wae-apm

name	wae-apm
description	Cloudflare Workers Analytics Engine の APM ログや client error ログを SQL API で分析し、パフォーマンスや障害のレポートを作る。stg や production のログ調査で使う。

WAE APM ログ解析

Workers Analytics Engine に入っている API ログと client error を SQL API 経由で読む。

前提

• Cloudflare Account ID: 4cd610dc1501d4e5846588d422150e15
• dataset:
  • actiko_api_logs
  • actiko_client_errors

先にやること

1. 分析期間を決める。

• 直近 24 時間
• 最新デプロイ以降
• 特定障害発生以降

2. Wrangler の OAuth token を確認する。

Get-Content "$env:APPDATA/xdg.config/.wrangler/config/default.toml"

期限切れなら npx wrangler whoami を実行して更新する。

API ログの見方

• blob5: path
• blob4: method
• double2: request duration
• double3: DB duration
• double4: R2 duration
• double5: KV duration
• double6: external API duration
• double7: span count

手順

1. SQL API へ curl する。

curl -s "https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/4cd610dc1501d4e5846588d422150e15/analytics_engine/sql" -H "Authorization: Bearer <TOKEN>" -d "<SQL>"

2. 最低限、以下を取る。

• endpoint 別 performance
• 遅い request
• 5xx endpoint
• 全体 summary
• request 数ランキング
• 必要なら特定 endpoint 詳細

3. client error も見る。

• actiko_client_errors の詳細一覧
• エラータイプ別集計
• 総件数

4. Markdown でレポート化する。

• ボトルネック種別
• N+1 疑い
• KV / R2 / 外部 API の寄与
• bot traffic の切り分け
• client error の重大度

注意事項

• SQL では != ではなく <> を使う
• まず期間を絞る。全期間集計は誤誘導になりやすい
• DB は Neon Postgres で、Hyperdrive 接続レイテンシを前提に読む
• ログだけで断定せず、重い endpoint はコードも追う