Cliente
Banco Santander Mexico
Akamai TrafficPeak es la plataforma de observabilidad de borde (edge) de Akamai, enfocada en equipos de operaciones e infosec. Elimina el trade-off histórico entre costo y visibilidad de logs: retiene datos hasta 15 meses con un 75% menos de costo comparado con opciones tradicionales, dando a IT visibilidad rápida sobre todo el stack de aplicaciones.
Toda la telemetría converge en una sola plataforma, sin importar el origen del dato:
Este dashboard muestra qué datos están disponibles para construir queries: city, ASN, cliIP, host, entre otros. Es el punto de partida de cualquier walkthrough, ya que permite reconocer los valores de cada conjunto de datos antes de construir un dashboard o una alerta personalizada.
Así se ve el dashboard antes de la sesión en vivo, para que el cliente sepa qué esperar.
| Campo | Tipo |
|---|---|
| CloudWrapper_ASN | Nullable(UInt32) |
| CloudWrapper_GeoInfo | Nullable(String) |
| CloudWrapper_IP | Nullable(String) |
| CloudWrapper_RequestID | Nullable(String) |
| Ciudad | Conteo |
|---|---|
| Ciudad de México | 10,993,670 |
| Guadalajara | 6,167,521 |
| Monterrey | 4,750,902 |
| Tijuana | 1,985,790 |
Vista general y a gran escala de cómo se comporta el CDN. Es útil para presentar reportes a nivel ejecutivo y para detectar problemas que estén afectando a una región, a un conjunto de usuarios o a un recurso específico.
Agrupa el tráfico por User Agent y devuelve los 50 con mayor volumen de requests de los últimos 7 días.
SELECT
UA,
count() AS count
FROM akamai.logs
WHERE reqTimeSec >= now() - INTERVAL 7 DAY
GROUP BY UA
ORDER BY count DESC
LIMIT 50Mismo origen de datos, pivoteado a serie de tiempo para visualizar el volumen de hits agrupado por código de estado a lo largo de los últimos 7 días. Ideal para un panel tipo Time Series en Grafana.
SELECT
toString(statusCode) AS HTTP_Status_Code,
$__timeInterval(reqTimeSec) AS time,
count() AS hits
FROM akamai.logs
WHERE reqTimeSec >= now() - INTERVAL 7 DAY
GROUP BY HTTP_Status_Code, time
ORDER BY timeNota: al graficar esta query como Time Series, cada código de estado (200, 304, 404, 5xx…) aparece como su propia serie, lo que facilita detectar picos de error correlacionados en el tiempo.
Este dashboard mide qué tanto tráfico está absorbiendo Akamai (offload) frente al tráfico que llega al origen del cliente. Un offload más alto reduce la carga sobre el origen, mejora los tiempos de respuesta percibidos por el usuario final y reduce el costo de infraestructura del cliente. También ayuda a identificar reglas de cacheo candidatas a optimización para capturar más tráfico cacheable.
El dashboard de Error Analysis ayuda a encontrar y remediar errores rápidamente. Los dos paneles de resumen superiores muestran una línea de tiempo general de los datos (la variable lineChartGrouping controla cómo se agrupan), y se puede arrastrar el mouse sobre un rango para hacer zoom a un periodo de interés. Una vez dentro del zoom, se expanden las demás filas del dashboard para explorar el detalle. Al hacer clic en un panel del treemap aparece la opción View Raw Logs (abre en una ventana nueva); alternativamente, Filter to this item agrega ese valor como filtro global en la parte superior de la página.