探索数据
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Kibana 中的 探索数据 视图使您能够在任何维度选择和过滤结果数据,并查找性能问题的起因或影响。
根据您的合成监控、用户体验和移动体验数据,您可以创建性能和设备分布的多系列可视化、随时间推移的关键绩效指标 (KPI) 以及 Web 应用程序的核心 Web 指标。
探索数据视图编辑
您可以使用“探索数据”视图过滤数据并构建多系列可视化,帮助您阐明关键内容,并检查性能问题的起因或影响。您可以比较不同的时间段、不同的群体,甚至不同的数据类型。
将鼠标悬停在图表上以显示带有特定指标数据的十字线。要深入了解特定时间段,请单击并拖动选择,然后单击 应用更改。
要将可视化添加到现有案例中,请从工具栏中单击 添加到案例。
要进一步自定义可视化,请从工具栏中单击 在 Lens 中打开 以使用拖放编辑器修改可视化。要了解更多信息,请参阅 Lens。
有哪些报告类型可用?编辑
报告类型 | 描述 |
---|---|
随时间推移的 KPI |
随时间推移的 KPI 直方图表示基于您选择的指标(例如页面浏览量或监控持续时间)的性能指标。 |
性能分布 |
性能分布时间序列图表使您能够根据您选择的指标检查 Web 应用程序的感知性能。 |
核心 Web 指标 |
核心 Web 指标图表是每个 Web 应用程序的关键指标(例如加载性能、加载响应能力和视觉稳定性)的图形表示。 要了解有关最大内容绘制、交互到下一个绘制和累积布局偏移等指标的更多信息,请参阅 用户体验指标。 |
设备分布 |
设备分布图表显示设备信息,例如操作系统、运营商名称和连接类型。 |
有关哪些数据类型可用于哪些报告的细分,请参阅 我可以探索哪些数据类型?
您可以为每种报告类型创建多系列可视化,但不能在一个可视化中组合不同的报告类型。要更改可视化的报告类型,请单击 删除系列,然后单击 添加系列。
创建多系列可视化编辑
“探索数据”视图目前已为以下应用程序启用
- 正常运行时间
- 用户体验
要创建多系列可视化
-
从兼容的应用程序中单击 探索数据。
- 报告类型将默认为最适合应用程序的类型,但您可以编辑系列或向可视化添加更多系列。例如,如果您从正常运行时间应用程序中单击 探索数据,则将预先选择
合成监控
数据类型和监控持续时间
报告指标。
- 报告类型将默认为最适合应用程序的类型,但您可以编辑系列或向可视化添加更多系列。例如,如果您从正常运行时间应用程序中单击 探索数据,则将预先选择
- 单击 添加系列 以定义可视化的附加系列。
-
单击 选择数据类型 并从以下选项中选择
- 合成监控
- 用户体验 (RUM)
- 移动体验
- 单击 选择报告指标 并选择您需要的选项和过滤器。如果必填字段(以红色下划线突出显示)不完整,您将看到 缺少… 警告。
- 单击 应用更改 以查看更新的可视化,或重复 添加系列 过程以扩展可视化。
- 要将可视化添加到现有案例中,请单击 添加到案例 并选择正确的案例。
合成监控编辑
根据您发送到部署的正常运行时间数据,您可以创建与监控持续时间、随时间推移的 ping 或任何 可用数据类型 相关的各种可视化。
监控持续时间 |
正常运行时间监控持续时间时间序列图表显示 Heartbeat 执行的每次检查的计时。 此可视化有助于您深入了解目标端点解决请求的速度,并让您了解在选定时间范围内主机或端点出现故障的频率。 |
ping 直方图 |
正常运行时间 ping 图表是随时间推移的检查状态的图形表示。 |
用户体验编辑
根据来自您已检测应用程序的用户体验数据,您可以为性能分布、随时间推移的关键绩效指标 (KPI) 以及 Web 应用程序的核心 Web 指标创建详细的可视化。
随时间推移的 KPI |
随时间推移的 KPI 直方图表示基于您选择的指标的性能指标。 默认情况下,将选择 |
性能分布 |
性能分布时间序列图表使您能够根据您选择的指标检查 Web 应用程序的感知性能。 默认情况下,将选择 |
核心 Web 指标 |
核心 Web 指标图表是每个 Web 应用程序的关键指标(例如加载性能、加载响应能力和视觉稳定性)的图形表示。 默认情况下,将选择 |
我可以探索哪些数据类型?编辑
下表显示了每种报告类型可用的数据类型
数据类型 | 合成监控 | 用户体验 (RUM) | 移动体验 |
---|---|---|---|
监控持续时间 |
|||
正常运行时间 ping |
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停机 ping |
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步骤持续时间 |
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DOM 内容加载 |
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文档完成 (onLoad) |
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最大内容绘制 |
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首次内容绘制 |
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页面加载时间 |
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累积布局偏移 |
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页面浏览量 |
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后端时间 |
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总阻塞时间 |
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交互到下一个绘制 |
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延迟 |
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吞吐量 |
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系统内存使用率 |
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CPU 使用率 |
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设备数量 |
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系统 CPU 使用率 |
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Docker CPU 使用率 |
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K8s Pod CPU 使用率 |