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非公式本サイトは非公式の日本語ドキュメントであり、Cloudflare 公式サイトではありません。最新情報はdevelopers.cloudflare.comをご確認ください。

分析

最終更新 Markdown で表示Agent セットアップ

Cloudflare Realtime TURN サービスは、イングレスとエグレスの使用量をバイト単位で計測します。このリアルタイムおよび履歴データには、TURN analytics API でアクセスできます。時系列または集計で、時間経過に伴うバイト単位のトラフィックを確認できます。

Cloudflare TURN analytics は GraphQL API でのみ利用できます。

利用できるメトリクスとディメンション

TURN analytics では、さまざまな方法で照会・集計できる豊富なデータを提供します。

メトリクス

次のメトリクスを照会できます。

  • egressBytes: TURN サーバーからクライアントへ送信した合計バイト数
  • ingressBytes: TURN サーバーがクライアントから受信した合計バイト数
  • concurrentConnections: 同時接続数の平均

これらのメトリクスは sum と avg 関数で集計できます。

ディメンション

次のディメンションでデータを分解できます。

  • 時間集計: datetime、datetimeMinute、datetimeFiveMinutes、datetimeFifteenMinutes、datetimeHour
  • 地理: datacenterCity、datacenterCountry、datacenterRegion（Cloudflare データセンターの所在地）
  • 識別: keyId、customIdentifier、username

フィルター

TURN analytics のデータは次の条件でフィルターできます。

  • Datetime の範囲
  • TURN Key ID
  • TURN Username
  • Custom identifier

GraphQL クライアント

GraphQL は自己記述的なプロトコルです。任意の GraphQL クライアントでスキーマと利用可能なフィールドを調べられます。よく使われる選択肢は次のとおりです。

  • Altair ↗: スキーマドキュメントエクスプローラー付きの高機能 GraphQL クライアント
  • GraphiQL ↗: オリジナルの GraphQL IDE
  • Postman ↗: スキーマイントロスペクション付きの GraphQL クエリに対応

スキーマ全体を調べるには、API 認証情報を使って https://api.cloudflare.com/client/v4/graphql に接続するようクライアントを設定します。詳細な手順は GraphQL スキーマを調べる を参照してください。

よく使う TURN analytics クエリ

よくある用途向けのクエリ例です。用途に合わせて変更し、分析データの見え方を変えられます。

同時接続数とデータ使用量の時系列

この包括的なクエリでは、同時接続数、エグレス、イングレスバイトを 5 分間隔で同時に取得します。ダッシュボード構築やリアルタイム使用量の監視に便利です。

query concurrentConnections {
	viewer {
		accounts(filter: { accountTag: $accountId }) {
			callsTurnUsageAdaptiveGroups(
				limit: 10000
				filter: { date_geq: $dateFrom, date_leq: $dateTo }
			) {
				dimensions {
					datetimeFiveMinutes
				}
				avg {
					concurrentConnectionsFiveMinutes
				}
				sum {
					egressBytes
					ingressBytes
				}
			}
		}
	}
}

応答の例:

{
  "data": {
    "viewer": {
      "accounts": [
        {
          "callsTurnUsageAdaptiveGroups": [
            {
              "avg": {
                "concurrentConnectionsFiveMinutes": 816
              },
              "dimensions": {
                "datetimeFiveMinutes": "2025-12-02T03:45:00Z"
              },
              "sum": {
                "egressBytes": 207314144,
                "ingressBytes": 8534200
              }
            },
            {
              "avg": {
                "concurrentConnectionsFiveMinutes": 1945
              },
              "dimensions": {
                "datetimeFiveMinutes": "2025-12-02T16:00:00Z"
              },
              "sum": {
                "egressBytes": 462909020,
                "ingressBytes": 128434592
              }
            },

					]
				}
			]
		}
	]
}

エグレス上位の TURN キー

query egressByTurnKey{
  viewer {
    usage: accounts(filter: { accountTag: $accountId }) {
        callsTurnUsageAdaptiveGroups(
          filter: {
          date_geq: $dateFrom,
          date_leq: $dateTo
        }
          limit: 2
          orderBy: [sum_egressBytes_DESC]
        ) {
          dimensions {
            keyId
          }
          sum {
            egressBytes
          }
        }
      }
    },
		"errors": null
  }

応答の例:

{
  "data": {
    "viewer": {
      "usage": [
        {
          "callsTurnUsageAdaptiveGroups": [
            {
              "dimensions": {
                "keyId": "82a58d0aeabfa8f4a4e0c4a9efc9cda5"
              },
              "sum": {
                "egressBytes": 160040068147
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }
  },
  "errors": null
}

上位の TURN カスタム識別子

query topTurnCustomIdentifiers {
	viewer {
		accounts(filter: { accountTag: $accountId }) {
			callsTurnUsageAdaptiveGroups(
				filter: { date_geq: $dateFrom, date_leq: $dateTo }
				limit: 1
				orderBy: [sum_egressBytes_DESC]
			) {
				dimensions {
					customIdentifier
				}
				sum {
					egressBytes
				}
			}
		}
	}
}

応答の例:

{
  "data": {
    "viewer": {
      "accounts": [
        {
          "callsTurnUsageAdaptiveGroups": [
            {
              "dimensions": {
                "customIdentifier": "some identifier"
              },
              "sum": {
                "egressBytes": 160040068147
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }
  },
  "errors": null
}

特定のカスタム識別子の使用量

query {
	viewer {
		accounts(filter: { accountTag: $accountId }) {
			callsTurnUsageAdaptiveGroups(
				filter: {
					date_geq: $dateFrom
					date_leq: $dateTo
					customIdentifier: "tango"
				}
				limit: 100
				orderBy: []
			) {
				dimensions {
					keyId
					customIdentifier
				}
				sum {
					egressBytes
				}
			}
		}
	}
}

応答の例:

{
  "data": {
    "viewer": {
      "usage": [
        {
          "callsTurnUsageAdaptiveGroups": [
            {
              "dimensions": {
                "customIdentifier": "tango",
                "keyId": "74007022d80d7ebac4815fb776b9d3ed"
              },
              "sum": {
                "egressBytes": 162641324
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }
  },
  "errors": null
}

時系列としての使用量（グラフ向け）

query {
	viewer {
		accounts(filter: { accountTag: $accountId }) {
			callsTurnUsageAdaptiveGroups(
				filter: { date_geq: $dateFrom, date_leq: $dateTo }
				limit: 100
				orderBy: [datetimeMinute_ASC]
			) {
				dimensions {
					datetimeMinute
				}
				sum {
					egressBytes
				}
			}
		}
	}
}

応答の例:

{
  "data": {
    "viewer": {
      "accounts": [
        {
          "callsTurnUsageAdaptiveGroups": [
            {
              "dimensions": {
                "datetimeMinute": "2025-12-01T00:00:00Z"
              },
              "sum": {
                "egressBytes": 159512
              }
            },
            {
              "dimensions": {
                "datetimeMinute": "2025-12-01T00:01:00Z"
              },
              "sum": {
                "egressBytes": 133818
              }
            },
            ... (more data here)
           ]
        }
      ]
    }
  },
  "errors": null
}

地理的な場所ごとの使用量内訳

使用量データを Cloudflare データセンターの場所で分解し、TURN トラフィックがどこで処理されているかを把握できます。地域容量の最適化や、ユーザーの地理的分布の理解に役立ちます。

query {
	viewer {
		accounts(filter: { accountTag: $accountId }) {
			callsTurnUsageAdaptiveGroups(
				limit: 100
				filter: { date_geq: $dateFrom, date_leq: $dateTo }
				orderBy: [sum_egressBytes_DESC]
			) {
				dimensions {
					datacenterCity
					datacenterCode
					datacenterRegion
					datacenterCountry
				}
				sum {
					egressBytes
					ingressBytes
				}
				avg {
					concurrentConnectionsFiveMinutes
				}
			}
		}
	}
}

応答の例:

{
  "data": {
    "viewer": {
      "accounts": [
        {
          "callsTurnUsageAdaptiveGroups": [
            {
              "avg": {
                "concurrentConnectionsFiveMinutes": 3135
              },
              "dimensions": {
                "datacenterCity": "Columbus",
                "datacenterCode": "CMH",
                "datacenterCountry": "US",
                "datacenterRegion": "ENAM"
              },
              "sum": {
                "egressBytes": 47720931316,
                "ingressBytes": 19351966366
              }
            },
            ...
          ]
        }
      ]
    }
  },
  "errors": null
}

特定のキーまたは識別子でフィルターする

特定の TURN キーまたはカスタム識別子を分析するようにデータをフィルターできます。特定の接続のデバッグや、特定クライアントの使用パターンの分析に便利です。

query {
	viewer {
		accounts(filter: { accountTag: $accountId }) {
			callsTurnUsageAdaptiveGroups(
				limit: 1000
				filter: {
					keyId: "82a58d0aeabfa8f4a4e0c4a9efc9cda5"
					date_geq: $dateFrom
					date_leq: $dateTo
				}
				orderBy: [datetimeFiveMinutes_ASC]
			) {
				dimensions {
					datetimeFiveMinutes
					keyId
				}
				sum {
					egressBytes
					ingressBytes
				}
				avg {
					concurrentConnectionsFiveMinutes
				}
			}
		}
	}
}

応答の例:

{
  "data": {
    "viewer": {
      "accounts": [
        {
          "callsTurnUsageAdaptiveGroups": [
            {
              "avg": {
                "concurrentConnectionsFiveMinutes": 130
              },
              "dimensions": {
                "datetimeFiveMinutes": "2025-12-01T00:00:00Z",
                "keyId": "82a58d0aeabfa8f4a4e0c4a9efc9cda5"
              },
              "sum": {
                "egressBytes": 609156,
                "ingressBytes": 464326
              }
            },
            {
              "avg": {
                "concurrentConnectionsFiveMinutes": 118
              },
              "dimensions": {
                "datetimeFiveMinutes": "2025-12-01T00:05:00Z",
                "keyId": "82a58d0aeabfa8f4a4e0c4a9efc9cda5"
              },
              "sum": {
                "egressBytes": 534948,
                "ingressBytes": 401286
              }
            },
            ...
          ]
        }
      ]
    }
  },
  "errors": null
}

時間集計のオプション

分析の目的に応じて、時間集計の間隔を選べます。

  • datetimeMinute: 1 分間隔（最も細かい粒度）
  • datetimeFiveMinutes: 5 分間隔（ダッシュボード向けに推奨）
  • datetimeFifteenMinutes: 15 分間隔
  • datetimeHour: 1 時間間隔（長期トレンド向け）

時間単位の集計クエリの例:

query {
	viewer {
		accounts(filter: { accountTag: $accountId }) {
			callsTurnUsageAdaptiveGroups(
				limit: 1000
				filter: {
					keyId: "82a58d0aeabfa8f4a4e0c4a9efc9cda5"
					date_geq: $dateFrom
					date_leq: $dateTo
				}
				orderBy: [datetimeFiveMinutes_ASC]
			) {
				dimensions {
					datetimeFiveMinutes
					keyId
				}
				sum {
					egressBytes
					ingressBytes
				}
				avg {
					concurrentConnectionsFiveMinutes
				}
			}
		}
	}
}

応答の例:

{
  "data": {
    "viewer": {
      "accounts": [
        {
          "callsTurnUsageAdaptiveGroups": [
            {
              "avg": {
                "concurrentConnectionsFiveMinutes": 130
              },
              "dimensions": {
                "datetimeFiveMinutes": "2025-12-01T00:00:00Z",
                "keyId": "82a58d0aeabfa8f4a4e0c4a9efc9cda5"
              },
              "sum": {
                "egressBytes": 609156,
                "ingressBytes": 464326
              }
            },
            {
              "avg": {
                "concurrentConnectionsFiveMinutes": 118
              },
              "dimensions": {
                "datetimeFiveMinutes": "2025-12-01T00:05:00Z",
                "keyId": "82a58d0aeabfa8f4a4e0c4a9efc9cda5"
              },
              "sum": {
                "egressBytes": 534948,
                "ingressBytes": 401286
              }
            },
            ...
          ]
        }
      ]
    }
  },
  "errors": null
}

高度なユースケース

複数ディメンションの組み合わせ

1 つのクエリで複数のディメンションを組み合わせ、より詳細な内訳を取得できます。たとえば、時間と場所の両方で使用量を見る場合:

query {
	viewer {
		accounts(filter: { accountTag: $accountId }) {
			callsTurnUsageAdaptiveGroups(
				limit: 10000
				filter: { date_geq: $dateFrom, date_leq: $dateTo }
				orderBy: [datetimeHour_ASC, sum_egressBytes_DESC]
			) {
				dimensions {
					datetimeHour
					datacenterCity
					datacenterCountry
				}
				sum {
					egressBytes
					ingressBytes
				}
			}
		}
	}
}

応答の例:

{
  "data": {
    "viewer": {
      "accounts": [
        {
          "callsTurnUsageAdaptiveGroups": [
            {
              "dimensions": {
                "datacenterCity": "Chennai",
                "datacenterCountry": "IN",
                "datetimeHour": "2025-12-01T00:00:00Z"
              },
              "sum": {
                "egressBytes": 3416216,
                "ingressBytes": 498927214
              }
            },
            {
              "dimensions": {
                "datacenterCity": "Mumbai",
                "datacenterCountry": "IN",
                "datetimeHour": "2025-12-01T00:00:00Z"
              },
              "sum": {
                "egressBytes": 1267076,
                "ingressBytes": 1140140
              }
            },
						...
          ]
        }
      ]
    }
  },
  "errors": null
}

上位コンシューマーの特定

帯域幅を最も使っているキーまたはカスタム識別子を探すには:

query {
	viewer {
		accounts(filter: { accountTag: $accountId }) {
			callsTurnUsageAdaptiveGroups(
				limit: 10
				filter: { date_geq: $dateFrom, date_leq: $dateTo }
				orderBy: [sum_egressBytes_DESC, sum_ingressBytes_DESC]
			) {
				dimensions {
					keyId
					customIdentifier
				}
				sum {
					egressBytes
					ingressBytes
				}
				avg {
					concurrentConnectionsFiveMinutes
				}
			}
		}
	}
}

応答の例:

{
	"data": {
		"viewer": {
			"accounts": [
				{
					"callsTurnUsageAdaptiveGroups": [
						{
							"avg": {
								"concurrentConnectionsFiveMinutes": 837305
							},
							"dimensions": {
								"customIdentifier": "",
								"keyId": "82a58d0aeabfa8f4a4e0c4a9efc9cda5"
							},
							"sum": {
								"egressBytes": 160040068147,
								"ingressBytes": 154955460564
							}
						}
					]
				}
			]
		}
	},
	"errors": null
}

スキーマの探索

GraphQL Analytics API は自己記述的です。イントロスペクションを使って、callsTurnUsageAdaptiveGroups で利用できるフィールド、フィルター、機能をすべて確認できます。Altair や GraphiQL などの GraphQL クライアントでスキーマを対話的に閲覧し、用途に合う追加のディメンションやメトリクスを探せます。

GraphQL のイントロスペクションとスキーマ探索の詳細は、次を参照してください。

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