Webserver-Workload-Analyse: Zugriffsprotokolle auswerten (COMPSCI 315)

Einleitung: Warum Webserver-Workload-Analyse wichtig ist

Stellen Sie sich vor, Sie betreiben einen beliebten Streaming-Dienst wie Netflix oder eine E-Sport-Plattform wie Twitch. Täglich gehen Millionen von Anfragen ein – jede hinterlässt eine Spur im Server-Log. Die Analyse dieser Logs hilft, Engpässe zu erkennen, Caching-Strategien zu optimieren und die Benutzererfahrung zu verbessern. Genau das ist das Ziel der Workload-Charakterisierung in den Assignments 3 und 4 von COMPSCI 315. In diesem Tutorial lernen Sie, wie Sie aus den Logs einer Universitäts-Website wertvolle Kennzahlen extrahieren – von der durchschnittlichen Anzahl täglicher Anfragen bis zur Verteilung der Dateitypen.

Grundlagen der Webserver-Protokolle

Die Serverlogs liegen im Common Log Format (CLF) vor. Jede Zeile enthält: Hostname, Datum/Uhrzeit, angeforderte URL, HTTP-Statuscode und übertragene Bytes. Beispiel: imhotep.usask.ca - - [15/Sep/1995:16:02:09 -0600] "GET /changes.html HTTP/1.0" 200 1254. Für die Analyse stehen zwei Datensätze zur Verfügung: der Campus-Server der University of Saskatchewan (UofS) und der Department-Server der University of Calgary (UofC). Beide enthalten Anfragen über mehrere Monate bis ein Jahr.

Schritt 1: Daten einlesen und bereinigen

Verwenden Sie Python mit Pandas, um die Logs zu laden. Ein bewährtes Vorgehen ist die Nutzung regulärer Ausdrücke, um die Felder zu extrahieren. Beispielcode:

import pandas as pd
import re

log_pattern = r'(\S+) (\S+) (\S+) \[([^\]]+)\] "([^"]+)" (\d+) (\S+)'
with open('access_log') as f:
    data = [re.match(log_pattern, line).groups() for line in f]
df = pd.DataFrame(data, columns=['host', 'ident', 'authuser', 'datetime', 'request', 'status', 'bytes'])

Konvertieren Sie die Spalte `datetime` in ein Datetime-Objekt und setzen Sie fehlerhafte Bytes-Werte (z. B. „-“) auf 0.

Schritt 2: Messmethoden und Netzwerktypen verstehen

Die Logs wurden mittels passiver Messung am Server selbst erhoben – der Server zeichnet jede eingehende Anfrage auf. Es handelt sich um Messungen im Edge-Netzwerk, da der Server am Rand des Universitätsnetzes steht. Die Analyse erfolgt offline nach der Datenerfassung. Serverlogs sind nicht die einzige Methode zur Workload-Charakterisierung; aktive Messungen (z. B. synthetische Anfragen) oder Paketmitschnitte auf der Netzwerkebene ergänzen das Bild.

Schritt 3: Durchschnittliche Anfragen pro Tag berechnen

Gruppieren Sie die Daten nach Datum und zählen Sie die Anzahl der Zeilen pro Tag. Der Durchschnitt ergibt sich aus der Gesamtzahl der Anfragen geteilt durch die Anzahl der Tage im Logzeitraum. Beispiel:

daily_requests = df.groupby(df['datetime'].dt.date).size()
avg_requests_per_day = daily_requests.mean()

Für den UofS-Datensatz (ca. 7 Monate) erhalten Sie typischerweise mehrere tausend Anfragen pro Tag.

Schritt 4: Übertragene Bytes analysieren

Summieren Sie die Bytes-Spalte über den gesamten Zeitraum und teilen Sie durch 1.048.576, um Megabyte zu erhalten. Die durchschnittlichen Bytes pro Tag berechnen Sie analog. Beispiel:

total_bytes_mb = df['bytes'].sum() / 1_048_576
avg_bytes_per_day_mb = total_bytes_mb / df['datetime'].dt.date.nunique()

Schritt 5: Statuscodes kategorisieren

Gruppieren Sie die Statuscodes in vier Kategorien: Erfolgreich (200), Nicht modifiziert (304), Gefunden (302), Fehlerhaft (4xx, 5xx). Berechnen Sie den prozentualen Anteil jeder Kategorie.

def categorize_status(code):
    if code == 200: return 'Successful'
    elif code == 304: return 'Not Modified'
    elif code == 302: return 'Found'
    elif code >= 400: return 'Unsuccessful'
    else: return 'Other'
df['status_cat'] = df['status'].apply(categorize_status)
status_counts = df['status_cat'].value_counts(normalize=True) * 100

In typischen Logs dominieren erfolgreiche Anfragen (≈80–90 %), gefolgt von „Nicht modifiziert“ (≈5–10 %). Fehlerhafte Anfragen liegen meist unter 5 %.

Schritt 6: Lokale vs. entfernte Clients

Für den UofS-Datensatz definieren Sie lokale Clients als solche mit Hostnamen, die „usask.ca“ enthalten oder deren IP mit „128.233.“ beginnt. Für UofC ist die Unterscheidung bereits im Log vermerkt. Berechnen Sie die Anzahl der Anfragen und die übertragenen Bytes pro Gruppe in Prozent.

df['is_local'] = df['host'].str.contains('usask\.ca|^128\.233\.', na=False)
local_requests = df['is_local'].value_counts(normalize=True) * 100
local_bytes = df.groupby('is_local')['bytes'].sum() / df['bytes'].sum() * 100

Erfahrungsgemäß stammen die meisten Anfragen von entfernten Clients, aber lokale Clients übertragen oft mehr Daten pro Anfrage.

Schritt 7: Dateitypen analysieren

Extrahieren Sie die Dateiendung aus der angefragten URL und ordnen Sie sie den Kategorien aus Tabelle 1 zu: HTML, Bilder, Sound, Video, Formatiert, Dynamisch, Sonstige. Berechnen Sie die prozentuale Verteilung der Anfragen und der Bytes.

def categorize_filetype(url):
    ext = url.split('.')[-1].lower() if '.' in url else ''
    mapping = {
        'html': 'HTML', 'htm': 'HTML', 'shtml': 'HTML', 'map': 'HTML',
        'gif': 'Images', 'jpeg': 'Images', 'jpg': 'Images', 'xbm': 'Images', 'bmp': 'Images', 'rgb': 'Images', 'xpm': 'Images',
        'au': 'Sound', 'snd': 'Sound', 'wav': 'Sound', 'mid': 'Sound', 'midi': 'Sound', 'lha': 'Sound', 'aif': 'Sound', 'aiff': 'Sound',
        'mov': 'Video', 'movie': 'Video', 'avi': 'Video', 'qt': 'Video', 'mpeg': 'Video', 'mpg': 'Video',
        'ps': 'Formatted', 'eps': 'Formatted', 'doc': 'Formatted', 'dvi': 'Formatted', 'txt': 'Formatted',
        'cgi': 'Dynamic'
    }
    return mapping.get(ext, 'Others')
df['filetype'] = df['request'].apply(lambda x: categorize_filetype(x.split()[1]))
requests_by_type = df['filetype'].value_counts(normalize=True) * 100
bytes_by_type = df.groupby('filetype')['bytes'].sum() / df['bytes'].sum() * 100

Bilder und HTML-Dateien machen meist den Großteil der Anfragen aus, während Videos und Sounds zwar wenige Anfragen, aber überproportional viele Bytes übertragen.

Schritt 8: Durchschnittliche Übertragungsgröße pro Dateityp

Berechnen Sie den Mittelwert der Bytes pro Dateityp:

avg_size_by_type = df.groupby('filetype')['bytes'].mean()

Die Ergebnisse zeigen, dass HTML-Dateien durchschnittlich klein sind (einige KB), während Videos mehrere MB groß sein können.

Praktische Tipps für Ihre Assignment-Abgabe

Dokumentieren Sie jeden Schritt – erklären Sie, warum Sie welche Methode gewählt haben.
Visualisieren Sie die Ergebnisse – Diagramme (Balken, Torten) machen Ihre Analyse anschaulicher.
Interpretieren Sie die Zahlen – was bedeuten die Prozentwerte für das Caching oder die Serverauslastung?
Vergleichen Sie die beiden Datensätze – fallen Unterschiede zwischen Campus- und Department-Server auf?

Fazit

Die Workload-Charakterisierung von Webservern ist ein zentrales Thema der Internet-Messung. Mit den hier gezeigten Techniken können Sie nicht nur Ihre Assignments lösen, sondern auch reale Systeme wie Content-Delivery-Netzwerke (CDNs) oder Cloud-Dienste analysieren. Nutzen Sie die Logs, um Muster zu erkennen – und verbessern Sie so die Performance zukünftiger Webanwendungen.