Uw scorecard interpreteren

Het tabblad scorecard bevat de geaggregeerde en geanalyseerde resultaten van uw tests. Elke test heeft zijn eigen scorecards. Scorecards bieden snelle en zinvolle samenvattingen van meetresultaten om gegevensgestuurde resultaten te bieden voor uw netwerkvereisten. Internet Analyzer zorgt voor de analyse, zodat u zich kunt richten op de beslissing.

Het tabblad scorecard vindt u in het Internet Analyzer resourcemenu.

Filters

• Test: Selecteer de test voor wie u de resultaten wilt weergeven. Elke test heeft een eigen scorecard. Testgegevens worden weergegeven zodra er voldoende gegevens zijn om de analyse te voltooien. In de meeste gevallen is dit binnen 24 uur.
• Periode & einddatum: Er worden dagelijks drie scorecards gegenereerd: elke scorecard weerspiegelt een andere aggregatieperiode: de 24 uur voorafgaand (dag), de zeven dagen voorafgaand (week) en de 30 dagen voorafgaand (maand). Gebruik het filter Einddatum om de laatste dag te selecteren van de periode die u wilt zien.
• Land: Voor elk land met eindgebruikers wordt een scorecard gegenereerd. Het globale filter bevat alle eindgebruikers.

Aantal metingen

Het aantal metingen heeft invloed op het vertrouwen van de analyse. Hoe hoger het aantal, hoe nauwkeuriger het resultaat. Tests moeten ten minste zijn gericht op minimaal 100 metingen per eindpunt per dag. Als het aantal metingen te laag is, configureert u de JavaScript-client zo dat deze vaker wordt uitgevoerd in uw toepassing. Het aantal metingen voor eindpunten A en B moet erg vergelijkbaar zijn, hoewel er kleine verschillen worden verwacht en geen problemen zijn. In het geval van grote verschillen moeten de resultaten niet worden vertrouwd.

Percentielen

Latentie, gemeten in milliseconden, is een populaire metriek voor het meten van de snelheid tussen een bron en bestemming op internet. Latentiegegevens worden normaal gesproken niet gedistribueerd (dat wil zeggen volgt geen 'klokcurve'), omdat er sprake is van een 'lange staart' van grote latentiewaarden die scheef gaan bij het gebruik van statistieken zoals het rekenkundige gemiddelde. Als alternatief bieden percentielen een 'distributieloze' manier om gegevens te analyseren. De mediaan, of het 50e percentiel, vat bijvoorbeeld het midden van de distributie samen: de helft van de waarden staat erboven en de helft daaronder. Een 75e percentielwaarde betekent dat deze groter is dan 75% van alle waarden in de distributie. Internet Analyzer verwijst naar percentielen in de steno als P50, P75 en P95.

Internet Analyzer percentielen zijn voorbeeldmetrieken. Dit is in tegenstelling tot de werkelijke metrische gegevens van de populatie. De gemiddelde latentie van de dagelijkse werkelijke populatie tussen studenten aan de Universiteit van Zuid-Californië en Microsoft is bijvoorbeeld de mediaanlatentiewaarde van alle aanvragen gedurende die dag. In de praktijk is het meten van de waarde van alle aanvragen niet praktisch, dus gaan we ervan uit dat een redelijk grote steekproef representatief is voor de echte populatie.

Voor analysedoeleinden is P50 (mediaan) handig als een verwachte waarde voor een latentiedistributie. Hogere percentielen, zoals P95, zijn handig om te bepalen hoe hoog de latentie in de slechtste gevallen is. Als u geïnteresseerd bent in inzicht in klantlatentie in het algemeen, is P50 de juiste metrische gegevens om u op te richten. Als u zich zorgen maakt over de prestaties voor de slecht presterende klanten, moet P95 de focus hebben. P75 is een balans tussen deze twee.

Delta's

Een delta is het verschil in metrische waarden voor eindpunten A en B. Delta's worden berekend om het voordeel van B ten opzichte van A weer te geven. Positieve waarden geven aan dat B beter presteerde dan A, terwijl negatieve waarden aangeven dat de prestaties van B slechter zijn. Delta's kunnen absoluut zijn (bijvoorbeeld 10 milliseconden) of relatief (5%).

Betrouwbaarheidsinterval

Betrouwbaarheidsintervallen (CI) zijn een reeks waarden die de waarschijnlijkheid hebben dat ze de metrische gegevens van de populatie bevatten, zoals mediaan, P75 of gemiddelde. We volgen de algemene statistische conventie voor het gebruik van de CI van 95%.

Voor Internet Analyzer is een beperkt betrouwbaarheidsinterval goed, omdat het laat zien dat de metrische steekproefgegevens waarschijnlijk heel dicht bij de werkelijke metrische gegevens van de populatie zijn. Een breed betrouwbaarheidsinterval betekent minder zekerheid dat onze metrische steekproefgegevens de werkelijke metrische gegevens van de populatie weerspiegelen. De beste manier om de CI te verbeteren, is door het aantal metingen te verhogen.

Tijdreeks

Een tijdreeks laat zien hoe een metrische gegevens na een periode veranderen. Op internet zijn er veel tijdelijke factoren die van invloed zijn op de prestaties, zoals piekverkeersperioden, verschillen tussen weekdagen en weekendpopulaties en feestdagen.

Volgende stappen

Zie voor meer informatie onze Internet Analyzer Overzicht.