Interpretieren Ihrer Scorecard

Wichtig

Azure Internet Analyzer wurde am 15. März 2024 eingestellt. Ausführliche Informationen finden Sie unter Einstellung von Azure Internet Analyzer.

Die Registerkarte „Scorecard“ enthält die aggregierten und analysierten Ergebnisse Ihrer Tests. Für jeden Test gibt es eigene Scorecards. Scorecards bieten eine schnelle und aussagekräftige Zusammenfassung von Messergebnissen, um für Ihre Netzwerkanforderungen datengesteuerte Lösungen zu liefern. Azure Internet Analyzer kümmert sich um die Analyse, sodass Sie sich auf die Entscheidung konzentrieren können.

Die Registerkarte „Scorecard“ finden Sie im Internet Analyzer-Menü „Ressourcen“.

Filter

• Test: Wählen Sie den Test, für den Sie die Ergebnisse anzeigen möchten - jeder Test hat seine eigene Scorecard. Testdaten werden angezeigt, sobald genügend Daten vorhanden sind, um die Analyse abzuschließen – in den meisten Fällen sollte dies innerhalb von 24 Stunden sein.
• Zeitraum & Enddatum: Drei Scorecards werden täglich generiert – jede Scorecard spiegelt einen anderen Aggregationszeitraum wider – die 24 Stunden vor (Tag), die sieben Tage vor (Woche) und die 30 Tage vor (Monat). Verwenden Sie den Filter „Enddatum“, um den letzten Tag des Zeitraums auszuwählen, den Sie anzeigen möchten.
• Land: Für jedes Land, in dem Sie Endbenutzer haben, wird eine Scorecard generiert. Der globale Filter enthält alle Endbenutzer.

Anzahl der Messungen

Die Anzahl der Messungen wirkt sich auf die Zuverlässigkeit der Analyse aus. Je höher die Anzahl, desto genauer das Ergebnis. Pro Tag und Endpunkt sollten mindestens 100 Messungen das Ziel sein. Wenn die Anzahl der Messungen zu niedrig ist, konfigurieren Sie den JavaScript-Client so, dass er in Ihrer Anwendung häufiger ausgeführt wird. Die Anzahl der Messungen für die Endpunkte A und B sollte sehr ähnlich sein, obwohl kleine Unterschiede zu erwarten und zulässig sind. Bei großen Unterschieden sollten die Ergebnisse nicht vertrauenswürdig sein.

Perzentile

Die in Millisekunden gemessene Latenz ist eine beliebte Metrik zur Messung von Geschwindigkeit zwischen einer Quelle und einem Ziel im Internet. Latenzdaten werden nicht normal verteilt (d. h. folgen keiner "Glockenkurve"), da es ein "long-tail" mit großen Latenzwerten gibt, die die Ergebnisse bei Verwendung von Statistiken wie dem arithmetischen Mittelwert verzerren. Alternativ bieten Perzentile eine „verteilungsfreie“ Möglichkeit, Daten zu analysieren. Als Beispiel fasst der Median oder das 50. Perzentil die Mitte der Verteilung zusammen, wobei die Hälfte der Werte darüber und die andere Hälfte darunter liegt. Ein 75. Perzentilwert bedeutet, dass er größer als 75 % aller Werte in der Verteilung ist. Internet Analyzer bezeichnet Perzentile in der Kurzform P50, P75 und P95.

Internet Analyzer-Perzentile sind Beispielmetriken. Dies steht im Gegensatz zur tatsächlichen Populationsmetrik. Beispielsweise ist die tägliche mittlere Latenz der echten Population zwischen Studenten der University of Southern California und Microsoft der mittlere Latenzwert aller Anforderungen im Verlauf dieses Tages. In der Praxis ist die Messung des Werts aller Anforderungen undurchführbar, sodass wir davon ausgehen, dass eine relativ große Stichprobe repräsentativ für die tatsächliche Population ist.

Zu Analysezwecken ist P50 (Median) als erwarteter Wert für eine Latenzverteilung nützlich. Höhere Perzentile, wie z. B. P95, sind nützlich, um festzustellen, wie hoch die Latenz den ungünstigsten Fällen ist. Wenn Sie die Kundenlatenz im Allgemeinen verstehen möchten, ist P50 die richtige Metrik, auf die Sie sich konzentrieren sollten. Wenn Sie die Leistung für die Kunden mit der schlechtesten Leistung verstehen möchten, sollte P95 im Mittelpunkt stehen. P75 ist ein Mittelweg zwischen diesen beiden.

Deltas

Ein Delta ist der Unterschied bei Metrikwerten für die Endpunkte A und B. Deltas werden berechnet, um den Vorteil von B gegenüber A darzustellen. Positive Werte bedeuten, dass B besser abgeschnitten hat als A, während negative Werte darauf hinweisen, dass die Leistung von B schlechter ist. Deltas können absolut (z. B. 10 Millisekunden) oder relativ (5 %) sein.

Konfidenzintervall

Konfidenzintervalle sind eine Reihe von Werten, die mit hoher Wahrscheinlichkeit die Populationsmetrik enthalten, wie z. B. Median, P75 oder Durchschnitt. Wir folgen der allgemeinen statistischen Konvention der Verwendung des Konfidenzintervall 95 %.

Für Internet Analyzer ist ein schmales Konfidenzintervall gut, da es zeigt, dass die Stichprobenmetrik wahrscheinlich sehr nahe an der tatsächlichen Populationsmetrik liegt. Ein breites Konfidenzintervall bedeutet weniger Gewissheit, dass unsere Stichprobenmetrik die wahre Populationsmetrik widerspiegelt. Der beste Weg, das Konfidenzintervall zu verbessern, ist die Erhöhung der Anzahl der Messungen.

Zeitreihe

Eine Zeitreihe zeigt, wie sich eine Metrik im Laufe der Zeit ändert. Im Internet gibt es viele zeitliche Faktoren, die sich auf die Leistung auswirken, wie z.B. Datenverkehrsspitzen, Unterschiede bei der Population zwischen Wochentagen und Wochenenden sowie Feiertage.

Nächste Schritte

Weitere Informationen finden Sie in unserer Übersicht über Internet Analyzer.