標準偏差 (STDDev) 応答時間値は、分析の深さを提供するためにレポートで使用されます。 平均値、平均値からどれだけの変動があるかを示します。 偏差値が低い場合は、データポイントが平均に非常に近い傾向にあるのに対し、高い偏差値は、データが大きな値の範囲に広がっていることを示します。 標準偏差が低いと、システム内のパフォーマンスが安定しているか、一貫性が保たれます。

たとえば、アカウントへのログイン、アイテムの検索、アカウントからのログアウトなど、特定のユーザー シナリオの応答時間を理解する必要がある場合、すべてのトランザクションの平均応答時間が比較的同じである可能性があります。 発生している各反復の中で、個々の応答時間が大きく異なる場合があります。 特定のステップまたはトランザクションの整合性に関するより良い洞察を得るために、標準偏差は評価する方が良いメトリックです。

実際のシナリオでは、Web ページや Web アプリケーションの応答時間に関連する標準偏差を計算するのが難しい場合が多く、特に複数の監視場所からのパフォーマンス データを含む大規模なデータ セットでは、応答時間に関連する標準偏差を簡単に自動化および計算できる Dotcom-Monitor などのソリューションを使用する必要があります。

標準偏差の計算

Dotcom-Monitor プラットフォームなどの実際のブラウザベースの合成監視を利用するソリューションを使用すると、さまざまなグローバルな場所で Web アプリケーション、Web ページ、API などの応答時間を継続的に監視および評価できます。 このデータを集約して、実際のユーザーの観点からパフォーマンスを理解するために編成し、異なる地域での稼働時間と可用性を確保し、改善の領域が必要な場所を確保できます。

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つまり、値が大きいほど、応答時間が急増し、サービスパフォーマンスが不安定であることを示します。

ドットコムモニタソリューションは、標準偏差値を計算するために以下の式を使用します。 この計算では 、xは 期間を表し 、n は応答量を表します。

標準偏差は安定性の程度を提供しますが、標準偏差は最も遅く、最速の応答を示すものではなく、応答の傾向を特定するのにはむしろ助けとなるので注意してください。

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標準偏差の計算方法を理解するために、この計算をさらに分解してみましょう。

ステップ1:平均を計算します。 平均は、単にすべての応答時間の平均です。 これは、すべての応答時間を加算し、トランザクションの合計数で除算することによって計算されます。

ステップ2:分散を計算します。 分散は、各応答時間を取り、平均から減算することによって計算されます。 これは負の数で終わるかもしれませんが、各結果は二乗されるため正の数になります。 最後の部分は、それぞれの二乗値を合計することです。

ステップ3:標準偏差を計算します。 この最後のステップは非常に簡単です。 前のステップのすべての平方値の合計を取り、その値の平方根を見つけるだけです。 それはあなたの標準偏差になります。

ドットコムモニターレポート

グローバルレポートとオンラインレポートオプションでは、平均応答、稼働時間とダウンタイム、ウォーターフォールチャート、モニタリングソリューションと監視タスクの標準偏差などのパフォーマンスデータを表示できます。 利用可能なレポートの種類の例については、 電子メール グローバル レポートのナレッジ ベース記事をご覧ください。

さらに、Web アプリケーションの監視または Web ページの監視が使用されたシナリオでは、 ビデオの再生 をユーザーが確認できます。 ビデオ再生はウォーターフォール チャートとネットワーク メトリックスと同期され、Web アプリケーションや Web ページ内でエラーが発生した場所を視覚的に特定するのに役立ちます。 Dotcom-Monitor プラットフォーム内でのオンラインおよびパフォーマンス レポートの実行の詳細については、 オンライン レポートの概要 ナレッジ ベース記事を参照してください。