A stratégiai mutatószámrendszer értelmezése

Fontos

Az Azure Internet Analyzer 2024. március 15-én megszűnt. Részletes információkért lásd: Az Azure Internet Analyzer kivonása.

A scorecard lap a tesztek összesített és elemzett eredményeit tartalmazza. Minden teszt saját scorecardokkal rendelkezik. A scorecardok gyors és jelentéssel bíró összegzéseket biztosítanak a mérési eredményekről, hogy adatvezérelt eredményeket nyújtsanak a hálózatkezelési követelményekhez. Az Internet Analyzer gondoskodik az elemzésről, így a döntésre összpontosíthat.

A scorecard lap az Internet Analyzer erőforrásmenüjében található.

Szűrők

• Teszt: Válassza ki azt a tesztet, amelynek eredményeit meg szeretné tekinteni – minden tesztnek saját scorecardja van. A tesztadatok akkor jelennek meg, ha elegendő adat áll rendelkezésre az elemzés befejezéséhez – a legtöbb esetben ennek 24 órán belül kell lennie.
• Időszak & záró dátum: Naponta három scorecard jön létre – mindegyik scorecard egy másik összesítési időszakot tükröz – az előző 24 órát (napot), a hét nappal korábbit (hetet) és a 30 nappal korábbit (hónap). A "Záró dátum" szűrővel jelölje ki a megtekinteni kívánt időszak utolsó napját.
• Ország: Minden olyan ország esetében, amely rendelkezik végfelhasználóval, létrejön egy scorecard. A globális szűrő az összes végfelhasználót tartalmazza.

Mérések száma

A mérések száma befolyásolja az elemzés megbízhatóságát. Minél nagyobb a szám, annál pontosabb az eredmény. A teszteknek végpontonként legalább 100 mérést kell elérnie naponta. Ha a mérések száma túl alacsony, konfigurálja úgy a JavaScript-ügyfelet, hogy gyakrabban hajtsa végre az alkalmazást. Az A és b végpontok méréseinek nagyon hasonlónak kell lenniük, bár kis eltérések várhatók és rendben vannak. Nagy eltérések esetén az eredményeket nem szabad megbízhatónak minősíteni.

Percentilisek

Az ezredmásodpercben mért késés népszerű mérőszám a forrás és a cél közötti sebesség mérésére az interneten. A késési adatok általában nem oszlanak el (azaz nem követik a "Haranggörbét"), mert a nagy késési értékek "hosszú széle" eltérést eredményez olyan statisztikák használatakor, mint az aritmetikai középérték. Alternatív megoldásként a percentilisek "disztribúciómentes" módot biztosítanak az adatok elemzésére. A medián vagy az 50. percentilis például az eloszlás közepét foglalja össze – az értékek fele fölötte, a fele pedig alatta van. A 75. percentilisérték azt jelenti, hogy nagyobb, mint az eloszlás összes értékének 75%-a. Az Internet Analyzer rövidítésben A P50, P75 és P95 néven használt percentilisekre utal.

Az Internet Analyzer percentilisei mintametrikák. Ez ellentétben áll a valódi népességmetrikával. Például a Dél-Kaliforniai Egyetem és a Microsoft hallgatói közötti napi valós népesség-medián késés az adott nap során küldött összes kérelem medián késési értéke. A gyakorlatban az összes kérelem értékének mérése nem praktikus, ezért feltételezzük, hogy egy ésszerűen nagy minta a valódi sokaságot képviseli.

Elemzési célokra a P50 (medián) a késés eloszlásának várt értékeként hasznos. A magasabb percentilisek, például a P95, hasznosak annak meghatározásához, hogy a legnagyobb késés a legrosszabb esetben milyen mértékű. Ha általánosságban szeretné megismerni az ügyfelek késését, a P50 a megfelelő metrika, amelyre összpontosíthat. Ha a legrosszabbul teljesítő ügyfelek teljesítményét szeretné megérteni, akkor a P95-re kell összpontosítania. A P75 a kettő közötti egyensúly.

Delták

A különbözet az A és a B végpont metrikaértékeinek különbsége. A különbözeteket úgy számítjuk ki, hogy a B előnyét az A-vel szemben mutassa. A pozitív értékek azt jelzik, hogy a B jobban teljesített, mint az A, míg a negatív értékek azt jelzik, hogy B teljesítménye rosszabb. A különbözet lehet abszolút (például 10 ezredmásodperc) vagy relatív (5%).

Megbízhatósági intervallum

A konfidencia-intervallumok (CI) olyan értékek tartományai, amelyek valószínűség szerint tartalmazzák a statisztikai metrikát, például a mediánt, a P75-öt vagy az átlagot. A 95%-os CI használatának általános statisztikai konvencióját követjük.

Az Internet Analyzer esetében a szűk konfidencia-intervallum azért jó, mert azt mutatja, hogy a mintametrika valószínűleg nagyon közel van a tényleges statisztikai mérőszámhoz. A széles megbízhatósági intervallum azt jelenti, hogy a mintametrika kevésbé biztos abban, hogy a valódi sokaságmetrikát tükrözi. A CI javításának legjobb módja a mérések számának növelése.

idősorok

Az idősorok bemutatják, hogyan változik egy metrika az idő múlásával. Az interneten számos olyan időbeli tényező van, amely hatással van a teljesítményre, például a csúcsforgalmi időszakokra, a hétköznap-hétvégi népességkülönbségekre és az ünnepekre.

Következő lépések

További információért tekintse meg az Internet Analyzer áttekintését.