Le Suivi du débit (Throughput Run Chart) est un outil de suivi des performances qui visualise le débit en fonction du temps. Contrairement à l’histogramme, qui montre une répartition statique des valeurs de débit sur une période, le Suivi du Débit permet de voir comment le débit évolue dans le temps, souvent en temps réel. Ce type de graphique est particulièrement utile pour surveiller la performance d’un système ou d’une application sur une période donnée et pour repérer des tendances ou des fluctuations significatives.
Débit (Throughput) : Le débit représente la quantité de travail accompli par un système sur une période donnée. Cela peut inclure le nombre de transactions, de requêtes traitées, ou de données transférées par seconde, minute, heure, etc.
Évolution dans le temps : Le run chart montre comment ces valeurs changent au fil du temps, en offrant une vue dynamique et temporelle des performances.
Fonctionnement et Utilité
Le Throughput Run Chart est particulièrement utile pour :
Suivre les tendances dans le débit : Il permet de visualiser les changements graduels ou brusques dans le débit au fil du temps, révélant des tendances croissantes, décroissantes, ou des périodes de stabilité.
Détecter les anomalies et les pics : En suivant l’évolution des débits, il devient facile de repérer des anomalies, comme des pics soudains (augmentation ou diminution rapide du débit) qui pourraient signaler des événements inattendus, des problèmes de performance ou des changements de comportement du système.
Optimiser les processus : Le run chart peut aider à identifier des périodes où le système fonctionne de manière optimale ou sous-optimale, permettant ainsi de prendre des décisions pour ajuster les ressources ou améliorer l’efficacité.
Mesurer l'impact des changements : Si une mise à jour ou une modification est appliquée à un système, le run chart peut être utilisé pour surveiller l’impact de ce changement sur le débit dans le temps.
Comment lire un Throughput Run Chart ?
Le Throughput Run Chart se présente sous la forme d’une ligne tracée sur un graphique où chaque point représente le débit observé à un moment donné.
Voici les éléments clés à comprendre lors de la lecture :
Axe horizontal (x) : Cet axe représente le temps, généralement divisé en intervalles réguliers, selon la période d’observation choisie.
Axe vertical (y) : Cet axe représente le débit (throughput).
Ligne de tendance : Cela permet de visualiser l’évolution du débit dans le temps, que ce soit une augmentation, une diminution ou une variation régulière.
Points clés à observer :
Pics (hautes valeurs de débit) : Si le débit augmente soudainement, cela peut indiquer une période de forte activité ou un pic de demande.
Creux (basses valeurs de débit) : Des baisses soudaines peuvent signaler une réduction de l’activité ou un problème de performance (comme une surcharge ou un ralentissement).
Plateaux : Si la ligne du débit est relativement stable, cela signifie que le système maintient un débit constant, ce qui peut être interprété comme un bon signe de stabilité, à moins que le plateau se situe à des niveaux de débit bas, ce qui pourrait indiquer un problème.
Utilité dans Wiveez
Le Throughput Run Chart dans Wiveez permet aux utilisateurs de :
Surveiller les performances en temps réel : En observant le débit en continu, les utilisateurs peuvent réagir rapidement aux variations de performances et ajuster les ressources en conséquence.
Diagnostiquer les problèmes : L’identification rapide des pics ou des baisses dans le débit permet de localiser des goulots d’étranglement ou des périodes de surcharge dans un système.
Prévoir les tendances futures : En étudiant l’évolution des débits sur une longue période, les utilisateurs peuvent anticiper les besoins futurs en ressources ou préparer des ajustements pour maintenir un débit optimal.
Le Graphique
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Les filtres
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Analyse de la Prédictibilité
L’analyse de la Prédictibilité permet de mesurer la qualité du débit et le niveau de confiance dans son utilisation pour les projections.
L’analyse se base sur le principe Thin-Tailed (Queue fine) - Fat-Tailed (Queue large)
Bien sûr ! Le concept des Thin-Tailed et Fat-Tailed distributions est souvent utilisé en analyse de risques, en statistiques et en finance pour comprendre et modéliser l'impact des événements rares et extrêmes. Voici une description que tu pourrais intégrer dans la documentation utilisateur de Wiveez, adaptée pour expliquer leur principe, leur fonctionnement et leur utilité dans ce contexte.
Thin-Tailed et Fat-Tailed : Principe et Utilité
Principe :
Dans la modélisation des données, en particulier en finance et en gestion des risques, on parle souvent de distributions de probabilité pour décrire la manière dont les événements ou les valeurs sont répartis. Deux types de distributions sont particulièrement importants : les distributions Thin-Tailed et Fat-Tailed.
Thin-Tailed (Queue fine) : Une distribution "thin-tailed" est caractérisée par une probabilité relativement faible que des événements extrêmes (ou déviations importantes par rapport à la moyenne) se produisent. Autrement dit, les valeurs extrêmes (très éloignées de la moyenne) sont rares. Un exemple typique serait la distribution normale (ou gaussienne), où la plupart des données se concentrent autour de la moyenne et les extrêmes sont très peu probables.
Fat-Tailed (Queue épaisse) : En revanche, une distribution "fat-tailed" a une probabilité plus élevée d'événements extrêmes. Cela signifie que les événements rares (mais très impactants) sont plus fréquents qu’on ne l'attendrait avec une distribution thin-tailed. Les distributions fat-tailed sont utilisées pour modéliser des phénomènes où les événements extrêmes ont un impact disproportionné, comme les crashs boursiers ou les crises économiques.
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Analyse détaillée des tickets
Wiveez permet à l’utilisateur d’analyser en détail la performance de chaque débit en affichant la liste des tickets associé à une colonne et en affichant le détail des Métriques de Flux d’un ticket.
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