RUM データによる Apdex とカスタムパフォーマンス指標の算出
概要
Datadog は、ブラウザやモバイルの RUM SDK から Real User Monitoring (RUM) イベントを収集し、簡単なグラフの作成や Apdex などのパフォーマンス指標を計算するために使用することができます。
Apdex スコアを計算するには、APM のサービスモニタリング、または RUM SDK のユーザーモニタリングデータを使用することができます。このガイドでは、RUM データとクイックグラフの Query Value ウィジェットを使用して、アプリケーションの Apdex を計算する手順を説明します。
サービスモニタリングデータを用いた Apdex の計算については、サービス別 Apdex スコア構成をご覧ください。
前提条件
Apdex スコアの算出
以下の例では、RUM イベントの Largest Contentful Paint のパフォーマンスメトリクスと、T = 2 sec という仮想の閾値を使用して Apdex スコアを算出しています。イライラする待ち時間の最小値は 4T = 8 sec です。結果の値は、ダッシュボードやノートブックにエクスポートできるクエリ値ウィジェットのクイックグラフに表示されます。
クイックグラフの作成
- Dashboards > Quick Graph の順に移動します。
- RUM クエリを 3 つ作成します。
- クエリ
a は、すべての満足なページロード (Largest Contentful Paint のロードに 2 秒かからない RUM ビュー) に対するものです。 - クエリ
b は、すべての許容ページロード (Largest Contentful Paint のロードに 8 秒を要する RUM ビュー) に対するものです。 - クエリ
c は、すべてのページロード (すべての RUM ビュー) に対するものです。
- Formula フィールドに、Apdex の数式
(a + 0.5 * b) / c を入力します。 - Select a visualization の下で、Query Value をクリックします。クエリ値ウィジェットが表示されます。
- タイムフレームセレクタで、Past 1 Day を選択します。デフォルトでは、ウィジェットはグローバルタイムで表示されます。
- グラフの名前を入力します (
Apdex Score など)。 - オプションで、クイックグラフをダッシュボードまたはノートブックにエクスポートまたはコピーアンドペーストするか、Export > New Dashboard をクリックして、このクイックグラフを使ったダッシュボードを作成することができます。
クエリ A
- Graph your data で、クエリ
a のデータソースとして RUM を選択し、@view.largest_contentful_paint:<2s と入力します。 - Enter キーを押すか、ドロップダウンメニューから Update query をクリックします。クエリ
a の RUM の隣に、Largest Contentful Paint:<2s クエリが表示されます。
クエリ B
- クエリ
b を作成するには、+ Add Query をクリックします。 - クエリ
b のデータソースとして RUM を選択し、 @view.largest_contentful_paint:[2s TO 8s] と入力します。 - Enter キーを押すか、ドロップダウンメニューから Update query をクリックします。クエリ
b の RUM の隣に、Largest Contentful Paint:[2s - 8s] クエリが表示されます。
クエリ C
- クエリ
c を作成するには、+ Add Query をクリックします。 - クエリ
c のデータソースとして RUM を選択し、@Type:view と入力します。 - Enter キーを押すか、ドロップダウンメニューから Update query をクリックします。クエリ
c の RUM の隣に、Type:view クエリが表示されます。
JSON コンフィギュレーション
このグラフの JSON コードにアクセスするには、Edit の隣にある JSON タブをクリックします。
右端のコピーアイコンをクリックすると、クイックグラフの JSON がクリップボードにコピーされます。
{
"viz": "query_value",
"requests": [
{
"formulas": [
{
"formula": "(query1 + 0.5 * query2) / query3"
}
],
"queries": [
{
"search": {
"query": "@type:view @view.largest_contentful_paint:<2000000000"
},
"data_source": "rum",
"compute": {
"aggregation": "count"
},
"name": "query1",
"indexes": [
"*"
],
"group_by": []
},
{
"search": {
"query": "@type:view @view.largest_contentful_paint:[2000000000 TO 8000000000]"
},
"data_source": "rum",
"compute": {
"aggregation": "count"
},
"name": "query2",
"indexes": [
"*"
],
"group_by": []
},
{
"search": {
"query": "@type:view"
},
"data_source": "rum",
"compute": {
"aggregation": "count"
},
"name": "query3",
"indexes": [
"*"
],
"group_by": []
}
],
"response_format": "scalar",
"conditional_formats": []
}
],
"autoscale": true,
"precision": 2
}
その他の視覚化と Apdex スコア
上記の例では、Apdex スコアは、View RUM イベントと Largest Contentful Paint のパフォーマンスメトリクスに関連しています。
その他の Apdex スコアは、以下の方法で算出することができます。
- Apdex スコアの経時変化を見るには、Select your visualization で
Query Value の代わりに Timeseries を選択します。 - 特定のアプリケーションの Apdex スコアを計算するには、
@application.name クエリを追加し、計算式を更新します。 - Apdex スコアを First Contentful Paint のような別の RUM パフォーマンスメトリクスで計算するには、クエリ内の
@view.LargestContentfulPaint を @view.FirstContentfulPaint に置き換えます。
アプリケーションの追加パフォーマンス指標を計算するには、クイックグラフを作成する前に、どのデータポイントが必要で、どの RUM イベントが関連するかを決定します。
その他の参考資料
