대규모 데이터 수집에는 가시성이 필요합니다. 어떤 것이 작동하고, 어떤 것이 실패하며, 예산이 어디로 흘러가는지 파악해야 합니다. 새로운 FourA 대시보드 분석이 정확히 이를 제공합니다.
새로운 기능
Request 타임라인
시간 경과에 따른 request 볼륨을 성공 및 실패율과 함께 오버레이하여 보여주는 실시간 차트입니다. 타임라인은 작업 유형(single, browser, proxy) 및 시간 범위(24시간, 7일, 30일)별로 필터링할 수 있습니다.
패턴을 파악하는 데 활용해 보세요. 특정 대상 사이트가 점검을 수행하는 매일 아침 성공률이 떨어지거나, 예약된 작업이 실행되는 특정 요일에 볼륨이 급증하는 것을 확인할 수 있습니다.
대상 도메인별 성공률
모든 대상 사이트가 동일하지는 않습니다. 어떤 사이트는 단순한 single 작업으로도 데이터를 안정적으로 반환합니다. 다른 사이트는 일관되게 성공하기 위해 browser 렌더링이나 proxy 로테이션이 필요합니다.
도메인별 성공률 뷰는 최적화 작업을 어디에 집중해야 하는지 정확히 보여줍니다. competitor-a.com의 성공률은 99%이지만 competitor-b.com은 72%라면, competitor-b를 조사해야 함을 알 수 있습니다. 아마도 다른 작업 유형이나 더 구체적인 waitFor 선택자가 필요할 수 있습니다.
Response 시간 분포
모든 작업에 걸친 p50, p95, p99 response 시간을 통해 레이턴시 프로필을 한눈에 확인하세요. 분포 차트는 request가 어디에 집중되어 있는지 보여주고 아웃라이어를 식별합니다.
이는 작업 유형을 비교할 때 특히 유용합니다. Single 작업은 보통 1초 미만에 집중됩니다. Browser 작업은 2초에서 8초 사이에 분포합니다. 만약 browser 작업이 15초 이상 걸린다면 타임아웃이 작동하고 있을 가능성이 높으므로 waitFor 선택자를 확인해 보세요.
대역폭 및 비용
모든 request는 데이터를 전송하며 관련 비용이 발생합니다. 대역폭 뷰는 일별 총 데이터 전송량을 보여주며, 비용 분석은 proxy 유형, 작업 유형 및 대상 도메인별 지출을 보여줍니다.
가장 흔히 발견되는 사실은, 팀들이 single로도 잘 작동하는 사이트에 browser나 proxy 작업을 사용하고 있다는 점입니다. 이러한 대상을 single로 전환하면 해당 request의 비용을 50-70% 절감할 수 있습니다.
분석을 효과적으로 활용하는 방법
- 매주 확인하세요. 빠르게 5분만 검토해도 문제가 발생하기 전에 트렌드를 파악할 수 있습니다.
- 성공률순으로 정렬하세요. 성능이 가장 저조한 대상부터 먼저 해결하세요. 이들이 가장 많은 request(및 예산)를 낭비하고 있습니다.
- 작업 유형을 비교하세요. 대상이
single로 작동한다면browser를 사용하지 마세요. 속도와 비용이 모두 개선됩니다. - 알림을 설정하세요. 성공률이 급격히 떨어지는지 주시하세요. 보통 대상 사이트에 변경 사항이 생겼음을 의미합니다.
지금 바로 사용 가능
분석 대시보드는 모든 계정에서 활성화되어 있습니다. foura.ai/dashboard에 로그인하여 데이터를 탐색해 보세요.
초기 사용자들을 통해 관찰한 결과는 다음과 같습니다. 대부분의 팀이 첫 번째 검토에서 최소한 하나의 빠른 개선 기회를 찾았습니다. 보통은 single로도 잘 작동하는 사이트에 browser를 사용하는 일련의 request들이거나, 다른 작업 유형만 지정해 주면 해결되는 성공률 60%짜리 대상 도메인입니다. 데이터를 5분 동안 살펴보는 것만으로도 수 시간 동안 낭비될 request를 절약할 수 있습니다.