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什么是無嵌碼的主動式監測?提升用戶體驗背后的技術探索

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博睿數據作為國內最早涉足 APM 的公司之一,在IT 運維管理方面積累了多年經驗。在APM逐漸被IT運維管理使用的歷程中,APM形成兩大發展趨勢,一是基于無嵌碼的主動式模擬監測,一是基于嵌碼的被動式真實用戶監測。

互聯網時代,誰掌握了用戶,誰就掌握了資本。這幾乎已經成為一個真理。

提升用戶體驗正在成為諸多互聯網業務的重心

根據中國互聯網絡信息中心(CNNIC)發布的第 47 次《中國互聯網發展狀況統計報告》顯示,截止 2020 年 12 月,我國網民總規模達 9.89億,較 2020 年3月增長 8540 萬,互聯網普及率達 70.4%。其中,網絡新聞用戶規模達 7.31 億,占網民整體的 80.9%;手機網絡新聞用戶規模達 7.26 億,占手機網民的 81.0%。

 

由此數據不難看出,我國互聯網的普及率與網民數量不斷提升,同時伴隨著智能手機、移動互聯網的迅猛發展,人們的工作、生活、消費、娛樂等需求與web應用、移動應用更加緊密貼合,一方面推動了網絡交易的繁榮,另一方面也對互聯網服務提供商如何快速精準掌握用戶體驗提出了嚴峻的挑戰。

而隨著用戶數量的增長、需求的提高,業務規模的擴大、開放程度的提高,應用系統的架構越來越復雜,IT系統經歷了從語言到架構、從組織到體系、從Web到移動、從開源到自主研發、從通用體驗到個性化服務等等的全面轉型,任何一個業務鏈出問題,都會影響到最終的用戶體驗。

此外,SmartBear研究曾表明,Amazon加載時間每延長1秒,一年就會減少16億美元的營收。而“1秒”其實是每一個企業都會面臨的問題,影響這“1秒”的用戶服務體驗因素,可能涉及地域、終端、網絡設施、中間件、數據庫等這一復雜的全鏈路,傳統APM、NPM等不同維度的IT運維服務產品,可能對這個問題會給出不同的答案。

博睿數據作為國內最早涉足 APM 的公司之一,在IT 運維管理方面積累了多年經驗。在APM逐漸被IT運維管理使用的歷程中,APM形成兩大發展趨勢,一是基于無嵌碼的主動式模擬監測,一是基于嵌碼的被動式真實用戶監測。

 

我們今天要講的就是博睿數據的無嵌碼的主動式模擬監測,也叫無嵌碼感知用戶體驗。

博睿數據主動式產品如何做監測?

無嵌碼的主動式模擬監測從字面意義來理解,其定義是無需嵌入相應的代碼修改目標應用,只需利用真實設備和環境,模擬終端用戶行為使用目標應用,并捕獲使用過程中的性能、體驗數據,再利用大數據技術、統計學方法等進行用戶體驗分析的一種監測方式。

博睿數據主動式產品具體產品包括 Bonree Net 、Bonree APP 、Bonree Stock、Bonree Box 等。其中,Bonree Net作為博睿數據的明星產品,主要面向web/wap應用、流媒體播放、網絡傳輸、短信質量等主動式監測場景。

Bonree APP 作為博睿數據于國內首家推出的面向移動Android/iOS應用的主動式監測產品,主要面向移動應用的交互使用和流媒體播放兩種監測場景。

博睿數據主動式產品的運行結構大致可分為三個層面:

第一層:通過持續招募互聯網終端用戶和采購骨干網機房服務,保證主動式監測網絡覆蓋終端網民側(Lastmile&Mobile監測點)和互聯網骨干節點側(IDC監測點),形成遍布全國各地及海內外地區的體系化多層次監測體系。同時,博睿數據為確保返回給用戶的數據準確、真實、有效,對國內外IP庫進行周期性更新,還提供了一套完整的監測點評分管理體系,綜合監測點硬件、軟件、帶寬、歷史監測任務的錯誤率等情況進行綜合評分。當監測點分數不能達到標準時,平臺將不會選用該監測點進行監測。

第二層:強大的任務調度機制和數據采集技術,可以保證海量的不同監測周期、不同監測頻率、不同監測種類的任務,高效、有序的下發至滿足任務要求的真實PC和手機設備上,從而完成訪問目標網站、運行目標App、傳輸目標文件、播放目標流媒體、測試目標網絡、接收目標短信等一系列監測要求,并實時采集用戶體驗數據。

第三層:采集到的用戶體驗數據通過網絡傳送回平臺后,經過大數據引擎的清洗、過濾、提取、聚合等計算,形成豐富的圖表和指標體系,從而幫助客戶以不同維度分析監測結果,評估用戶體驗水平。

 

對于用戶體驗的評估,博睿數據也有自己的獨特見解。

博睿數據認為在性能體驗指標方面,用平均值來反映用戶體驗是不夠準確的,個別樣本的性能波動影響平均值的計算結果,偏離真實的情況。不同于友商,博睿數據除平均值外,引入中位數和投影值作為性能體驗的判斷依據,同時也是國內唯一一家可對每日 TB 級的監測數據進行中位數和投影值計算的APM 廠商。

在分析模型方面,區別于友商單一的計算模型,Bonree Net將監測的結果數據通過健康評估體系進行異常數據拆分,基于更先進的問題分析模型,將時間、地域、運營商、主機、域名等基礎維度與性能、慢速比、錯誤類型等數據項一對一或一對多結合,從一個維度的多個數據層面來分析問題的分布于規律性。

同時,對數據進行深度挖掘。即在抓取TCP層以上數據的同時,抓取更底層更豐富的真實測試數據(涉及網絡層傳輸層數據),協助運維人員快速、精準的問題定位;可依據抓包信息延伸使用場景,如內容劫持校驗等應用。

為什么他們都在用博睿數據的主動式產品?

正是基于這樣的監測理念,博睿數據也贏得了客戶的認可和支持。

比如在與某金融機構的合作,金融機構旗下網站及App的日均使用量超過1000萬,用戶覆蓋全國各省市。每年在網站及App的運營維護上支出費用達數千萬元。行業競爭激烈,用戶經常因為“打開網站或App等待時間過長”、“使用流程太復雜”等用戶體驗問題轉而選用其他廠商的服務。

博睿數據使用Bonree Net和Bonree App,針對該金融機構自身應用與競品應用,分別錄制交互腳本,選取全國不同城市運營商的監測點,設定周期性監測任務,從地域、運營商、時間趨勢等多個維度組合對比分析自身應用和競品,時刻掌握競品性能與體驗差異,幫助金融客戶提升用戶體驗,進一步加深用戶粘性,成功該金融機構留存用戶。

再比如與某互聯網大廠的合作,其App功能強大,日活用戶數超過5000萬,用戶遍布全國各地,每年在App的運營維護上支出費用超過9000萬元。但App功能更新頻繁,經常收到各地用戶投訴“頁面加載不出來”、“使用流程體驗較差”。

博睿數據使用Bonree App,在該互聯網大廠每次新版本App正式發布前,錄制腳本,選取全國不同城市運營商的監測點,設定周期性監測任務,按照真實用戶使用App時的交互過程,在App正式全面升級前預先獲取真實網絡性能、視頻性能與用戶體驗數據,為該互聯網大廠制定App運營維護策略提供有力的數據支撐。

未來,想做的還有更多

隨著企業數字化轉型加快,Z 世代對于互聯網產品的需求和體驗提高,提升用戶體驗顯然正成為各互聯網企業的業務重心。

因此,為了順應不斷變化的互聯網,博睿數據的主動式產品也要不斷進行更新迭代以適應主動式監測移動應用的能力的變化,為企業提供更加高效優質的監測服務。

責任編輯:鳶瑋 來源: 博睿數據
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