L’Histogramme de Temps de Flux (nommé Flow Time Histogram) représente la répartition des durées (ou temps de flux) des tickets traités sur un intervalle, représenté par une étape de début et une étape de fin du Flux à analyser.
L’histogramme visualise ces durées de manière agrégée afin d’aider à comprendre la performance globale en termes de temps de traitement, et de repérer des périodes où des processus ont pris plus de temps que prévu.
Le Flow Time Histogram est utilisé pour :
Évaluer la latence : Il montre comment les durées de traitement se répartissent dans un système. Un histogramme avec des valeurs concentrées autour de temps faibles suggère que la plupart des transactions ou des événements sont traités rapidement, tandis qu’un histogramme étalé vers des temps élevés peut indiquer des problèmes de latence.
Repérer les anomalies : En étudiant l’histogramme, il est possible de détecter des incohérences, telles que des pics inhabituels dans le temps de traitement, qui pourraient signaler des périodes de surcharge, des erreurs de configuration ou des problèmes de ressources.
Optimiser les performances : Le Flow Time Histogram permet d’identifier les cas où les temps de réponse sont trop longs et d’ajuster les ressources ou les processus pour améliorer la rapidité des transactions.
Comment lire un Flow Time Histogram ?
Comme tout histogramme, le Flow Time Histogram se présente sous la forme de barres verticales, où chaque barre correspond au nombre de fois qu’un certain intervalle de temps de flux a été observé.
Axe horizontal (x) : Cet axe représente les intervalles de temps de flux.
Axe vertical (y) : Cet axe représente la fréquence d’occurrence des différents temps de flux. Plus la barre est haute, plus le temps de flux correspondant a été fréquent.
Forme de l’histogramme :
Concentré vers la gauche (temps de flux courts) : Si la majorité des barres se trouvent à gauche de l’histogramme, cela signifie que la plupart des événements ou transactions sont traités rapidement, ce qui est généralement signe d’un système performant.
Étendu vers la droite (temps de flux longs) : Si l’histogramme montre des barres importantes à droite, cela peut indiquer que certains processus prennent beaucoup plus de temps que prévu, et pourrait signaler des problèmes de performance ou de surcharge.
Distribution bimodale ou multimodale : Si l’histogramme présente plusieurs pics, cela pourrait indiquer que le système a des performances variables selon le type de transactions ou la période d’exécution. Par exemple, certaines transactions rapides peuvent se dérouler sans encombre, tandis que d’autres, plus complexes, prennent plus de temps.
Utilité dans Wiveez
Le Flow Time Histogram dans Wiveez permet aux utilisateurs de :
Visualiser la répartition des temps de réponse dans un système ou une application, afin d’identifier la proportion de processus traités rapidement par rapport à ceux qui prennent plus de temps.
Diagnostiquer des problèmes de performance en détectant des périodes où les temps de flux sont élevés, permettant d’isoler les causes potentielles comme une surcharge de ressources, des problèmes de latence, ou des erreurs de configuration.
Améliorer l’efficacité en ajustant les processus ou les ressources en fonction des observations de l’histogramme. Par exemple, si un pic de temps de flux élevés est détecté à certains moments, l’utilisateur peut décider d’augmenter la capacité ou de revoir les processus pour éviter des retards importants.
Le graphique
Les filtres
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.
Analyse détaillée des tickets
Wiveez permet à l’utilisateur d’analyser en détail la performance de Temps de Flux en affichant la liste des tickets associé à une colonne et en affichant le détail des Métriques de Flux d’un ticket.
