Los logs de los balanceadores de carga clásicos a menudo se quedan solo en el nivel básico de access log. El status code, el response time, la URL, el backend, el TLS, la puntuación WAAP, el geo-IP y el contexto de usuario pueden quedar en sistemas distintos o sin recopilarse en absoluto. En ese caso, el equipo de operaciones se ve obligado a parsear logs, escribir dashboards aparte o pedir datos a equipos distintos para entender el problema.
Cuando los logs de WAAP y los logs de ADC se mantienen en lugares distintos, la correlación se complica. Para ver el contexto tanto de rendimiento como de seguridad de la misma solicitud hay que emparejar a mano el request ID, el timestamp, la IP, el path y la información de session. En el momento de un incidente, esta correlación manual hace perder tiempo.
En estructuras multi-tenant o multi-vService, la retención y el reporting también se convierten en un problema aparte. Mientras un tenant produce logs intensos, el dato de otro no debe perderse; las aplicaciones bajo regulación crítica deben conservarse más tiempo mientras que el tráfico web público se puede mantener con una retención más corta.
El enfoque correcto es tratar los logs a nivel de solicitud L7 junto con las métricas de serie temporal. El request rate, el SSL TPS, la distribución de status code, el WAAP attack rate, el response time de backend, el dropped log y las métricas de health check deben monitorearse en la misma familia de dashboards.
El Complemento L7 Reporting de TR7 ofrece este modelo: hace visibles los datos de solicitud L7, WAAP, backend, health check y QoS en una capa de dashboard y reporting integrada.
El L7 Reporting de TR7 funciona con un flujo de logs enriquecido, métricas de serie temporal, dashboards integrados y variables de drill-down.
TR7 lleva los logs de tráfico L7 y los eventos WAAP a una línea de reporting común. Así, las señales de rendimiento, error y ataque se pueden examinar en el mismo contexto de vService.
Las métricas de request rate, status code, SSL TPS, throughput, health check y QoS se pueden conservar en el tiempo. Esta estructura se puede usar para planificación de capacidad, análisis posterior a un incidente y seguimiento periódico del rendimiento.
TR7 ofrece listos los paneles básicos de operación con una estructura de dashboard detallado de vService y dashboard global. El operador puede monitorear desde el primer día las métricas de tráfico, SSL, backend, memoria, CPU y WAAP.
Con las variables de vService, backend y host se pueden aplicar filtros de dashboard. Se puede investigar desde un aumento de 5xx hasta una URL concreta, y de ahí hasta el backend que se ralentiza.
El Complemento L7 Reporting hace monitoreable el tráfico de aplicación con más de 50 paneles/elementos, desde el nivel de solicitud hasta toda la plataforma.
El dashboard detallado muestra las métricas de request rate HTTP/HTTPS, nueva request, session request, total connection, SSL TPS, throughput, CPU, memory, SSL cache y error en el contexto del vService. El operador puede examinar el comportamiento de una sola aplicación sin que se mezcle con el ruido del conjunto de la plataforma. Esta vista distingue rápidamente qué vService está afectado en el momento de un incidente. Las señales de rendimiento y seguridad se interpretan en la misma pantalla.
El dashboard global muestra el uso medio de CPU, el número total de vServices, el número total de backends, el uptime y las métricas generales de HTTP/SSL. Esta pantalla resume el estado general de la plataforma a los equipos de gestión y operación. En entornos multi-vService se entiende rápidamente qué áreas se están saturando. Se puede usar como pantalla de primer vistazo para la planificación de capacidad.
Los paneles de Health Check Status, Health Check Time y Health Check State muestran el estado de accesibilidad y el tiempo de respuesta de los backends. Estados como UP, DOWN o NOCHECK se pueden monitorear en el tiempo. Un aumento en el tiempo de respuesta puede señalar un deterioro del rendimiento antes de que se produzca un fallo total. Estas métricas facilitan entender el comportamiento de failover y de pool.
Los paneles de contador de response 1xx, 2xx, 3xx, 4xx y 5xx clasifican el comportamiento de respuesta de la aplicación. Un aumento de 5xx puede señalar un error de backend o de aplicación, un aumento de 4xx puede señalar un efecto de cliente, bot o WAAP. El operador puede examinar primero la clase de error, y luego el detalle de URL y backend. Esta estructura acorta el tiempo de triaje de incidentes.
TR7 puede mostrar los tipos de ataque a nivel de agregación resumiendo los eventos de ataque WAAP. En lugar de logs WAAP en bruto uno a uno, se monitorean la categoría de ataque, la intensidad y la distribución temporal. El equipo de seguridad ve más rápido qué vService se enfrenta a qué familia de ataque. Esto facilita la revisión diaria del SOC y el reporting de seguridad mensual.
La métrica `tr7_tm_vservice_waf_attack_rate` puede mostrar la velocidad de ataque WAAP a nivel de vService. Los aumentos súbitos pueden ser señal de una ola de bots, un escaneo de exploits o un ataque dirigido. Cuando esta métrica se interpreta junto con el volumen de tráfico, la intensidad del ataque se entiende con más precisión. Tiene alto valor en escenarios de alarma y dashboard.
Del lado del backend se pueden monitorear métricas como session, new session, response code, tráfico inbound/outbound, connection error, response error, queue time, connect time, response time y total time. Esta separación ayuda a entender si el problema está del lado del ADC, en la red o en el backend. Por ejemplo, un aumento de connect_time puede ser un problema de red o de aceptación de servicio, un aumento de response_time puede ser una latencia de aplicación. El análisis de incidentes se hace de forma más acertada.
Cuando se produce tráfico intenso o un problema en el pipeline de logs, el número de dropped log puede aumentar. El panel de Logs Dropped ayuda a monitorear la fiabilidad de los datos de observación. Si hay pérdida de logs, las interpretaciones del dashboard deben tratarse con cuidado. El equipo de operaciones sigue no solo el tráfico, sino también la salud de la línea de medición.
Las métricas de compress in/out muestran el comportamiento de compresión. El operador puede monitorear en qué vServices la compresión produce cuánto efecto de tráfico. Estos valores se evalúan junto con el coste WAN, la experiencia del usuario y el consumo de CPU. Las políticas de compresión se gestionan con datos, no con intuición.
Métricas como `tr7_tm_vservice_memory_usage` y `tr7_tm_vservice_memory_alloc` pueden monitorear el comportamiento de memoria del vService. Las tendencias de aumento en el tiempo son valiosas para la planificación de capacidad y los posibles análisis de fuga. El operador puede ver no solo el fallo puntual, sino también la presión de capacidad futura. Esto proporciona un escalado planificado para el tráfico de aplicación en crecimiento.
Métricas como `tr7_tm_qos_cpu_count`, `tr7_tm_qos_cpu_percent_limit` y `tr7_tm_qos_memory_limit` hacen visibles los límites de recursos de la plataforma. Estos valores se monitorean junto con las métricas de tráfico para entender la presión de recursos. Si la producción de errores de un vService está relacionada con su aproximación al límite de recursos, se detecta más rápido. La visibilidad de QoS apoya las decisiones de capacidad y aislamiento.
TR7 puede gestionar las configuraciones de interval para el dashboard detallado y global en archivos separados. Esto hace más consistente el comportamiento de refresco del dashboard y de rango temporal. El análisis de tendencia a largo plazo y el análisis de incidentes a corto plazo se pueden hacer con intervalos distintos. El operador ajusta la temporización de los paneles según los distintos casos de uso.
El L7 reporting se ejecuta junto con el metric namespace, las métricas de frontend/backend, el health check state, los campos de QoS y las variables de dashboard.
Las métricas de TR7 se agrupan bajo el namespace `tr7_tm_*`. Esta estructura facilita distinguir las métricas de frontend, backend, health check, QoS y dispositivo. Las reglas de dashboard y alarma se estandarizan a través de esta nomenclatura.
Las métricas de request rate, total connection, byte inbound/outbound, request error, response 1xx-5xx, SSL connection, SSL rate, SSL cache, compression, dropped log y memoria se pueden monitorear del lado del frontend. Estas métricas explican el comportamiento del vService de cara al usuario. Se distingue si el problema tiene origen en el tráfico externo, el TLS o el comportamiento de response.
Del lado del backend se pueden recopilar métricas de session, response code, tráfico, error de conexión, error de response y de temporización. La separación de queue, connect, response y total time es crítica en el análisis de rendimiento. Los problemas de aplicación, red y aceptación de servicio se hacen visibles con métricas distintas.
`tr7_tm_bservice_hc_state` puede expresar el estado de salud del backend como UP, DOWN o NOCHECK. `tr7_tm_bservice_hc_time` puede mostrar el tiempo de respuesta del health check a nivel de milisegundo. Las tendencias de health check facilitan entender el comportamiento de failover.
Campos de QoS como el número de CPU, el límite de porcentaje de CPU y el límite de memoria se pueden llevar al dashboard. Estas métricas permiten entender el efecto de los límites de recursos en los momentos de tráfico intenso. Apoyan la decisión de capacidad especialmente en servicios multi-tenant o de alta intensidad.
Con variables como `$vservice`, `$bservice` y `$host` se pueden filtrar los paneles. El operador puede bajar desde el gráfico global hasta un vService concreto, y de ahí hasta un backend concreto. Este flujo de drill-down acelera la investigación de incidentes.
El operador puede bajar desde el panel de 5xx hasta la URL correspondiente, y de ahí hasta el backend que se ralentiza. Las métricas de connect_time y response_time ayudan a distinguir si el problema tiene origen en la red o en la aplicación.
El equipo de seguridad puede incluir las métricas de SSL y los valores de WAAP attack rate en el informe periódico. Estos datos aumentan la visibilidad de los controles de seguridad de aplicación y de protección de tráfico.
Para un vService bajo regulación o del ámbito sanitario se puede aplicar una retención más larga, y para el tráfico web público una retención más corta. Así se equilibran el coste de conservación y la necesidad de cumplimiento.
Monitoreando las tendencias de memory alloc, request rate y throughput se puede prever la necesidad de capacidad futura. El operador toma la decisión de escalado no con una intuición puntual, sino con datos de serie temporal.
Cuando el WAAP attack rate aumenta, se pueden resumir las categorías de ataque y filtrar los vServices afectados. El equipo del SOC puede ver el tipo y la intensidad del ataque sin perderse dentro del log en bruto.
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