# MPM - 2. 전체 모니터링(통계) ## 1. 구간 분석 앞서 실시간 모니터링에서 현재 시점에서 화면 단위로 모니터링했다면, 특정 시간대의 전체 데이터는 ‘통계 > 구간 분석’을 통해 확인할 수 있습니다. 시각화된 데이터가 많아 다소 복잡해 보일 수 있으나, 실시간 모니터링에서 살펴본 그래프로 구성되어 있어 쉽게 데이터를 읽고 이해할 수 있습니다.

### 1.1. 시간대별 데이터 수 구간 분석 화면 상단에서 앱 버전, 날짜, 시간(30분 단위)를 변경하여 상세 데이터를 확인할 수 있습니다. 각 시간대별 집계된 데이터 수의 따라 타임라인 색상 농도가 4단계로 구분되어 표시됩니다. 평소와 달리 특정 시간대에 사용자가 많다면 해당 시간대를 가장 먼저 확인해 보세요.

### 1.2. 성능 분포 그래프 구간 분석의 성능 분포 그래프의 기본 사항은 앞서 확인한 ‘4.5. 최근 5분 화면 로딩시간/응답시간 분포’의 히스토그램 그래프와 동일하나, 구간 분석의 성능 분포 그래프는 50%, 95%를 기준으로 나누어진 3개의 구간을 선택하여 사용자 환경 정보와 함께 상세 데이터를 확인할 수 있습니다. #### (1) 히스토그램 그래프 구성

**➊** **성능 지표**\ 지표 변경 시 성능 분포 그래프, 사용자 정보 갱신 **➋** **50% 기준선**\ 성능 평균 기준선으로 0에 가까울수록 좋은 성능을 의미 **➌ 95% 기준선**\ 성능 하위 5% 기준선으로 전체 데이터 분포의 하위 5%가 시작되는 지점. 0에 가까울수록 좋은 성능을 의미\ \ **➍➎➏ 구간 1\~3**\ 전체 데이터 분포의 0\~50% 미만, 50% 이상 \~ 95% 미만, 95% 이상 구간으로 클릭 시 상세 정보 확인 가능 {% hint style="warning" %} 각 성능 지표별 X축 계급이 상이하니, 성능 분포 상태 등을 확인할 때 유의해 주세요. • 네이티브 화면 로딩시간, 웹뷰 화면 로딩시간: 0 \~ 5,000ms\ • 네이티브 응답시간, 웹뷰 응답시간: 0 \~ 10,000ms\ • CPU, 메모리 샤용량: 0 \~ 100% {% endhint %} #### (2) Case Study **➊ 가장 이상적인 상황**

위의 그래프의 경우, 가장 이상적인 상황의 그래프입니다. 50%, 95% 기준선이 0에 가까우며, 대부분의 데이터가 0\~100ms에 위치해 있는 것을 알 수 있습니다. 네이티브 화면 로딩시간의 경우, 300ms 이내를 목표로 관리하는 것을 권고하므로 안정적으로 운영 중임을 알 수 있습니다. {% hint style="info" %} 막대의 길이는 데이터 수를 나타내는 것으로 데이터 수가 적으면 상대적으로 막대 길이가 짧아서 잘 보이지 않을 수 있습니다. 따라서 95% 이상 구간은 막대가 잘 보이지 않더라도 반드시 확인해야 합니다. {% endhint %} **➋ 앱 성능이 고르지 못한 현상**

위의 그래프의 경우, 데이터가 0 \~ 5,000ms 전체에 분산된 상태입니다. 이 경우, 앱이 모든 사용자 환경에 최적화되지 않은 상태로 성능 최적화가 필요합니다. #### (3) 사용자 정보 선택한 날짜와 시간대에 대한 전체 사용자 환경 데이터를 확인할 수 있으며, 위의 그래프에서 특정 구간 선택 시, 해당 구간에 대한 정보를 확인할 수 있습니다.

특정 화면, OS 버전, 디바이스 및 위치/통신사의 데이터가 많을 경우 해당 부분의 확인이 필요합니다. 히트맵에서 성능 저하 구간을 선택하여 디바이스 리스트를 확인하기 전, 하위 5% 구간의 전체 사용자 정보를 먼저 확인해 보세요. {% hint style="info" %} 하위 5% 구간에서 오래된 OS 버전이 많을 경우, OS 버전 업데이트 권고를 해보세요. {% endhint %} ## 2. 성능 분석 성능 분석은 앱 버전별 접속자 & 실행 수와 각 성능 지표를 시계열 그래프로 표시됩니다. 30분, 1시간, 3시간, 12시간, 1일 단위로 선택하여 성능 현황을 한눈에 확인할 수 있습니다.

성능 분석의 6개의 데이터는 대시보드에서 확인할 수 있는 시계열 그래프로 표시됩니다. 시계열 그래프를 바르게 읽는 방법은 ‘[𝐈. 실시간 모니터링 > 1. 성능 대시보드 > 1.2. 각 성능 지표별 성능 현황 확인](https://docs.imqa.io/imqa-guide/user-guide/mpm1#1.2.)'을 참고해 주세요. #### (1) Case Study - 주의 사항 같은 데이터라고 해도 30분, 1일(24시간) 등 선택한 시간(산출 구간)에 따라 가로축의 간격과 세로축의 최댓값이 달라져 그래프 형태가 다르게 보일 수 있으므로 유의해야 합니다.

최근 30분 화면 로딩시간 그래프에서 로딩 시간이 가장 길었던 데이터는 2,775ms입니다. 최근 1일 데이터에서 로딩시간이 가장 긴 데이터는 9,245ms입니다. 상대적으로 훨씬 긴 화면로딩 시간이 걸린 부분이 있어, 세로축의 최댓값이 달라졌습니다. 이에 30분에서 가장 문제가 있는 것으로 보이는 구간이 1일 데이터에서는 큰 문제가 없는 것처럼 보일 수 있습니다. 따라서 그래프 형태뿐만 아니라 세로축의 값과 붉은색으로 표시되는 기준치도 함께 확인해야 합니다. \ 또한 최근 30분의 경우, 30분 동안의 성능을 1분 간격으로 표시되며, 1일의 경우 24시간 동안의 성능을 10분 간격으로 표시됩니다. 따라서 1일 데이터의 경우 30분 대비 간격이 매우 좁아지기 때문에 그래프가 더 가파르게 보일 수 있습니다. ## 3. 화면 분석 & 성능 분석 ‘화면 분석' 기능을 통해 앱 버전별 사용자가 방문한 화면의 방문율, 문제 발생률, 성능 지표 별 하위 5%와 평균값은 화면 분석의 카드를 통해 확인하실 수 있습니다. 최근 30분, 1시간, 3시간의 데이터를 확인할 수 있으며, ‘관리 > 화면 관리'에서 ‘보기’ 설정을 한 화면에서 사용자가 방문한 화면이 노출됩니다. 데이터를 확인하는 방법은 성능 대시보드 우측의 화면별 성능 현황과 동일합니다.

특정 일자에 대한 화면별 화면 로딩시간은 ‘성능 통계'에서 확인할 수 있습니다. 화면별 조회수와 함께 화면 로딩시간 평균, 하위 5% 및 최댓값 확인이 가능하며, 엑셀로 다운로드가 가능합니다. 현재는 화면 로딩시간만 제공하고 있으며, 추후 다른 성능 지표도 업데이트될 예정입니다.

{% hint style="info" %} 날짜별 네이티브, 웹뷰, 프래그먼트(안드로이드)로 구분하여 일일 데이터를 확인, 다운로드가 가능합니다. {% endhint %}