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スコアカードの解釈

  • [アーティクル]

重要

Azure Internet Analyzer は 、2024 年 3 月 15 日に廃止されました。 詳細については、「 Azure Internet Analyzer の廃止」を参照してください。

スコアカード タブには、テストの集計と分析された結果が表示されます。 各テストには、独自のスコアカードがあります。 スコアカードには、測定結果に関する有意義な概要が迅速に表示され、ネットワーク要件に合わせてデータドリブンの結果が表示されます。 Internet Analyzer によって分析が行われるので、判断に専念することができます。

スコアカード タブは、Internet Analyzer のリソース メニューにあります。

フィルター

  • テスト: 結果を表示するテストを選びます。各テストには独自のスコアカードがあります。 テスト データは、分析を完了するのに十分なデータがあると表示されます。ほとんどの場合、これは 24 時間以内である必要があります。
  • 終了日 & 期間: 3 つのスコアカードが毎日生成されます。各スコアカードには、異なる集計期間 (24 時間前 (日)、前の 7 日前 (週)、30 日前 (月) が反映されます。 [終了日] フィルターを使用して、表示する期間の最終日を選択します。
  • 国: エンド ユーザーがいる国ごとに、スコアカードが生成されます。 グローバル フィルターには、すべてのエンド ユーザーが含まれます。

測定数

測定数は、分析の信頼性に影響します。 カウントが大きいほど、結果は正確になります。 少なくとも、毎日エンドポイントあたり 100 個以上の測定値をテストの目標にする必要があります。 測定数が少なすぎる場合は、アプリケーションの実行頻度が高くなるように JavaScript クライアントを構成してください。 エンドポイント A と B の測定カウントはごく近いはずですが、わずかな違いは想定されており、問題ありません。 大きな違いがある場合、結果は信頼できません。

パーセンタイル

待機時間 (ミリ秒単位) は、インターネット上のソースと宛先の間の速度を測定するための一般的なメトリックです。 算術平均などの統計を使用すると結果が歪む大きな待機時間値の "長尾" があるため、待機時間データは通常分散されません (つまり、"ベル曲線" に従いません)。 別の方法として、パーセンタイルには、"分布のない" データの分析方法があります。 たとえば、中央値 (つまり 50 パーセンタイル) は、分布の中央をまとめたものです。値の半分はその上にあり、半分はその下にあります。 75 パーセンタイル値は、分布内のすべての値の 75% を超えています。 Internet Analyzer では、省略して P50、P75、および P95 と表記されます。

Internet Analyzer のパーセンタイルは "サンプル メトリック" です。 これは、実際の母集団メトリックとは対照的です。 たとえば、Southern California 大学の学生と Microsoft 間の 1 日あたりの実際の母集団の待機時間の中央値は、その日のすべての要求の待機時間の中央値です。 実際には、すべての要求の値を測定するのは現実的ではありません。そのため、適度な規模のサンプルを実際の母集団の代表と想定します。

分析の目的では、P50 (中央値) は待機時間分布の期待値として役立ちます。 P95 などのより高いパーセンタイルは、最悪の場合に待機時間がどれほど長くなるかを特定するために役立ちます。 顧客の待機時間全般を理解することに関心がある場合は、P50 が焦点を当てる正しいメトリックです。 パフォーマンスが最も悪い顧客のパフォーマンスを理解することに関心がある場合は、P95 に焦点を当てる必要があります。 P75 は、これら 2 つのバランスを取ったものです。

差分

差分は、エンドポイント A と B のメトリック値の差です。差分は、A よりも B が優れている点を示すために計算されます。正の値は、B が A より優れていることを示し、負の値は、B のパフォーマンスが悪いことを示します。 差分は、絶対 (10 ミリ秒など) または相対 (5%) にすることができます。

"信頼区間"

信頼区間 (CI) は、中央値、P75、平均などの母集団メトリックを含む可能性がある値の範囲です。 ここでは、95% CI を使用する一般的な統計表記に従います。

Internet Analyzer の場合、サンプル メトリックが実際の母集団メトリックに非常に近い可能性が高いことを示すため、狭い信頼区間が適しています。 信頼区間が広いと、サンプル メトリックが実際の母集団メトリックを反映している確実性が低くなります。 CI を向上させる最善の方法は、測定数を増やすことです。

タイム シリーズ

時系列は、時間の経過と共にメトリックがどのように変化するかを示します。 インターネットには、トラフィックのピーク期間、平日と週末の人口差、休日など、パフォーマンスに影響する一時的な要因が多数あります。

次の手順

詳細については、Internet Analyzer の概要に関する記事を参照してください。