web アプリケーションの診断
診断は、人工知能(AI)によるアルゴリズムを適用して、次のプロパティに基づいた相関インサイトを生成します。
主要ページ
エンティティ
ネットワークアダプタのタイプ
診断は、スピードダッシュボードおよび信頼性ダッシュボードのページロードウィジェットで自動的に有効になります。 信頼性ダッシュボードでは、診断がそれぞれのエラータイプごとにプロパティを分析します。
診断は、ユーザー選択の条件に応じて問題を絞り込むためにフィルターを受け入れます。 ページロードフィルター(良好、普通、苛立ち)は診断に影響しません。診断は、結果を計算するために、遅いページロードと速いページロードを比較する必要があります。
インサイト
システムが重要な相関を見つけた場合にのみ、インサイトが利用可能です。 重要度は次の信頼レベルで示されています:高、中、低。 高信頼度は、分析された次元のいくつかの値と問題の間に強い相関があることを意味します。 低信頼度は、弱い相関関係があることを意味します。 プロパティと問題の間に相関がなければ、インサイトは利用できません。
各インサイトは拡張でき、分析の詳細をテーブルで表示します。
アプリケーションの遅延をトラブルシューティングする
診断では、ページの読み込み時間がカスタマイズ可能なアプリケーションの設定において二番目(最も高い)しきい値を超える際に遅いと見なします。 詳細については、しきい値のドキュメントを参照してください。
アプリケーションの遅延をトラブルシューティングする ページロードタブには以下の内容が含まれています:
バナーは、システムが計算した問題を抱える従業員の人数を表示し、リスキーなナビゲーションを少なくとも30%の時間体験した従業員の数を示します。
遅いナビゲーション:遅いナビゲーションの総数が以下に分解されています:
最小ページ読み込み時間
平均ページ読み込み時間:中央値は、ページ読み込みの50%がこの値以下であることを示します。 この情報により、異常がページ読み込み時間に影響を与えており、実際にはほとんどのページ読み込みが速い状況をNexthinkが検出できるようになります。
最大ページ読み込み時間
平均ページロード時間
遅延率:遅いページ読み込みの数をページ読み込み総数で割った割合です。
問題を抱える従業員:分析期間中に少なくとも30%の時間で遅いページ読み込みを体験した従業員の数。 システムは特定のプロパティ値に対してのみ、遅いパフォーマンスを持つ従業員の割合を計算します。 それは、そのユーザーの何パーセントが問題を経験したかを示します。

アプリケーションの信頼性をトラブルシューティングする
アプリケーションの信頼性に関する洞察は、信頼性タブに次の情報を表示します:
システムが計算する問題を抱える従業員の数を示す概要バナーであり、フラストレーショントナビゲーションを少なくとも30%の時間経験した従業員の数を表します。
深刻な影響を受けたユーザー:ナビゲーションエラーを少なくとも10%の時間で経験した従業員の総数。 この指標は次の要素へと分解されます:
平均エラー数
最大エラー数
エラー率 - エラーのあるナビゲーション(ページ読み込み失敗)の数の割合 / 合計ページ読み込み数
エラーを経験した従業員 - 分析期間中に少なくとも1回のエラーを経験した従業員の数。 システムは特定のプロパティ値に対してのみ、エラーを持つ従業員の割合を計算します。 それは、そのユーザーの何パーセントがエラーを経験したかを示します。
表の最初の行に記載された値が特定のエラータイプの発生と最も相関のあるものであります。

関連タスク
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