Zeitleisten-Ansicht

Die Zeitleisten-Ansicht verstehen

Der Tab Timeline in LoadFocus gibt Ihnen eine einheitliche Zeitreihen-Perspektive auf Ihren Lasttest. Er ueberlagert wichtige Metriken -- virtuelle Benutzer, Durchsatz und Antwortzeiten -- damit Sie genau sehen koennen, wie sich Ihr System verhaelt, waehrend die Last hochfaehrt, ein Plateau erreicht und wieder herunterfaehrt.

Hauptkomponenten

• Virtuelle Benutzer (gruene Linie) Anzahl der aktiven JMeter-Threads, die Ihren Testplan zu jedem Zeitpunkt ausfuehren.
• Hits/s (Durchsatz) (blaue Linie) Aggregierte Anfragen pro Sekunde, die von allen Engines gesendet werden.
• Antwortzeit-Metriken Waehlen Sie aus Avg, Min, Max, P90, P95, P99 und mehr, um Latenztrends darzustellen.
• Granularitaets-Auswahl Wechseln Sie zwischen Raw, 100 ms, 500 ms, 1 s, 1 min und 5 min Aggregationsintervallen.
• Filter-Panel Schalten Sie jeden Sampler, Metriktyp (Hits/s, Errors, Latency) oder Antwortcode-Serie ein oder aus.
• Ansicht pro Standort Schluesselung der Zeitleiste nach geografischer Region oder Cloud-Anbieter fuer Mehrstandort-Tests.

So verwenden Sie den Timeline-Tab

1. Test ausfuehren Fuehren Sie Ihre JMeter .jmx auf LoadFocus wie gewohnt aus.
2. "Timeline" oeffnen Klicken Sie auf den Tab Timeline in der Ergebnis-Symbolleiste.
3. Metriken auswaehlen Verwenden Sie das linke Filter-Panel, um Virtuelle Benutzer, Hits/s, Antwortzeit-Perzentile, Fehler usw. zu aktivieren/deaktivieren.
4. Granularitaet anpassen Waehlen Sie einen Zeitbucket, der Ihren Fehlerbehebungsbeduerfnissen entspricht -- 1 s fuer Spitzen, 1 min fuer Gesamttrends.
5. Zoomen und Schwenken Ziehen Sie ueber das Diagramm oder klicken Sie auf Ansicht pro Standort, um sich auf bestimmte Zeitraeume oder Standorte zu konzentrieren.
6. Details per Hover anzeigen Bewegen Sie den Mauszeiger ueber einen beliebigen Datenpunkt, um genaue Werte zu sehen. Zum Beispiel: HTTP Request – Hits/s: 16 HTTP Request – Virtual Users: 10 HTTP Request – P99: 218

Zeitleisten-Trends interpretieren

• Last-Hochlauf Beobachten Sie, wie Hits/s mit Virtuellen Benutzern waehrend der Hochlaufphase skaliert. Ein Plateau im Durchsatz vor Erreichen der Zielbenutzer kann auf einen Engpass hinweisen.
• Steady-State-Verhalten Waehrend des flachen Teils der Benutzerkurve zeigen Latenz- und Durchsatzschwankungen die Systemstabilitaet unter konstanter Last.
• Beobachtungen beim Herunterfahren Wenn die virtuellen Benutzer abnehmen, sollten Durchsatz und Latenz gleichmaessig sinken. Anhaltend hohe Latenzen waehrend des Herunterfahrens deuten auf verbleibende Ressourcenkonflikte oder langsame Freigaben hin.
• Anomalie-Erkennung Verwenden Sie die Granularitaet und Filter, um ploetzliche Durchsatzeinbrueche oder Spitzen in der P99-Latenz zu erkennen, die in aggregierten Statistiken moeglicherweise nicht erscheinen.

Best Practices

• Baseline- und Hochlaufprofile Konfigurieren Sie ein kontrolliertes Hochlauf-/Herunterfahrprofil in JMeter (z. B. konstante Last vs. stufenweise Last), um vorhersehbare Zeitleistenformen zu erzeugen.
• Mit anderen Ansichten korrelieren Wenn Sie ein unerwartetes Plateau oder eine Spitze sehen, wechseln Sie zu Engine Health, Insights oder Errors, um Ressourcenverbrauch oder Fehlerraten zu diesem Zeitstempel zu untersuchen.
• Sampler-Level-Analyse Verwenden Sie das Sampler-Dropdown, um mehrere Anfragetypen (z. B. Login, Search, Checkout) zu ueberlagern und deren individuelle Durchsatz- und Latenzmuster zu vergleichen.
• Standortvergleich In geo-verteilten Tests schalten Sie Ansicht pro Standort um, um regionale Leistungsunterschiede zu identifizieren, die durch Netzwerklatenz oder regionale Kapazitaetsgrenzen verursacht werden.

Fazit

Die Zeitleisten-Ansicht in LoadFocus ist Ihr dynamisches Kontrollpanel zur Visualisierung, wie virtuelle Benutzerlast, Anfragedurchsatz und Antwortzeiten waehrend eines JMeter-Tests verlaufen. Durch die Nutzung von Filtern, Granularitaetsoptionen und standortbezogenen Aufschluesselungen koennen Sie schnell Leistungsschwellenwerte, Anomalien und Stabilitaetsprobleme identifizieren -- und sie dann mit anderen Dashboards fuer eine vollstaendige Diagnose korrelieren.