Какие показатели процентилей отражают производительность вашего приложения?

Question

Я недавно познакомился с метриками процентиля для измерения различных аспектов эффективности вашего приложения (например, например, для латентности p50, p90 и p99 и т. Д.) Я не уверен, почему используются p50s, подобные этому показателей нечеткое и не предоставляет большую часть информации, если вы хотите измерить эффективность своего приложения. Я думаю, что это может быть широкий вопрос, но какие процентили отражают большую часть эффективности вашего приложения?

Answer 1

Чтобы ответить на ваш вопрос, я расскажу немного о среднем/среднем значении. Пример, у меня есть несколько образцов (время отклика веб-запрос) 1,2,1,3,2,2,1,3,2,40

Если я беру среднее/среднее, то есть: 5,7

Здесь вы скажете, что мое среднее время отклика 5,7, которое не представляет собой реальный случай. здесь вы можете увидеть, что большинство образцов ниже 3, но из-за одного outlier ваше среднее значение изменилось с 1.9 до 5.7. Проблема со средним/средним значением, иногда это не фактические результаты

Процентные показатели позволяют нам предоставить актуальное изображение. Здесь, если вы возьмете 90 процентов, значение равно 3. Поэтому вы можете сказать, что 90% моих ответов ниже 3. , который представляет реальный случай или близко к вашему фактическому значению.

Надеюсь, вы понимаете, почему используются процентили.

На практике в измерениях производительности обычно используются 90-е, 95-е (в основном) и 99-й процентили, чтобы определить фактические значения, удалив выбросы.

Там нет однозначного ответа на который процентиль для использования в этом случае, потому что зависит от приложения, моделирования данных, доступных образцов и т.д.

На практике 90-х и 95-й процентили используются в большинстве случаев, чтобы увидеть потому что это дает вам уровень доверия 90% или 95%, которого достаточно в большинстве случаев.