Vista Timeline

Comprendere la Vista Timeline

La scheda Timeline in LoadFocus vi offre una prospettiva unificata delle serie temporali del vostro test di carico. Sovrappone metriche chiave -- utenti virtuali, throughput e tempi di risposta -- in modo che possiate vedere esattamente come il vostro sistema si comporta durante l'aumento del carico, il plateau e la diminuzione.

Componenti Chiave

• Utenti Virtuali (linea verde) Numero di thread JMeter attivi che eseguono il vostro piano di test in ogni momento.
• Hit/sec (throughput) (linea blu) Richieste aggregate al secondo inviate da tutti i motori.
• Metriche del Tempo di Risposta Scegliete tra Avg, Min, Max, P90, P95, P99 e altro per tracciare le tendenze della latenza.
• Selettore di Granularita Passate tra intervalli di aggregazione Raw, 100 ms, 500 ms, 1 s, 1 min e 5 min.
• Pannello Filtri Attivate o disattivate ogni sampler, tipo di metrica (Hit/sec, Errori, Latenza) o serie di codici di risposta.
• Vista per Posizione Suddividete la timeline per regione geografica o cloud provider per test multi-posizione.

Come Utilizzare la Scheda Timeline

1. Eseguire il Test Eseguite il vostro JMeter .jmx su LoadFocus come al solito.
2. Aprire "Timeline" Cliccate la scheda Timeline nella barra degli strumenti dei risultati.
3. Selezionare le Metriche Utilizzate il pannello filtri a sinistra per selezionare/deselezionare Utenti Virtuali, Hit/sec, percentili del Tempo di Risposta, Errori, ecc.
4. Regolare la Granularita Scegliete un intervallo temporale che corrisponda alle vostre esigenze di troubleshooting -- 1 s per i picchi, 1 min per le tendenze generali.
5. Zoom e Panoramica Trascinate sul grafico o cliccate View per Location per concentrarvi su intervalli di tempo o posizioni specifiche.
6. Passare il Mouse per i Dettagli Passate il mouse su qualsiasi punto dati per vedere i valori esatti. Ad esempio: HTTP Request - Hit/sec: 16 HTTP Request - Utenti Virtuali: 10 HTTP Request - P99: 218

Interpretare le Tendenze della Timeline

• Ramp-Up del Carico Osservate come gli Hit/sec scalano con gli Utenti Virtuali durante la fase di ramp-up. Un plateau nel throughput prima del raggiungimento degli utenti target puo indicare un collo di bottiglia.
• Comportamento in Stato Stabile Durante la porzione piatta della curva degli utenti, le fluttuazioni di latenza e throughput rivelano la stabilita del sistema sotto carico costante.
• Osservazioni durante il Ramp-Down Con la diminuzione degli utenti virtuali, throughput e latenza dovrebbero calare gradualmente. Latenze persistentemente elevate durante il ramp-down suggeriscono contesa residua delle risorse o rilasci lenti.
• Rilevamento delle Anomalie Utilizzate la Granularita e i Filtri per individuare cali improvvisi nel throughput o picchi nella latenza P99 che potrebbero non apparire nelle statistiche aggregate.

Migliori Pratiche

• Profili di Baseline e Ramp Configurate un profilo controllato di ramp-up/ramp-down in JMeter (es. carico costante vs. carico a gradini) per produrre forme della timeline prevedibili.
• Correlare con Altre Viste Se vedete un plateau o un picco inatteso, passate a Engine Health, Insights o Errors per approfondire l'utilizzo delle risorse o i tassi di fallimento a quel timestamp.
• Analisi a Livello di Sampler Utilizzate il dropdown del sampler per sovrapporre piu tipi di richiesta (es. Login, Search, Checkout) e confrontare i loro pattern individuali di throughput e latenza.
• Confronto tra Posizioni Nei test geo-distribuiti, attivate View per Location per identificare differenze di prestazione regionali causate dalla latenza di rete o dai limiti di capacita regionali.

Conclusione

La vista Timeline in LoadFocus e il vostro pannello di controllo dinamico per visualizzare come il carico degli utenti virtuali, il throughput delle richieste e i tempi di risposta evolvono durante un test JMeter. Sfruttando filtri, opzioni di granularita e suddivisioni per posizione, potete identificare rapidamente soglie di prestazione, anomalie e problemi di stabilita -- e poi correlarli con altre dashboard per una diagnosi completa.