IVP Internet Value Provider IVP Co. Ltd.IVP Internet Value Provider IVP Co. Ltd.

  • タイトル

アクセスログ解析 ログ解析結果を元に秒間のアクセス数を算出してみる

 | 

6.ログ解析結果を元に秒間のアクセス数を算出してみる

1時間単位のアクセス数を知る事で高負荷が発生しやすい時間帯が見えてきました。
では次に秒間のアクセス数を調べる事で更に詳しくサーバの負荷状態を調べる事が出来ます。
と言うのも前回のブログで負荷試験を実施した際に秒間のPV数が大体把握出来ていますのでそれと照らし合わせる事が出来るからです。
通常時とセール時で一番アクセス数が多い時間帯を調べてみたいと思います。
まずは通常時でアクセスが最も多かった時間帯は下記の時間帯です。

アクセス数算出

■通常時の各ページのグラフ
下のグラフは通常時における各ページのアクセス数をグラフ化したものです。
グラフを見ると分かるように通常時の最も高くなった時間帯は突出しているのではなく、
徐々にアクセスが多くなっている事が分かります。
商品詳細についてはアクセス数の桁が違う為(右側の目盛)、折れ線グラフで表示しています。

トップページ

では次にセール時を調べていきたいと思います。
セール時でアクセスが最も高くなった時間帯は下記の時間帯です。

アクセス数算出

■セール時の各ページのグラフ
下のグラフはセール時における各ページのアクセス数をグラフ化したものです。
セール時のアクセス数はセール開始後に一気に跳ね上がっています。

商品詳細についてはアクセス数の桁が違う為(右側の目盛)、折れ線グラフで表示しています。

アクセス数グラフ

それでは一気に跳ね上がっている時間帯の秒単位のアクセス数を調べて、サーバ一台に対してにどれくらいの負荷が掛かっているか見て行きたいと思います。
上記のグラフで見ると11時と13時あたりで突出している時間帯があるのでそこに絞ってアクセス数を計測します。
これはアクセス数が突出している時間帯から秒間のアクセス数を割り出す事で1日の秒間最大値を知る事が出来ると考えられる為です。
最大値を知る事で前述したとおり負荷試験結果と照らし合わせて必要なサーバ構成等を考える事が出来ます。
また、通常時の同時刻のアクセス数と比較してどれくらいの差があるか見てみたいと思います。
検索ページはグラフ化していませんと前述した理由と同じで通常時の方が若干多い結果となっています。
秒間の最大値ですから複数の訪問者が偶然同じタイミングでアクセスするとそれで多くなったりするのでは事もあるのではという考えから
それ以外についてはそんなに変わらないのではないかと思っていましたがセール時の方が圧倒的に多い結果となっています
これによって前述した「アクセス数が突出している時間帯から秒間のアクセス数を割り出す事で1日の秒間最大値を知る」という事の信憑性も上がったのではないかと思います。

■通常時の秒間最大アクセス数

最大アクセス

■セール時の秒間最大アクセス数

最大アクセス