← Cloudflare Waiting Room / waiting-room

Analytika Waiting Room

Waiting Room Analytics vám poskytuje historický přehled o provozu procházejícím vaší čekárnou v porovnání s jejím nastavením. Data se uchovávají po dobu posledních 30 dní.

Pomocí Waiting Room Analytics můžete:

• Vyhodnoťte špičkový průtok provozu přes čekárnu na váš web.
• Zjistěte, jak dlouho uživatelé strávili v čekárně.
• Pomocí analytiky můžete kalibrovat nastavení čekárny.

Přístup k analytice čekárny v dashboardu:

1. V dashboardu Cloudflare přejděte na Waiting Room stránce.

   Přejděte na Waiting Room ↗

2. Rozbalením čekárny, u které chcete zkontrolovat metriky, zobrazíte náhled jejích analytických dat. Tento náhled poskytuje přehled o špičkovém provozu ve vaší čekárně za posledních 24 hodin, včetně těchto údajů: maximální počet aktivních uživatelů, maximální počet uživatelů ve frontě a typická doba čekání ve frontě.

3. Vyberte View More v části Waiting Room Analytics a zobrazte si další historické analýzy své čekárny.

4. Časový rozsah pro všechny zobrazené metriky je standardně nastaven na posledních 24 hodin. Chcete-li časový rozsah změnit, vyberte jej z rozbalovací nabídky. Vybrat můžete jakýkoli časový rozsah z posledních 30 dnů, který trvá minimálně 30 minut.

Pokud má vaše čekárna dokončenou naplánovanou událost, můžete rychle otevřít analytiku dané události rozbalením řádku příslušné čekárny a výběrem času události. Odkaz otevře zobrazení analytiky pro danou čekárnu včetně informací od období před zahájením fronty až do konce události.

Chcete-li uložit informace o události, můžete buď vybrat Stáhnout data nebo Vytisknout report. Pokud událost smažete, odkaz na časové období se ve vašem dashboardu již nezobrazí. Pokud upravíte časování události, odkaz na časové období se odpovídajícím způsobem aktualizuje.

Pokud nezískáte odkaz na analytiku své události, mohlo nastat některé z následujícího:

• Vaše událost ještě neproběhla.
• Vaše událost začala před více než 30 dny.

Toto jsou metriky dostupné v dashboardu Analytics a způsob, jakým se počítají.

Souhrnné hodnoty Time in queue vám dávají přehled o uživatelské zkušenosti tím, že ukazují, jak dlouho uživatelé ve frontě čekali na vstup do vaší aplikace. Zobrazuje dobu čekání typického uživatele i dobu čekání těch, kteří čekali nejdéle, za zvolené časové období. Tyto hodnoty ukazují, jaký vliv na dobu čekání mělo nastavení vaší čekárny v kombinaci s provozem, který na ni směřoval.

Pokud jsou čekací doby vyšší, než byste si přáli, a cítíte se na to, můžete zvážit provedení některého nebo všech z následujících kroků:

• Zvyšte total_active_users nakonfigurovaná hodnota.
• Zvyšte new_users_per_minute nakonfigurovaná hodnota.
• Snižte session_duration.
• Deaktivujte obnovování relace.

Souhrnné hodnoty Time on origin odhadují, jak dlouho uživatelé strávili na stránkách chráněných vaší čekárnou, než je opustili. Za zvolené časové období uvidíte odhadovanou dobu strávenou na origin serveru u typického uživatele i u těch, kteří na vašem webu strávili nejvíce času. Mějte na paměti, že pokud je obnovení relace vypnuté a nedochází k aktivnímu řazení do fronty, dostane uživatel novou relaci čekárny každých session_duration minut. Tito uživatelé proto mohou zůstat po dobu více relací. Doba strávená na origin serveru se těmto uživatelům při každém vypršení relace resetuje.

Zde je několik závěrů, které si můžete odnést v závislosti na hodnotách doby na originu.

Dobu trvání session možná budete chtít prodloužit, aby uživatelé měli více času na dílčí požadavky, případně zapnout obnovování session, pokud:

• Máte vypnuté obnovování session.
• Máte časté a aktivní frontování s dlouhými čekacími dobami.
• Typická doba na originu představuje přibližně 70% vámi nakonfigurované doby trvání relace.

Může to naznačovat, že uživatelé potřebují více času na dokončení požadovaných úkonů na vašem webu.

Dobu trvání session možná budete chtít zkrátit nebo vypnout obnovování session, pokud:

• Vašich horních 5 % doby na origin serveru je méně než 70 % nakonfigurované doby trvání session.
• Pozorujete vysoké doby čekání ve frontě a nechcete zvyšovat limity provozu.

Může to naznačovat, že uživatelé nepotřebují na vašem webu tolik času a zbytečně zabírají místa na vašem originu.

Graf Active users je časová řada, která zobrazuje maximální počet aktivních uživatelů na všech adresách URL pokrytých vaším waiting roomem a maximální počet uživatelů ve frontě. Tyto hodnoty jsou zobrazeny v porovnání s vaším nakonfigurovaným cílovým prahem aktivních uživatelů.

Nový uživatel je nový požadavek odeslaný na některou z adres URL zahrnutých do čekárny. Waiting Room považuje požadavek za nový, pokud k němu není přiřazen žádný soubor cookie čekárny. Jakmile je požadavek odeslán, vydá se soubor cookie čekárny. Pokud právě probíhá aktivní řazení do fronty, je uživatel považován za uživatele ve frontě. Jakmile tento uživatel frontou projde a dostane se na web, stává se aktivním uživatelem a aktivním zůstává, dokud na adresy URL čekárny odesílá HTTP požadavky alespoň jednou za session_duration minut.

Chcete-li najít a podrobněji prozkoumat špičky provozu, zvolte delší časové období, například 30 dní. Poté přetažením kurzoru vlevo a vpravo od zkoumaného období přiblížíte zobrazený graf. Přiblížit lze až na úroveň, kdy každý sloupec představuje interval jedné minuty. Všechny ostatní metriky na stránce se automaticky aktualizují podle dat za zvolené časové období.

Podrobnosti o konkrétním okamžiku zobrazíte najetím myší na sloupec v grafu. Zobrazí se tak popisek s následujícími údaji za časové období, které daný sloupec představuje:

• Dosažen maximální počet aktivních uživatelů
• Dosažen maximální počet uživatelů ve frontě
• Nakonfigurované cílové hodnoty aktivních uživatelů

K řazení do fronty může dojít i pod nastavenými limity a aktivní uživatelé mohou nastavené limity občas překročit. Více informací najdete v Aktivace řazení do fronty sekci pro další informace.

Graf New users per minute ukazuje, kolik nových uživatelů za minutu prošlo waiting roomem k vašemu originu v porovnání s nakonfigurovaným cílovým prahem New users per minute. Stejně jako u grafu Active users můžete přiblížit tak, že označíte oblast vlevo a vpravo od časového období, které vás zajímá, čímž se aktualizuje i druhý graf a souhrnné hodnoty. Při oddálení se jednotlivé datové body zprůměrují. Proto se při přiblížení mohou hodnoty měnit.

Graf Turnstile widget traffic zobrazuje počet vydaných výzev za minutu a rozložení provozu zaznamenaného u těchto výzev. Provoz je rozdělen do tří hlavních kategorií:

• Likely Human: znázorňuje počet úspěšně vyřešených výzev.
• Likely Bots: znázorňuje počet nevyřešených výzev.
• Bots: znázorňuje počet neúspěšných výzev.

Pokud má vaše čekárna povolenou možnost nekonečné fronty, uvidíte v grafu čáru znázorňující počet obnovovacích požadavků od botů v nekonečné frontě.

Data analytiky Waiting Room můžete dotazovat prostřednictvím GraphQL API. Analytika Waiting Room poskytuje téměř okamžitý přehled o vaší čekárně a umožňuje vizualizovat provoz do aplikace a způsob jeho řízení v rámci nakonfigurovaných limitů.

Pro začátek uvádíme několik příkladů dotazů:

{
  viewer {
    zones(filter: {zoneTag: "example-zone"}) {
      waitingRoomAnalyticsAdaptive(limit: 3, filter: {datetime_gt: "2023-03-05T19:14:30Z", datetime_lt: "2023-03-07T19:13:00Z", waitingRoomId: "example-waiting-room-id"}) { 
        totalActiveUsers
          newUsersPerMinutes
      }
    }
  }

{
  "data": {
    "viewer": {
      "zones": [
        {
          "waitingRoomAnalyticsAdaptive": [
            {
              "newUsersPerMinute": 77,
              "totalActiveUsers": 1023
            },
            {
              "newUsersPerMinute": 113,
              "totalActiveUsers": 1009
            },
            {
              "newUsersPerMinute": 99,
              "totalActiveUsers": 927
            }
          ]
        }
      ]
    }
  },
  "errors": null
}

{
  viewer {
    zones(filter: {zoneTag: "example-zone"}) {
      waitingRoomAnalyticsAdaptiveGroups(limit: 10, filter: {datetime_geq: "2023-03-15T04:00:00Z", datetime_leq: "2023-03-15T04:45:00Z", waitingRoomId: "example-waiting-room-id"}, orderBy: [datetimeFifteenMinutes_ASC]) {
        avg {
          totalActiveUsers
          newUsersPerMinute
        }
        dimensions {
          datetimeFifteenMinutes
        }
      }

{
  "data": {
    "viewer": {
      "zones": [
        {
          "waitingRoomAnalyticsAdaptiveGroups": [
            {
              "avg": {
                "newUsersPerMinute": 119,
                "totalActiveUsers": 1180
              },
              "dimensions": {
                "datetimeFifteenMinutes": "2023-03-15T04:00:00Z"
              }
            },
            {
              "avg": {
                "newUsersPerMinute": 146,
                "totalActiveUsers": 961
              },
              "dimensions": {
                "datetimeFifteenMinutes": "2023-03-15T04:15:00Z"
              }
            },
            {
              "avg": {
                "newUsersPerMinute": 144,
                "totalActiveUsers": 1015
              },
              "dimensions": {
                "datetimeFifteenMinutes": "2023-03-15T04:30:00Z"
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }
  },
  "errors": null
}

{
  viewer {
    zones(filter: {zoneTag: "example-zone"}) {
      waitingRoomAnalyticsAdaptiveGroups(limit: 10, filter: {datetime_geq: "2023-03-15T04:00:00Z", datetime_leq: "2023-03-15T04:45:00Z", waitingRoomId: "example-waiting-room-id"}, orderBy: [datetimeHour_ASC]) {
        avgWeighted {
          timeOnOriginP50
          totalTimeWaitedP90
        }
        dimensions {
          datetimeHour
        }
      }

{
  "data": {
    "viewer": {
      "zones": [
        {
          "waitingRoomAnalyticsAdaptiveGroups": [
            {
              "avgWeighted": {
                "timeOnOriginP50": 99.19,
                "totalTimeWaitedP90": 1625.63
              },
              "dimensions": {
                "datetimeHour": "2023-03-15T04:00:00Z"
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }
  },
  "errors": null
}

Pokud pro svou čekárnu nevidíte žádná historická data, může platit jedno nebo více z následujícího:

• Vaše čekárna v prohlíženém časovém období nepřijímala žádný provoz.
• Vaše čekárna nebyla v prohlíženém časovém období zapnutá.