Как веб-разработчик или член ИТ-команды, вы никогда не можете иметь слишком много данных с подробным описанием производительности вашего веб-сайта и того, как он сравнивается с другими в отрасли. Один простой способ понять, как производительность вашего сайта сравнивается с перекрестной выборки в Интернете занимает всего три шага:
- Запустите базовый уровень производительности в Интернете на вашем сайте с помощью такого инструмента, как dotcom-Monitor’s Website Speed Test.
- Вы запустите запрос на 100 лучших или топ-1000 веб-сайтов, используя инструменты на HTTPArchive.
- httpsArchive.org
- Сравните данные, чтобы увидеть, где вы стоите против отрасли.
Это дает вам большое представление об общей аналитики производительности в Интернете и средних, но вы не можете копаться в деталях. Набор данных, захваченный АРХИВом HTTP, огромен, более 400 ГБ. Однако, если вы преуспеваете на бритье миллисекунд от времени загрузки страницы, вы хотите получить доступ к большинству данных возможно.
Аналитика веб-производительности в ваших пальцах
Теперь полный набор данных HTTP Archive доступен на Bigquery, инструменте Google, который позволяет разработчикам или кому-либо еще, заинтересованным в сравнительной аналитике, анализировать большие данные в облаке. Пользователи могут запускать запросы, похожие на S’L, с огромными наборами данных и получать результаты в считанные секунды. Теперь вы можете копаться в подробные данные аналитики производительности в Интернете и обнаружить глубокие нюансы на производительность веб-сайта самостоятельно. Если вы еще не пробовали это уже, вы упускаете; Вы можете хруст веб-номера производительности к содержанию вашего сердца, и получить углубленный анализ того, где ваш сайт вписывается в смесь.
Например, вы можете запускать действительно основные запросы на огромные наборы данных и получать результаты немедленно. Мы запустили один запрос, чтобы определить топ-10 самых популярных сетей распространения контента со следующим запросом:
[note note_color=»#e7e7e7″]SELECT cdn, Граф (cdn) как граф от
[httpsarchive:runs .2014_09_01_pages] ГДЕ CDN < > «» GROUP BY cdn ORDER BY Граф Деск;[/note]
который вернул следующие результаты:
Размышляя о наиболее упоминаемых CDNs, мы также задавались вопросом, какие сайты в целом хост наиболее ссылки материала (например, код отслеживания для аналитики и т.д. …), поэтому мы побежали следующий запрос для получения этой информации:
[note note_color=»#e7e7e7″]SELECT DOMAIN (req.url) Most_Referenced, COUNT (яп.) Всего
От [httpsarchive:runs .2014_09_01_requests] как Req JOIN (
SELECT DOMAIN (url) самостоятельно, pageid
От [httpsarchive:runs .2014_09_01_pages] ) в качестве страниц на pages.pageid и req.pageid
ГДЕ DOMAIN (req.url) !
ГРУППА ПО MOST_REFERENCED
ORDER BY Total desc;[/note]
Неудивительно, что мы видим, что некоторые из предшественников, появляясь в обоих списках, как Google, Akamai и Amazon cloudfront все широко используются как хосты контента, а также дополнительные элементы ссылки.
Эти данные не могут быть большим сюрпризом для кого-либо, но эти запросы действительно просто коснуться верхушки айсберга. Вы можете писать более сложные запросы, чтобы действительно копаться в данных аналитики производительности в Интернете и определить содержание, относящееся к показателям производительности, которые вас больше всего интересуют.
Еще лучше использовать электронную таблицу в качестве передней части этой большой мощности обработки данных. Big’query теперь взаимодействует с Google Docs, позволяя пользователям видеть и обмениваться результатами быстро и легко — с боссом, заинтересованными коллегами и многое другое.
Вот большое видео от Google Разработчик Адвокат Илья Григорык на скорость в прошлом году, что детали, как именно начать использовать HTTP Архивные данные о Bigquery. Не забывайте: первый шаг заключается в том, чтобы получить базовый тест производительности Web для вашего собственного веб-сайта, так что у вас есть ориентиры, чтобы сравнить свой собственный веб-аналитики производительности для остальной части Интернета.
