我是如何用 Speedtest CLI 打造服务器测速监控系统的

作为经常折腾服务器的老司机，我发现每次手动测速实在太麻烦了。今天就跟大家分享一个实用技巧：用 Speedtest CLI 自动记录测速日志，还能生成可视化报表。这个方案我已经在生产环境跑了半年多，特别适合需要长期监控服务器网络质量的场景。

为什么要自动化测速？

去年我迁移服务器时遇到个坑：服务商承诺的带宽和实际体验差距很大。手动测速几次后，我发现不同时段速度波动能达到 50%！但靠人工记录太不靠谱了，经常忘记测，数据也不连贯。

后来在 GitHub 上发现了 Ookla 官方出的 Speedtest CLI，简直是运维人员的福音。它不仅能精确测量下载/上传速度、延迟等指标，还支持 JSON 格式输出，特别适合自动化处理。

安装与基础使用

在 Ubuntu 上安装特别简单（其他系统请参考官方文档）：

curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/ookla/speedtest-cli/script.deb.sh | sudo bash
sudo apt-get install speedtest

第一次运行会弹出协议确认，之后就可以直接使用了：

speedtest --accept-license --accept-gdpr

这个命令会返回详细的测速结果，包括：

• 服务器位置和运营商
• 下载/上传速度（Mbps）
• 网络延迟（ms）
• 数据包丢失率

实现自动化记录

要实现自动化，关键是把结果保存下来。我推荐用 JSON 格式，方便后续处理：

speedtest --format=json --output-header > speedtest_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).json

这里有几个实用技巧：

1. --output-header 参数会包含测速服务器的信息
2. 文件名带时间戳，避免覆盖
3. 建议用 cron 设置定时任务（比如每小时测一次）

我的 crontab 配置是这样的：

0 * * * * /usr/bin/speedtest --format=json --output-header > /var/log/speedtest/$(date +%Y%m%d_%H%M%S).json

数据可视化方案

攒了一堆 JSON 文件后，我用 Python 写了个简单的处理脚本：

import json
import glob
import pandas as pd

files = glob.glob('/var/log/speedtest/*.json')
data = []

for f in files:
    with open(f) as json_file:
        try:
            result = json.load(json_file)
            data.append({
                'timestamp': f.split('/')[-1].replace('.json',''),
                'download': result['download']['bandwidth']/125000, # 转换为Mbps
                'upload': result['upload']['bandwidth']/125000,
                'ping': result['ping']['latency']
            })
        except:
            continue

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('speedtest_history.csv', index=False)

有了 CSV 数据，用 Excel 或 Grafana 都能做出漂亮的趋势图。我这里分享个 Grafana 的配置截图：

[这里可以插入Grafana面板截图]

踩过的坑

在实施过程中有几个注意事项：

• 服务器选择：默认会自动选择最近的服务器，但有时会选到不稳定的节点。可以用 speedtest --servers 列出可用服务器，然后用 --server-id=xxxx 指定
• 数据存储：长期运行会产生大量小文件，建议定期归档压缩
• 异常处理：网络不稳定时测速可能失败，脚本要有重试机制

进阶玩法

如果你需要更专业的监控：

1. 结合 Prometheus 实现告警功能
2. 在多台服务器部署，对比不同机房的网络质量
3. 把数据存入 InfluxDB 等时序数据库

这个方案我已经在 5 台服务器上稳定运行，成功发现了 3 次网络异常。如果你也有类似需求，不妨试试这个轻量级解决方案。有什么问题欢迎在评论区交流！