hour', __time__), '%m-%d %H:%i') as time, sum(bytes_sent) as net_out, sum(bytes_received) as net_in group by time order by time limit 10000
```
- ユーザーエージェント: 前日に使用された各ブラウザの割合を表示します。このグラフでは、次のクエリ文を使用します。
```
* | select case when http_user_agent like '%Chrome%' then 'Chrome' when http_user_agent like '%Firefox%' then 'Firefox' when http_user_agent like '%Safari%' then 'Safari' else 'unKnown' end as http_user_agent, count(1) as pv group by case when http_user_agent like '%Chrome%' then 'Chrome' when http_user_agent like '%Firefox%' then 'Firefox' when http_user_agent like '%Safari%' then 'Safari' else 'unKnown' end   order by pv desc limit 10
```
- 上位10のリクエストURL: PVが最も多い上位10のリソースが前日にリクエストされたページを表示します。このグラフでは、次のクエリ文を使用します。
```
* | select  http_referer, count(1) as pv group by http_referer order by pv desc limit 10
```
- リクエスト数による上位10個のURI: 前日に最も多くのPVを持つ上位10個のリクエストURIを表示します。このグラフでは、次のクエリ文を使用します。
```
* | select split_part(request_uri,'?',1) as path,  count(1) as pv group by split_part(request_uri,'?',1) order by pv desc limit 10
```
- リクエストのレイテンシによる上位10個のURI: 前日のレイテンシが最も高い上位10個のリクエストURIを表示します。このグラフでは、次のクエリ文を使用します。
```
* | select request_uri as top_latency_request_uri,
            request_time_sec 
            order by request_time_sec desc limit 10 10
```