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 | 129.0 | 129.0 | 129.0 |
巴西南部 - 圣保罗州 | 0.0% | 321.0 | 316.0 | 319.13 | 320.0 |
加拿大中部 - 多伦多 | 0.0% | 204.0 | 201.0 | 201.08 | 201.0 |
印度中部 - 浦那 | 0.0% | 81.2 | 80.3 | 80.48 | 80.5 |
中国东部 - 上海 | 0.0% | 65.0 | 61.6 | 62.23 | 62.0 |
美国西部 2 - 华盛顿 | 0.0% | 157.0 | 141.0 | 143.47 | 141.0 |
印度 - 孟买 | 0.0% | 90.1 | 88.1 | 88.93 | 89.1 |
日本东部 - 东京都埼玉县 | 0.0% | 53.7 | 46.7 | 49.87 | 51.2 |
法国中部 - 巴黎 | 0.0% | 190.0 | 183.0 | 183.19 | 183.0 |
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 | 138.02 | 138.0 |
巴西南部 - 圣保罗州 | 0.0% | 317.0 | 312.0 | 312.31 | 312.0 |
加拿大中部 - 多伦多 | 0.0% | 206.0 | 196.0 | 199.12 | 197.0 |
印度中部 - 浦那 | 0.0% | 83.0 | 78.4 | 80.88 | 81.7 |
中国东部 - 上海 | 2.0% | 66.0 | 62.5 | 62.63 | 62.9 |
美国西部 2 - 华盛顿 | 0.0% | 158.0 | 148.0 | 150.06 | 148.0 |
印度 - 孟买 | 0.0% | 91.9 | 84.5 | 85.92 | 85.6 |
日本东部 - 东京都埼玉县 | 0.0% | 52.4 | 46.1 | 46.5 | 46.2 |
法国中部 - 巴黎 | 0.0% | 182.0 | 179.0 | 179.41 | 179.0 |
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 | 6.0% | 144.0 | 138.0 | 133.63 | 143.0 |
加拿大中部 - 多伦多 | 1.0% | 211.0 | 203.0 | 201.51 | 203.0 |
印度中部 - 浦那 | 3.0% | 137.0 | 127.0 | 127.8 | 131.0 |
中国东部 - 上海 | 0.0% | 30.3 | 25.6 | 25.96 | 25.9 |
美国西部 2 - 华盛顿 | 3.0% | 164.0 | 148.0 | 147.01 | 152.0 |
印度 - 孟买 | 6.0% | 145.0 | 137.0 | 133.7 | 142.0 |
日本东部 - 东京都埼玉县 | 1.0% | 68.3 | 54.5 | 56.95 | 54.7 |
法国中部 - 巴黎 | 4.0% | 195.0 | 190.0 | 184.38 | 194.0 |
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% | 151.0 | 138.0 | 138.48 | 138.0 |
巴西南部 - 圣保罗州 | 0.0% | 174.0 | 167.0 | 167.48 | 167.0 |
加拿大中部 - 多伦多 | 0.0% | 75.9 | 60.1 | 64.33 | 64.2 |
印度中部 - 浦那 | 0.0% | 239.0 | 214.0 | 215.38 | 215.0 |
中国东部 - 上海 | 0.0% | 134.0 | 122.0 | 122.87 | 123.0 |
美国西部 2 - 华盛顿 | 0.0% | 38.8 | 29.1 | 29.8 | 29.3 |
印度 - 孟买 | 0.0% | 231.0 | 216.0 | 220.91 | 220.0 |
日本东部 - 东京都埼玉县 | 0.0% | 111.0 | 101.0 | 101.56 | 101.0 |
法国中部 - 巴黎 | 0.0% | 158.0 | 139.0 | 139.73 | 139.0 |
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 | 1.0% | 212.0 | 147.0 | 146.29 | 147.0 |
巴西南部 - 圣保罗州 | 0.0% | 171.0 | 169.0 | 169.25 | 169.0 |
加拿大中部 - 多伦多 | 0.0% | 91.6 | 74.9 | 75.63 | 75.3 |
印度中部 - 浦那 | 0.0% | 228.0 | 220.0 | 221.84 | 221.0 |
中国东部 - 上海 | 0.0% | 133.0 | 127.0 | 128.31 | 128.0 |
美国西部 2 - 华盛顿 | 0.0% | 39.7 | 31.5 | 32.65 | 32.0 |
印度 - 孟买 | 0.0% | 241.0 | 224.0 | 226.69 | 227.0 |
日本东部 - 东京都埼玉县 | 1.0% | 222.0 | 101.0 | 104.13 | 101.0 |
法国中部 - 巴黎 | 0.0% | 143.0 | 141.0 | 141.57 | 142.0 |
*: 延迟超过 1000ms 即为丢包。