BigBlueButton: l’importanza delle statistiche di utilizzo

Una delle prime esigenze che si hanno quando si mette in produzione una piattaforma con BigBlueButton è quella di avere delle statistiche in tempo reale di utilizzo della piattaforma.

Questo è utile non solo dal punto di vista statistico, ma anche dal punto di vista dell’amministrazione e del controllo delle risorse del sistema. Come noto un po’ tutti i servizi di web conferencing richiedono per funzionare al meglio risorse hardware adeguate. Avere sotto controllo il consumo della banda e delle risorse hardware come CPU e memoria aiutano il gestore della piattaforma ad identificare problemi ed eventuali colli di bottiglia.

BigBlueButton offre alcuni strumenti per analizzare il traffico sul sistema, ma il progetto migliore e che offre un immediato report grafico dell’utilizzo della piattaforma è BigBlueButton Exporter integrato in-quello che viene definito  All-In-One Monitoring Stack:

• BigBlueButton Exporter
• Prometeeus (incl. Node_exporter)
• Grafana

BigBlueButton Exporter è un exporter di Prometheus creato apposta per BigBlueButton. In pratica attraverso una richiesta HTTP, l’exporter interroga le API di BigBlueButton per i dati che poi aggrega ed espone in formato grafico.

Prerequisiti

• E’ necessario avere Docker installato (sul server BigBlueButton è già presente)
• docker-compose (versione recente che supporti il file format versione 3.2)
• Nginx (con TLS configurato)

Installazione

# mkdir ~/bbb-monitoring
# cd  ~/bbb-monitoring

# wget https://raw.githubusercontent.com/greenstatic/bigbluebutton-exporter/master/extras/all_in_one_monitoring/bbb_exporter_secrets.env
# wget https://raw.githubusercontent.com/greenstatic/bigbluebutton-exporter/master/extras/all_in_one_monitoring/docker-compose.yaml
# wget https://raw.githubusercontent.com/greenstatic/bigbluebutton-exporter/master/extras/all_in_one_monitoring/prometheus.yaml

Configurazione del servizio

# bbb-conf --secret
URL: https://bbb.dominio.com/bigbluebutton/
Secret: KMLTQJIahjeALTqqoO0R1XEAAEUzXRTre6Fw4OwY9L

# pico bbb_exporter_secrets.env
API_BASE_URL=https://bbb.dominio.com/bigbluebutton/
API_SECRET=KMLTQJIahjeALTqqoO0R1XEAAEUzXRTre6Fw4OwY9L

# cd ~/bbb-monitoring
# docker-compose up -d

E successivamente configurare nginx:

# pico /etc/bigbluebutton/nginx/monitoring.nginx
# BigBlueButton monitoring
location /monitoring/ {
  proxy_pass http://127.0.0.1:3001/;
  include proxy_params;
}

# nginx -t
# systemctl reload nginx

A questo punto possiamo acceder al servizio via web sulla nostra piattaforma

Accesso via web a Grafana

URL: http://localhost:9090

Le statistiche che ci mostra sono raccolte in un’unica dashboard, e sono tutte molto utili ed interessanti, vediamole nel dettaglio:

• Numero di partecipanti online
• Utilizzo della CPU in relazione al numero di partecipanti
• Utilizzo della banda in relazione al numero di partecipanti
• Origine della connessione degli utenti
• Numero di stanze
• Utenti in voce
• Utenti in video
• Statistiche delle registrazioni (in elaborazione, non elaborate, pubblicate, non pubblicate, eliminate)
• Statistiche dello storage
• Numero di partecipanti per tipo di client (HTML5, dial-in, flash)
• Heatmap degli utenti (connessi, voce, video e in ascolto)

Vediamone un esempio con i dati relativamente alle statistiche utenti nel dettaglio e a quelle (molto utili ) dello storage.

E questo è un esempio delle Heatmap, che sono sostanzialmente delle “mappe di calore”, una sorta di rappresentazione visiva del comportamento degli utenti all’interno della piattaforma BigBlueButton. Si tratta, nello specifico, di grafici in cui i valori sono rappresentati da colori e che servono a individuare quali sono gli strumenti maggiormente “stimolati” e quindi utilizzati dagli utenti. Nello specifico di una video conferenza, saranno l’accesso alle stanze, l’uso della voce e del video.

Questo strumento è davvero potente ed è irrinunciabile per chi utilizza un server BigBlueButton, perchè non solo offre statistiche da presentare ai clienti per testimoniare l’utilizzo effettivo della piattaforma, ma è anche molto utile per valutare il carico del sistema ed avere statistiche sul consumo delle risorse hardware in tempo praticamente reale.