मतलब
<पी> मूल्यों के संग्रह का माध्य या औसत यह देखने के लिए एक अच्छी शुरुआत है कि कोई चीज़ कितना अच्छा या बुरा व्यवहार करती है। इसकी गणना विचाराधीन सभी मूल्यों को जोड़कर और फिर घटनाओं की संख्या से विभाजित करके की जाती है। <पी> रूबी में, माध्य प्रतिक्रिया समय की गणना इस प्रकार होगी: <पी> ध्यान दें :उदाहरण में, विभाजित करते समय अधिक सटीक परिणाम के लिए, हम कुल अवधि मान को फ़्लोट में डालते हैं। अन्यथा, रूबी निकटतम पूर्णांक तक पूर्णांकित हो जाएगी, और4 वापस कर देगी इसके बजाय. <पी> एक अन्य उपयोगी आँकड़ा माध्यिका है। हालाँकि यह समान लगता है, मूल्यों के संग्रह के माध्य और माध्यिका के बीच अंतर है। <पी> माध्यिका एक सेट के ऊपरी आधे हिस्से को सेट के निचले आधे हिस्से से अलग करने वाला मान है। <पी> विषम संख्या में मान वाले डेटासेट के लिए, आप पहले मानों को क्रमबद्ध करके, फिर मध्य संख्या का चयन करके माध्यिका प्राप्त करते हैं। सम संख्या वाले मानों वाले सेट के लिए, उन्हें क्रमबद्ध करने के बाद, माध्यिका दो मध्य संख्याओं का माध्य होगा। <पी> यह आँकड़ा यह देखने का एक अच्छा तरीका है कि डेटा में बहुत बड़ा अंतर है या लंबी पूंछ है। <पी> उपरोक्त अवधि के लिए माध्य 335.83 होगा 2000ms के एकल आउटलायर के कारण। माध्यिका, जो केवल 3.5 है , इंगित करता है कि एक तिरछा है। <पी> डेटासेट के माध्य और माध्यिका दोनों की गणना करके, आप यह पता लगा सकते हैं कि क्या कोई बड़ा आउटलेर या लंबी पूंछ है। माध्य के साथ समस्या
<पी> जबकि माध्य और माध्य प्रदर्शन के अच्छे संकेतक हैं, वे पूरी कहानी नहीं बताते हैं। यदि आप किसी वेबपेज के लिए दस बार अनुरोध करते हैं, तो माध्य बहुत कम हो सकता है, लेकिन एक या अधिक अनुरोधों को पूरा होने में अभी भी बहुत लंबा समय लग सकता है। <पी> नीचे दी गई छवि AppSignal में एक निश्चित कार्रवाई के लिए 99वां (नीला) और 90वां (हरा) प्रतिशत और माध्य (लाल) दिखाती है। आप देख सकते हैं कि 99वां और 90वां माध्य से काफी दूर हैं और कुछ स्पाइक्स हैं। इसका मतलब यह है कि जहां आपके औसत ग्राहक को अच्छा अनुभव होता है, वहीं कभी-कभार एक उपयोगकर्ता ऐसा होता है जिसे पेज प्रस्तुत करने के लिए लगभग दोगुना इंतजार करना पड़ता है। आदर्श रूप से, आप इन सभी मूल्यों को यथासंभव एक-दूसरे के करीब लाना चाहेंगे, जिससे आपके सभी उपयोगकर्ताओं के लिए अधिक सुसंगत अनुभव तैयार हो सके। <पी>
<पी> उदाहरण के लिए, निम्नलिखित अवधि सेट दिया गया है जहां 10 ग्राहक 100 मिलीसेकंड और 1 सेकंड के बीच की अवधि वाले पृष्ठ का अनुरोध करते हैं। <पी> इसका परिणाम केवल 190ms होगा जबकि एक उपयोगकर्ता को 1 सेकंड के प्रतिक्रिया समय का बहुत बुरा अनुभव हुआ। जब केवल माध्य पर नज़र रखी जाती है, तो यह सोचना आसान होता है कि आपकी वेबसाइट का प्रदर्शन बहुत अच्छा है, जबकि वास्तव में कभी-कभी उपयोगकर्ता को एक भयानक अनुभव होता है। <पी> उपरोक्त उदाहरण केवल 10 अनुरोधों के लिए है, लेकिन कल्पना करें कि यदि आपके पास प्रति दिन एक हजार अनुरोध थे, तो इसका मतलब होगा कि उनमें से सौ उपयोगकर्ताओं को एक भयानक अनुभव हुआ। प्रतिशतक
<पी> मूल्यों के वितरण का बेहतर विचार देने के लिए, हम प्रतिशतक का उपयोग करते हैं। प्रतिशतक माध्यिका के समान होते हैं - एक संख्या जो डेटासेट में एक बिंदु को दर्शाती है जहां सेट का आधा हिस्सा संख्या के नीचे है और आधा ऊपर है। प्रतिशतक इस अर्थ में समान हैं कि 20वें प्रतिशतक का अर्थ है कि डेटासेट में 20% संख्याएँ उस संख्या से नीचे हैं। <पी> निम्नलिखित (क्रमबद्ध) सेट दिया गया है: <पी> यदि हम 20वाँ प्रतिशत जानना चाहते हैं, तो हम इसकी गणना निम्नलिखित तरीके से कर सकते हैं:सेट में 10 मान हैं। वांछित मान स्थिति 1 (20.0 / 100 * 10 - 1) पर है ) चूँकि हमारी सारणियाँ शून्य से शुरू होती हैं। चूँकि इस सरणी में समान मात्रा में आइटम हैं, इसलिए हमें सूचकांक (2) के बीच माध्य की गणना करनी होगी ) और सूचकांक + 1 (3 ). इसके परिणामस्वरूप 150 का मान प्राप्त होगा 20वें प्रतिशतक के लिए। <पी> एक बहुत ही सरल रूबी कार्यान्वयन इस तरह दिखेगा: <पी> यह percentile फ़ंक्शन हमारे median के समान दिखता है गणना और वास्तव में, median 50th के समान ही है प्रतिशतक. <पी> ऐपसिग्नल आपके एप्लिकेशन के लिए प्रदर्शन मेट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए उपरोक्त आंकड़ों का उपयोग करता है। हम केवल थीम/औसत पर भरोसा नहीं करते हैं बल्कि आउटलेर्स दिखाने के लिए 90वें और 95वें प्रतिशतक की गणना करते हैं जो आपके अनुरोधों के वितरण का बेहतर विचार देते हैं। हमारे प्रदर्शन टूर पृष्ठ पर और अधिक जानकारी प्राप्त करें। विषमताएं
<पी> जिस तरह से प्रतिशतक और औसत की गणना की जाती है, उसके कारण कभी-कभी 90वें प्रतिशतक का औसत से नीचे गिरना संभव होता है, उदाहरण के लिए, निम्नलिखित डेटासेट को देखते हुए: <पी> इससे हमेंmean मिलेगा 182.73 में से , और केवल 1 का 90वाँ प्रतिशत . <पी> यदि आपका मीट्रिक संग्रह सिस्टम केवल 90वाँ प्रतिशतक और माध्य दिखाता है, तो भी आप यह अनुमान लगाने में सक्षम होंगे कि आपके डेटासेट में कहीं न कहीं एक बड़ा अंतर है, यदि 90वाँ प्रतिशतक औसत से नीचे चला जाता है। <पी> 👋 यदि आपको यह लेख पसंद आ रहा है, तो हमने रूबी (ऑन रेल्स) प्रदर्शन के बारे में और भी बहुत कुछ लिखा है, हमारी रूबी प्रदर्शन निगरानी चेकलिस्ट देखें। आप इस पोस्ट पर लगभग 100% हैं
<पी> अभी के लिए बस इतना ही! एक अन्य पोस्ट में, हम इस बारे में बात करने जा रहे हैं कि हम क्वांटाइल्स का उपयोग करके अपने सभी ग्राहकों के अनुरोधों के लिए प्रतिशत को कुशलतापूर्वक कैसे संग्रहीत और गणना करते हैं। यदि आपके पास आंकड़ों और एपीएम, त्रुटि ट्रैकिंग या प्रदर्शन निगरानी के बारे में कोई प्रश्न या टिप्पणी है, तो हमें ट्विटर @AppSignal पर या ईमेल के माध्यम से संपर्क करें।
