Построение диаграмм может быть сложным и пугающим, особенно когда речь идет о данных о производительности веб-сайта, диаграммах пламени и процентилях. Так много данных собрано вместе! Почему цифры все разные?! Давайте разберем эти диаграммы, для чего они нужны и когда их следует использовать.
Пламенные диаграммы
Диаграмма пламени использует сложенную цветную гистограмму, чтобы показать количество пользователей и их производительность за определенное время. Обычно это гистограмма, показывающая, как данные меняются со временем. Вот пример диаграммы пламени из отчета о производительности загрузки страниц Request Metrics.
Каждый столбик (или пламя) показывает общее количество посещений страницы. Относительный размер каждого цвета показывает производительность, которую испытывают пользователи. Более холодные цвета обычно означают «более быструю» производительность, а более теплые цвета — более медленную.
Диаграммы пламени полезны для того, чтобы увидеть значительные изменения в производительности. Например, на приведенной ниже диаграмме пламени показаны данные о производительности загрузки страницы за последние 90 дней. Увеличение размера пламени показывает, что трафик растет с каждой неделей. Пламя также становится теплее, меньше синего и больше красного, что говорит о том, что страница замедляется под воздействием возросшего трафика.
Пламенные диаграммы плохи для небольших изменений
Пламенные диаграммы — отличный инструмент для отображения больших тенденций, но на них бывает трудно заметить тонкие изменения. Большинству людей трудно заметить небольшие изменения в распределении цветов. Возьмем, к примеру, эту диаграмму пламени. Примерно 20 июня произошло улучшение производительности. Вы можете это заметить? Я не могу.
Именно здесь перцентили становятся действительно полезными.
Процентили
Подождите, мы собираемся обратиться к математике 7-го класса, которую вы проспали. Допустим, вы собрали кучу данных о времени загрузки. Если вы отсортируете эти данные от самого быстрого к самому медленному, они могут выглядеть как в таблице ниже.
| Время загрузки | |
|---|---|
| 1s | |
| 1s | |
| 1.5s | |
| 1.6s | |
| 1.7s | Медиана |
| 2.2s | |
| 3.1s | |
| 3.7s | 75-й процентиль |
| 4.1s | |
| 12s | 95-й процентиль |
Значение, которое находится в «середине» данных, так что половина данных быстрее, а половина медленнее, называется медианой, или 50-м процентилем. Это значение полезно, поскольку оно говорит: «У половины моих пользователей производительность выше, чем у этого».
75-й процентиль, или 75% данных быстрее, очень полезен для данных веб-производительности, потому что он показывает, что большинство пользователей воспринимают как наихудший случай.
95-й процентиль, когда 95% данных быстрее, показывает нам, что испытывают самые медленные пользователи.
Почему бы не использовать самые медленные данные?
В Интернете происходит много сумасшедших вещей. Самые медленные данные в большинстве реальных отчетов обычно нереально медленные. Это часто плохие данные, получаемые от ботов, ошибок или приостановленных страниц: в общем, то, что вас не волнует. Использование 95-го процентиля отсекает эти плохие данные и дает вам самые медленные реалистичные впечатления от производительности.
Давайте вернемся к нашему примеру с «небольшим изменением». Если мы построим график данных в виде перцентилей, а не в виде пламенной диаграммы, мы сможем увидеть более мелкие закономерности. В этом примере время загрузки становится немного быстрее 20 июня.
Эта закономерность видна на всех трех процентилях графика, так что страница стала быстрее для всех. Отличная работа команды.
Опасность средних значений
Когда пытаешься интерпретировать кучу данных, очень заманчиво посмотреть на средние показатели, но это может ввести в заблуждение. Средние значения сглаживают интересные закономерности и скрывают истинный опыт самых быстрых и самых медленных пользователей.
Среднее время загрузки для данных составляет около 3,2 секунды, что не отражает ни самых быстрых пользователей, ни самых медленных, ни даже большинства пользователей. Гораздо более информативным является получение нескольких процентилей.
Узнайте больше о средних значениях и статистике производительности в главе 2 «Определяющего руководства по измерению веб-производительности».
Зачем собирать данные и делать расчеты самостоятельно? Для этого и создана компания Request Metrics! Позвольте нам составить отчет о производительности вашего конечного пользователя и предоставить вам именно те отчеты, которые вам нужны, чтобы сделать ваш сайт быстрым. Уверен, вам это понравится.