La collecte de données à grande échelle nécessite de la visibilité. Vous devez savoir ce qui fonctionne, ce qui échoue et où va votre budget. Les nouvelles analyses du tableau de bord FourA vous apportent exactement cela.
Nouveautés
Timeline des requests
Un graphique en temps réel affichant votre volume de requests au fil du temps, avec une superposition des taux de réussite et d'échec. La timeline est filtrable par type de tâche (single, browser, proxy) et par plage horaire (24 heures, 7 jours, 30 jours).
Utilisez-le pour identifier des tendances : votre taux de réussite chute peut-être chaque matin lors de la maintenance d'un site cible spécifique, ou votre volume augmente certains jours lors de l'exécution de tâches planifiées.
Taux de réussite par domaine cible
Tous les sites cibles ne se valent pas. Certains renvoient des données de manière fiable avec une simple tâche single. D'autres nécessitent un rendu browser ou une rotation de proxy pour réussir de manière cohérente.
La vue du taux de réussite par domaine vous montre exactement où concentrer vos efforts d'optimisation. Si competitor-a.com a un taux de réussite de 99 % mais que competitor-b.com est à 72 %, vous savez que vous devez analyser competitor-b. Il nécessite peut-être un type de tâche différent ou un sélecteur waitFor plus spécifique.
Distribution des temps de réponse
Visualisez votre profil de latence en un coup d'œil : temps de réponse p50, p95 et p99 sur l'ensemble des tâches. Le graphique de distribution montre où vos requests se regroupent et identifie les anomalies.
C'est particulièrement utile pour comparer les types de tâches. Les tâches single se regroupent généralement sous la barre de 1 seconde. Les tâches browser s'étalent entre 2 et 8 secondes. Si vos tâches browser prennent plus de 15 secondes, le timeout fait probablement tout le travail, vérifiez donc vos sélecteurs waitFor.
Bande passante et coûts
Chaque request transfère des données et a un coût associé. La vue de la bande passante montre votre transfert de données total par jour, et la répartition des coûts détaille les dépenses par type de proxy, type de tâche et domaine cible.
Le constat le plus fréquent : les équipes découvrent qu'elles utilisent des tâches browser ou proxy sur des sites qui fonctionnent très bien avec single. Passer ces cibles en single peut réduire les coûts de 50-70 % pour ces requests.
Comment utiliser les analyses efficacement
- Vérifiez chaque semaine. Une analyse rapide de 5 minutes permet de détecter les tendances avant qu'elles ne deviennent des problèmes.
- Triez par taux de réussite. Corrigez d'abord les cibles les moins performantes. Ce sont elles qui gaspillent le plus de requests (et de budget).
- Comparez les types de tâches. Si une cible fonctionne avec
single, n'utilisez pasbrowser. La vitesse et le coût s'en trouveront améliorés. - Configurez des alertes. Surveillez les baisses soudaines du taux de réussite, car elles signifient généralement que le site cible a été modifié.
Disponible dès maintenant
Le tableau de bord d'analyses est disponible pour tous les comptes. Connectez-vous sur foura.ai/dashboard pour explorer vos données.
Voici ce que nous avons constaté chez nos premiers utilisateurs : la plupart des équipes trouvent au moins une optimisation rapide dès leur première analyse. Il s'agit généralement d'un lot de requests utilisant browser sur un site qui fonctionne très bien avec single, ou d'un domaine cible avec un taux de réussite de 60 % qui nécessite simplement un type de tâche différent. Cinq minutes passées à analyser les données permettent d'éviter des heures de requests perdues.