监控Microsoft Azure网络可用性,通过下面5个监测点向Microsoft Azure云服务器每2分钟发送一次数据包,监测Microsoft Azure网络近6个小时的稳定性。
以下数据只是一个参考,网络稳定与否取决于很多因素,例如:监控点网络稳定性、监控点程序稳定性、网络抖动等。
通过阿里云香港监测点每2分钟向 Microsoft Azure澳大利亚中部 - 堪培拉、巴西南部 - 圣保罗州、加拿大中部 - 多伦多、印度中部 - 浦那、中国北部 - 北京、中国东部 - 上海、美国西部 - 加利福尼亚州、美国西部 2 - 华盛顿、印度 - 孟买、欧洲西部 - 荷兰、挪威东部 - 奥斯陆、日本东部 - 东京都埼玉县、法国中部 - 巴黎 区发送一个数据包,确定其网络稳定性。
以下是 阿里云香港监测Microsoft Azure网络延迟相关数据:
区域 | 丢包* 率 | 最大延迟: ms | 最小延迟: ms | 平均延迟: ms | 延迟中位数: ms |
---|---|---|---|---|---|
澳大利亚中部 - 堪培拉 | 0.0% | 129.0 | 128.0 | 128.6 | 129.0 |
巴西南部 - 圣保罗州 | 0.0% | 354.0 | 335.0 | 337.53 | 335.0 |
加拿大中部 - 多伦多 | 0.0% | 253.0 | 233.0 | 235.9 | 233.0 |
印度中部 - 浦那 | 0.0% | 97.6 | 87.1 | 87.72 | 87.4 |
中国东部 - 上海 | 0.0% | 62.6 | 58.3 | 58.6 | 58.5 |
美国西部 2 - 华盛顿 | 0.0% | 156.0 | 142.0 | 147.8 | 146.0 |
印度 - 孟买 | 0.0% | 90.6 | 87.4 | 88.7 | 89.2 |
日本东部 - 东京都埼玉县 | 0.0% | 49.8 | 48.8 | 49.26 | 49.3 |
法国中部 - 巴黎 | 0.0% | 191.0 | 171.0 | 174.03 | 171.0 |
通过腾讯云香港监测点每2分钟向 Microsoft Azure澳大利亚中部 - 堪培拉、巴西南部 - 圣保罗州、加拿大中部 - 多伦多、印度中部 - 浦那、中国北部 - 北京、中国东部 - 上海、美国西部 - 加利福尼亚州、美国西部 2 - 华盛顿、印度 - 孟买、欧洲西部 - 荷兰、挪威东部 - 奥斯陆、日本东部 - 东京都埼玉县、法国中部 - 巴黎 区发送一个数据包,确定其网络稳定性。
以下是 腾讯云香港监测Microsoft Azure网络延迟相关数据:
区域 | 丢包* 率 | 最大延迟: ms | 最小延迟: ms | 平均延迟: ms | 延迟中位数: ms |
---|---|---|---|---|---|
澳大利亚中部 - 堪培拉 | 0.0% | 139.0 | 137.0 | 137.82 | 138.0 |
巴西南部 - 圣保罗州 | 0.0% | 320.0 | 319.0 | 319.23 | 319.0 |
加拿大中部 - 多伦多 | 0.0% | 215.0 | 212.0 | 212.53 | 212.5 |
印度中部 - 浦那 | 0.0% | 90.0 | 81.6 | 83.1 | 82.1 |
中国东部 - 上海 | 0.0% | 60.0 | 59.0 | 59.31 | 59.3 |
美国西部 2 - 华盛顿 | 0.0% | 154.0 | 142.0 | 144.26 | 143.0 |
印度 - 孟买 | 0.0% | 87.6 | 83.7 | 85.06 | 85.2 |
日本东部 - 东京都埼玉县 | 0.0% | 60.7 | 47.5 | 47.99 | 47.6 |
法国中部 - 巴黎 | 0.0% | 181.0 | 180.0 | 180.06 | 180.0 |
通过腾讯云广州监测点每2分钟向 Microsoft Azure澳大利亚中部 - 堪培拉、巴西南部 - 圣保罗州、加拿大中部 - 多伦多、印度中部 - 浦那、中国北部 - 北京、中国东部 - 上海、美国西部 - 加利福尼亚州、美国西部 2 - 华盛顿、印度 - 孟买、欧洲西部 - 荷兰、挪威东部 - 奥斯陆、日本东部 - 东京都埼玉县、法国中部 - 巴黎 区发送一个数据包,确定其网络稳定性。
以下是 腾讯云广州监测Microsoft Azure网络延迟相关数据:
区域 | 丢包* 率 | 最大延迟: ms | 最小延迟: ms | 平均延迟: ms | 延迟中位数: ms |
---|---|---|---|---|---|
澳大利亚中部 - 堪培拉 | 0.0% | 142.0 | 139.0 | 139.06 | 139.0 |
加拿大中部 - 多伦多 | 0.0% | 216.0 | 214.0 | 214.1 | 214.0 |
印度中部 - 浦那 | 0.0% | 148.0 | 135.0 | 135.46 | 135.0 |
中国东部 - 上海 | 0.0% | 26.3 | 25.6 | 25.87 | 25.9 |
美国西部 2 - 华盛顿 | 0.0% | 165.0 | 150.0 | 152.42 | 151.0 |
印度 - 孟买 | 0.0% | 144.0 | 140.0 | 140.87 | 140.0 |
日本东部 - 东京都埼玉县 | 0.0% | 58.2 | 55.0 | 55.16 | 55.1 |
法国中部 - 巴黎 | 0.0% | 200.0 | 196.0 | 197.07 | 197.0 |
通过搬瓦工洛杉矶 CN2-GIA监测点每2分钟向 Microsoft Azure澳大利亚中部 - 堪培拉、巴西南部 - 圣保罗州、加拿大中部 - 多伦多、印度中部 - 浦那、中国北部 - 北京、中国东部 - 上海、美国西部 - 加利福尼亚州、美国西部 2 - 华盛顿、印度 - 孟买、欧洲西部 - 荷兰、挪威东部 - 奥斯陆、日本东部 - 东京都埼玉县、法国中部 - 巴黎 区发送一个数据包,确定其网络稳定性。
以下是 搬瓦工洛杉矶 CN2-GIA监测Microsoft Azure网络延迟相关数据:
区域 | 丢包* 率 | 最大延迟: ms | 最小延迟: ms | 平均延迟: ms | 延迟中位数: ms |
---|---|---|---|---|---|
澳大利亚中部 - 堪培拉 | 0.0% | 153.0 | 138.0 | 138.32 | 138.0 |
巴西南部 - 圣保罗州 | 0.0% | 188.0 | 162.0 | 165.31 | 163.0 |
加拿大中部 - 多伦多 | 0.0% | 74.9 | 69.2 | 70.07 | 69.4 |
印度中部 - 浦那 | 0.0% | 225.0 | 221.0 | 222.79 | 223.0 |
中国东部 - 上海 | 0.0% | 141.0 | 122.0 | 123.03 | 123.0 |
美国西部 2 - 华盛顿 | 0.0% | 48.5 | 29.3 | 31.11 | 29.4 |
印度 - 孟买 | 0.0% | 242.0 | 221.0 | 225.58 | 227.0 |
日本东部 - 东京都埼玉县 | 0.0% | 113.0 | 101.0 | 101.33 | 101.0 |
法国中部 - 巴黎 | 0.0% | 136.0 | 131.0 | 134.93 | 135.0 |
通过VMISS美国 - 洛杉矶监测点每2分钟向 Microsoft Azure澳大利亚中部 - 堪培拉、巴西南部 - 圣保罗州、加拿大中部 - 多伦多、印度中部 - 浦那、中国北部 - 北京、中国东部 - 上海、美国西部 - 加利福尼亚州、美国西部 2 - 华盛顿、印度 - 孟买、欧洲西部 - 荷兰、挪威东部 - 奥斯陆、日本东部 - 东京都埼玉县、法国中部 - 巴黎 区发送一个数据包,确定其网络稳定性。
以下是 VMISS美国 - 洛杉矶监测Microsoft Azure网络延迟相关数据:
区域 | 丢包* 率 | 最大延迟: ms | 最小延迟: ms | 平均延迟: ms | 延迟中位数: ms |
---|---|---|---|---|---|
澳大利亚中部 - 堪培拉 | 0.0% | 151.0 | 147.0 | 147.12 | 147.0 |
巴西南部 - 圣保罗州 | 0.0% | 169.0 | 168.0 | 168.73 | 169.0 |
加拿大中部 - 多伦多 | 0.0% | 74.0 | 69.5 | 69.99 | 69.9 |
印度中部 - 浦那 | 0.0% | 235.0 | 233.0 | 233.27 | 233.0 |
中国东部 - 上海 | 0.0% | 129.0 | 127.0 | 127.35 | 127.0 |
美国西部 2 - 华盛顿 | 0.0% | 43.7 | 31.2 | 33.31 | 31.7 |
印度 - 孟买 | 0.0% | 238.0 | 229.0 | 232.74 | 233.0 |
日本东部 - 东京都埼玉县 | 0.0% | 110.0 | 101.0 | 101.3 | 101.0 |
法国中部 - 巴黎 | 0.0% | 151.0 | 137.0 | 137.3 | 137.0 |
*: 延迟超过 1000ms 即为丢包。