家のインターネットの回線速度を speedtest-cli で観測する

はじめに

集合住宅のインターネットは利用者が少ない昼間は比較的すいていて、夜間は混雑していることが多いらしい。インターネットが遅いなと感じたときにみんながよく使っている speedtest のコマンドラインツール版があると知り、定期実行して観測してみました。

speedtest-cli のインストール

LinuxでもSpeedtestがしたい（speedtest-cli) を参考にさせてもらいながら、家の mac にインストールしました。 git cloneして該当する実行ファイルがspeedtest.pyが実行できればよさそうなので以下のようにしました。試しに実行した結果も少しマスクして載せておきます。

) # git clone https://github.com/sivel/speedtest-cli                                           
Cloning into 'speedtest-cli'...
remote: Enumerating objects: 3, done.
remote: Counting objects: 100% (3/3), done.
remote: Compressing objects: 100% (3/3), done.
remote: Total 1153 (delta 0), reused 1 (delta 0), pack-reused 1150
Receiving objects: 100% (1153/1153), 325.70 KiB | 619.00 KiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (684/684), done.
) # cd speedtest-cli/                                                                           
speedtest-cli) # ./speedtest.py                                                                         
Retrieving speedtest.net configuration...
Testing from Softbank BB (x.x.x.x)...  
Retrieving speedtest.net server list...
Selecting best server based on ping...
Hosted by GLBB Japan (Tokyo) [6.63 km]: 8.084 m≈s
Testing download speed................................................................................
Download: 117.30 Mbit/s
Testing upload speed................................................................................................
Upload: 190.38 Mbit/s

その他の要件としては、・インターネット速度の定点観測という趣旨なので、テスト用サーバは固定する(今回は IPA さん 14263 にしてみた) ・可視化しやすいように CSV エクスポートする

ということで、実行コマンドは以下 ./speedtest.py --server 14623 --csv >> result.csv

CSV エクスポートした場合は以下のような出力となる

14623,IPA CyberLab,Bunkyo,2019-08-11T10:58:53.465639Z,10.824939774573073,5.235,216961778.00509918,167021284.0664986,,x.x.x.x

そのため、./speedtest.pyの結果と見比べて、あらかじめ一行目にラベルを入れておきます。名前は適当です。最後から二番目の値が欠けているのも謎です。

id,test_server,city,date,distance,rtt,download,upload,,ip

定期実行の設定

30分に一回取得する cron の設定をします。実行は絶対パスで記載する点に注意します。

crontab -l
*/30 * * * * python ~/speedtest-cli/speedtest.py --server 14623 --csv >> ~/speedtest-cli/result.csv

splunk (docker) の準備

CSV をかんたんに時系列データとして可視化する方法として、今回は splunk を利用します。使い捨てのプロセスの感覚で、Docker 上で立てます。ローカルディレクトリを Docker コンテナから参照させたいため、以下の記事を参考にコンテナを起動します。【Docker】Dockerでホストのディレクトリをマウントする

docker run -p 8000:8000 -e "SPLUNK_START_ARGS=--accept-license" -e "SPLUNK_PASSWORD=hogehoge" -v  ~/speedtest-cli:/opt/splunk/etc splunk/splunk

起動後は http://localhost:8000 にアクセスして、データ参照設定をします。

Settings > DATA > Data inputs

Local inputs > File & Directories > Add new

ここで Browse から先程マウントしたディレクトリを参照して、result.csv を選択します。その他の設定はそのままでどんどん進んでいけば大丈夫です。

結果の可視化

時系列に表示するため timechart 関数を使います。

host=e02bb3812356 | eval download_mb=download/1000000 | timechart avg(download_mb)

CSV の場合ダウンロードとアップロードの速度が生の数字 (Bit/sec) で表示されるため、わかりやすくメガ (MBit/sec) に変換するため、eval 関数で1000000で割っています。たまたま hostname で引っ掛けてますが他のインプットデータがないので「*」とかでもよいです。