大規模なデータ収集には可視性が必要です。何が機能し、何が失敗しているのか、そして予算がどこに使われているのかを把握する必要があります。新しい FourA のダッシュボードアナリティクスは、まさにそれを実現します。
新機能
Request タイムライン
時系列での request 数を、成功率と失敗率を重ね合わせて表示するリアルタイムチャートです。タイムラインは、タスクタイプ（single、browser、proxy）および時間範囲（24時間、7日間、30日間）でフィルタリングできます。
パターンを特定するために使用してください。たとえば、特定のターゲットサイトがメンテナンスを実行する毎朝に成功率が低下したり、スケジュールされたジョブが実行される特定の日に request 数が急増したりすることがわかります。
ターゲットドメイン別の成功率
すべてのターゲットサイトが同じではありません。シンプルな single タスクで確実にデータを返すサイトもあれば、一貫して成功させるために browser レンダリングや proxy ローテーションが必要なサイトもあります。
ドメインごとの成功率ビューは、最適化の取り組みをどこに集中すべきかを正確に示します。もし competitor-a.com の成功率が99%で、competitor-b.com が72%であれば、competitor-b を調査すべきであることがわかります。おそらく、別のタスクタイプや、より具体的な waitFor セレクターが必要になります。
レスポンス時間の分布
すべてのタスクにおける p50、p95、p99 のレスポンス時間など、レイテンシのプロファイルを一目で確認できます。分布チャートは、request がどこに集中しているかを示し、外れ値を特定します。
これは、タスクタイプを比較する際に特に便利です。single タスクは通常1秒未満に集中します。browser タスクは2〜8秒の間に分散します。もし browser タスクに15秒以上かかっている場合は、タイムアウトが発生している可能性が高いため、waitFor セレクターを確認してください。
帯域幅とコスト
すべての request はデータを転送し、それに関連するコストが発生します。帯域幅ビューは日ごとの総データ転送量を表示し、コストの内訳は proxy タイプ、タスクタイプ、およびターゲットドメインごとの支出を示します。
最もよくある発見は、single で問題なく動作するサイトに対して、チームが browser や proxy タスクを使用していることに気づくことです。これらのターゲットを single に切り替えることで、それらの request のコストを50〜70%削減できます。
アナリティクスを効果的に活用する方法
- 毎週チェックする。 5分間の簡単なレビューで、問題が発生する前に傾向を把握できます。
- 成功率でソートする。 最もパフォーマンスの低いターゲットから優先的に修正します。これらは最も多くの request（および予算）を無駄にしています。
- タスクタイプを比較する。 ターゲットが
singleで動作する場合は、browserを使用しないでください。速度とコストの両方が改善します。 - アラートを設定する。 成功率の急激な低下を監視します。これは通常、ターゲットサイトに何らかの変更があったことを意味するためです。
現在利用可能
アナリティクスダッシュボードは、すべてのアカウントで利用可能です。foura.ai/dashboard にログインして、データを確認してください。
初期ユーザーから得られた知見として、ほとんどのチームが最初のレビューで少なくとも1つの迅速な改善点を見つけています。通常、それは single で問題なく動作するサイトに対して browser を使用している一連の request や、別のタスクタイプが必要なだけで成功率が60%にとどまっているターゲットドメインです。データを5分間確認するだけで、何時間分もの無駄な request を削減できます。