四种基础技术指标简介

最佳实践：4个黄金指标和USE方法

记录用户所有请求所需的时间，重点是要区分成功请求的延迟时间和失败请求的延迟时间。例如在数据库或者其他关键祸端服务异常触发HTTP 500的情况下，用户也可能会很快得到请求失败的响应内容，如果不加区分计算这些请求的延迟，可能导致计算结果与实际结果产生巨大的差异。除此以外，在微服务中通常提倡“四种基础技术指标简介快速失败”，开发人员需要特别注意这些延迟较大的错误，因为这些缓慢的错误会明显影响系统的性能，因此追踪这些错误的延迟也是非常重要的。

通讯量：监控当前系统的流量，用于衡量服务的容量需求。

流量对于不同类型的系统而言可能代表不同的含义。例如，在HTTP REST API中, 流量通常是每秒HTTP请求数；

错误：监控当前系统所有发生的错误请求，衡量当前系统错误发生的速率。

对于失败而言有些是显式的(比如, HTTP 500错误)，而有些是隐式(比如，HTTP响应200，但实际业务流程依然是失败的)。

RED方法

(请求)速率：服务每秒接收的请求数。
(请求)错误：每秒失败的请求数。
(请求)耗时：每个请求的耗时。

USE方法

USE方法全称"Utilization Saturation and Errors Method"，主要用于分析系统性能问题，可以指导用户快速识别资源瓶颈以及错误的方法。正如USE方法的名字所表示的含义，USE方法主要关注与资源的：使用率(Utilization)、饱和度(Saturation)以及错误(Errors)。

使用率：关注系统资源的使用情况。这里的资源主要包括但不限于：CPU，内存，网络，磁盘等等。100%的使用率通常是系统性能瓶颈的标志。
饱和度：例如CPU的平均运行排队长度，这里主要是针对资源的饱和度(注意，不同于4大黄金信号)。任何资源在某种程度上的饱和都可能导致系统性能的下降。
错误：错误计数。例如：“网卡在数据包传输过程中检测到的以太网网络冲突了14次”。

全球最著名的16个股票指数，你知道几个？

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金融科技概念鱼龙混杂，七大指标或可厘清界线丨中国金融科技发展论坛前瞻

而在定量角度，可以参考以下指标，一是具有新型技术优势，包括大数据、人工智能、分布式技术、互联技术等。尤其在新技术层面有专利，有基础技术的研发能力。二是技术人员在总雇员中占比较高，起码达到一半。三是在新技术应用场景方面有突破。四是线上业务占绝对比重，全业务链条中应用新技术程度较高。五是收入结构由产品销售型模式逐渐转为提供技术服务、平台服务型外包业务。六是在内部管理、控制、组织架构等方面，自动化与科技化程度较高。七是企业文化，体现出创新性、敏捷性，而又能保障效率、安全、合规的平衡。

为用户指标识别用户的方式

为让 Google Analytics（分析）确定哪些流量归属于哪个用户，系统会随着每次命中一同发送与每个用户关联的唯一标识符。此标识符可以是一个存储 Google Analytics（分析）客户端 ID 的名为“_ga”的第一方 Cookie，或者您可以将 User-ID 功能与客户端 ID 结合使用，从而更准确地在用户用于访问您网站或应用的所有设备上识别用户。如需详细了解标识符，请参阅我们开发者文档中的 Cookie 和用户识别。

2017 年初，Google Analytics（分析）开始更新“用户数”和“活跃用户数”指标的计算方法，以期更高效地计算用户数，从而获得准确度较高且错误率较低（通常低于 2％）的结果。标准报告中提供这两种指标。您可能会注意到用户计数方式与之前的计算方法略有不同（在下文中介绍），但非抽样报告和 BigQuery Export 除外，它们将继续使用之前的计算方法。“新用户数”也仍旧使用之前的计算方法。

新的计算方法适用于 2016 年 9 月起的用户数据。如果报告的日期范围包含 2016 年 9 月以前的数据，则会进行抽样。如果您需要包含 2016 年之前数据的非抽样报告，请按照下面的说明操作，停用新的计算方法。

自 2017 年 8 月起，新计算方法适用于自定义表格中的数据。

点击管理
在“数据视图”列中，使用菜单选择未经过滤的数据视图。如果您不确定某个数据视图是否未经过滤，请在列表中选中该数据视图。然后，还是在“数据视图”列下方，点击过滤器。您将看到应用于该数据视图的一系列过滤器（如果有）。
选择数据视图后，打开报告以返回到您的报告。

Google Analytics（分析）使用两种不同的方法来针对不同种类的报告请求计算“用户数”。因此，在不同的报告中，您可能会注意到“用户数”不一致的情况。本文中的内容也适用于活跃用户数指标。

为了快速在您的报告中显示数据，Google Analytics（分析）创建了一组预先汇总且每天更新的非抽样数据表格。（如需详细了解相关的流程信息，请参阅抽样原理。）预先汇总的数据表格可以轻松处理常见的报告请求，包括标准报告中日期范围的更改。例如，当您请求报告时，Google Analytics（分析）会查找预汇总数据表格中的每个指标，然后将这些指标提供给您的报告。如果您将日期范围从“8 月 1 日 - 8 月 31 日”改为“8 月 1 日 - 9 月 1 日”，Google Analytics（分析）将查找 9 月 1 日预汇总数据表格中的每个指标，然后将新数据加到现有总数中。

这种方法适用于大多数指标，“网页浏览量”或“屏幕浏览量”等许多指标只是简单地每天加总，但“用户数”指标是依据更复杂的计算方法来计算的。 Google Analytics（分析）需要为您在报告中选择的每个日期范围重新计算“用户数”，而不是对预汇总表格中的已处理数据做简单的加减法运算。例如，如果用户在 8 月 31 日和 9 月 1 日都访问了网站，那么 Google Analytics（分析）在这两天的时间范围内只会将该用户识别为一个用户。如果您将日期范围从“四种基础技术指标简介 8 月 1 日 - 8 月 31 日”改为“8 月 1 日 - 9 月 1 日”，Google Analytics（分析）就无法简单地将差值加到您在报告中看到的“用户数”值，因为此数值是基于复杂的计算方法得出的，不是直接加总到预汇总数据表格的累加值。每次您在报告中请求此指标时，系统都需要实时计算。

为了解决此难题，Google Analytics（分析）使用两种计算方法来计算“用户数” 。系统会根据您查看的报告来选择最佳计算方法。

计算方法 1：预先计算的数据

这种计算方法仅依赖于指定日期范围内的会话次数和每次会话的时间（取决于设备上的托管技术，例如网络浏览器，通常称为客户端时间）。这种计算的结果可以加到预先汇总的数据表格，因此 Google Analytics（分析）可以参考表格以快速检索并在报告中提供这些数据，包括在您更改日期范围时。这种计算的结果可以加到预先汇总的数据表格，因此 Google Analytics（分析）可以参考表格以快速检索并在报告中提供这些数据，包括在您更改日期范围时。

只有在应用时间范围（即日期、周序号或月份）维度时，才会在报告中使用计算方法 1。也就是说，您只能在未应用细分的“受众群体概览”报告中或者只应用了上述某个日期维度的自定义报告中看到此计算方法。在您查看非日期维度的“用户数”时，Google Analytics（分析）会使用第二种表格（如下所述）来实时计算“用户数”。

要避免可能出现的不准确问题，您可以使用能在用户的各个会话中保持不变的非日期维度来创建自定义报告（例如，“浏览器”、“操作系统”或“移动设备”）。这就会强迫 Google Analytics（分析）改用第 2 种计算方法。

计算方法 2：实时计算的数据

计算方法 2 基于您分配、收集和存储持续性流量数据的方式。您可通过许多解决方案自定义这种数据的分配和存储方式，但最常见的还是利用通过网络浏览器管理的 Cookie。

计算方法 2 要求对庞大的数据集进行繁重的计算，因此总是会引用原始会话表格（非预汇总表格）中的数据。与计算方法 1 相比，计算方法 2 需要更多的时间来处理数据并将其发送到您的报告中，这是因为数据值都是实时计算的，Google Analytics（分析）无法直接查询并发送已预先处理且存储在预汇总表格中的数据。您每次请求这些数据时，系统都会进行一次计算。请注意，在满足特定条件的情况下，这种计算方法可能会进行抽样，但 Google Analytics 360 帐号用户可以访问非抽样报告。