多维
的;全面
、精确
;
【注意整体均值
(一段时间内APP消耗的流量)掩盖单点问题
(某个功能消耗的流量)】
很多时候在做网络流量统计
上,
我们只是获取一个具体消耗多少的值
,
但是这个值
只能显示用户用了多少流量
,
对于我们发现
以及解决问题
其实没有
丝毫的帮助;
【整体均值
掩盖单点问题
】
比如线上用户反馈一个APP消耗流量
比较多,
但是如果我们不知道 这个用户对这个APP的使用总时间
,其实是不好断定的;
如果使用时间久,那消耗流量多,很可能是正常的;
又如,
用户可能反馈一个APP在后台消耗流量
比较多,
如果只有一个值,其实也是无法断定APP是在后台消耗流量
比较多;全面、完善
的网络监控体系
;
【粗粒度监控
不能帮助我们发现、解决深层次问题
】
比如
做网络请求成功率
的监控,但是仅仅这个值,
我们只能知道线上用户大概
的网络使用情况
;
这种粗粒度监控
不能帮助我们发现、解决深层次问题
;
比如,
线上用户使用了某一个功能
,使用了一千次
,出现了一次异常
,
而且用户点击重试
之后,就又正常了,
这样单从数量
来看,网络请求的成功率
还是比较高的;
但是仅仅通过网络请求成功率
这一个值,
要去知道这一次异常
出现的原因 以及想来寻找相关的解决办法,
其实也是不可能的
;
【数据粗糙,反映程度有限】一段时间内流量消耗的精准度量
,
在不同的网络类型的流量消耗
、前后台
的流量消耗;
【即用户消耗的流量是在前台还是后台,是用的流量还是WiFi】
只有累积多维度的数据,
才能更敏锐地发现问题,更快捷地断定和解决问题;用户流量消耗均值
、
异常率
(异常即一定时间内流量消耗
过多,
网络请求次数
过多,
下载过的文件
过大)网络请求
,本地都有一个完整的监控
;
每一个请求的Request、Response
相关的所有信息,都能全部记录
下来,
服务端
可以下发指令 控制
本地上传;
客户端
也可以在超过阈值
之后,主动上报
;参考: