性能工程高手课
庄振运
Facebook 性能优化和容量管理高级专家
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07 | 性能数据的展示:一图胜千言,说出你的数据故事

热图(Heatmaps)
树形图(Treemaps)
饼图和圆环图(Pie Charts, Donut Charts)
散点图(Scatter Plots)和气泡图(Bubble Charts)
柱状图和条形图(Bar Charts)
面积图(Area Charts)
PDF和CDF图
线图(Line Chart)
表格(Table)
总结重要点
和听众交互
用图讲故事
给足上下文
有啥菜吃啥饭
按客人来备菜
牵扯的模块多
性能问题复杂
数据复杂
数据量大
向开发部门建议性能提升和代码优化
向运维部门描述性能问题的根因分析
向上级报告性能趋势和流量预测的结果
思考题
总结
数据图表的种类
数据展示的经验
性能数据展示的挑战和难点
性能数据展示的目标和目的
性能数据展示

该思维导图由 AI 生成,仅供参考

你好,我是庄振运。
这一讲我们来探讨一下如何把性能数据合情合理地展示出来,让别人一目了然。如果你想有效地说服别人,那么你展示的过程就要像讲一个有趣的故事,娓娓道来,让别人爱听才行。
数据的展示根据场景有不同的目的,所以不能千篇一律,需要量体裁衣。每一种场景下,数据展示要根据你的具体目的听众的特点内容的特点而采用合适的图表。然后用这些图表做支持,把一个精美的数据分析的“故事”讲出来。

性能数据展示的目标和目的

我们先理清一下性能数据展示的目的是什么。
我们前面讲过,性能工作相对复杂,牵扯的模块和构件较多,而且有时候也要牵扯几个不同的部门。数据分析有时是为了性能优化,有时是为了根因分析等等。所以性能数据展示的目的也就有很多种,主要有如下三种:
向上级报告性能趋势和流量预测的结果;
向运维部门描述性能问题的根因分析;
向开发部门建议性能提升和代码优化。
目标不同,听众不同,如何展示数据自然也就不能相同。但不管如何,都要做到有根有据,条理清楚,层次分明。这样大家才会被你和你展示的数据所说服。具体来讲,你希望你的听众:
同意你的理论方法和过程;
信服你的推理分析;
理解问题的核心;
看出问题的根因;
同意你的建议和方案;
确认放弃笔记?
放弃后所记笔记将不保留。
新功能上线,你的历史笔记已初始化为私密笔记,是否一键批量公开?
批量公开的笔记不会为你同步至部落
公开
同步至部落
取消
完成
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  • 解释
  • 总结

本文总结了性能数据展示的目标和目的,挑战和难点,以及数据展示的经验和数据图表的种类。在性能数据展示中,需要根据不同的目标和听众,选择合适的展示方法,给足上下文,用图讲故事,并鼓励听众参与讲故事的过程。此外,文章还介绍了常用的数据图表种类,如饼图、树形图、热图等,以及它们适用的情况和表示的数据类型。性能数据展示的挑战在于数据量大、数据复杂、性能问题复杂,以及牵扯的模块多,因此需要综合考虑多种因素来有效展示数据。通过本文的总结,读者可以快速了解性能数据展示的重要性、挑战和技巧,为有效展示自己的数据故事提供了有益的指导。

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全部留言(9)

  • 最新
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  • whenloce
    用的什么画图工具?

    作者回复: 我一般用Excel比较多,有时用Matlab。其实网上有些在线的画图网站也不错。

    2019-12-11
    4
  • Q
    用得最多的就是线图了,主要是为了掌握服务器、应用运行的负载趋势。在图形软件展示中,用得最多的就是Grafana。
    2019-12-11
    1
    5
  • NonStatic
    我以前用Azure Monitor的query画过图,后来还用Python自己分析数据画。pyecharts是我用的挺开心的一个库,推荐给大家。
    2019-12-11
    2
  • 这节图好多,需要先拿到数据,有了数据Excel就能帮你展示了。
    2020-03-03
    1
  • 西西弗与卡夫卡
    经常使用的有表格和饼图。前者用来显示详细数据,后者用来显示那些要素占比大。
    2019-12-11
    1
  • 许童童
    相比于页面中千篇一律的Table表格展示数据,使用这些可视化的数据图表确实可以更直观地反映出数据的重点,就好像数据会说话一样,同样的,在日常开发中,我们也可以在表格中加一些颜色,让数据更容易观测,热图:我觉得是一个很好的实践。
    2019-12-11
    1
  • Linuxer
    表格、线图、柱状图各条形图、饼图这些是用得比较多的,我觉得散点图、热图这些可能会比较有用,另外有一个问题大家都是用什么来绘制图形呢?我之前都是用的excel结合宏来生成图表
    2019-12-11
    1
  • book尾汁
    使用柱状图、饼图、折线图比较多 ,柱状图一般使用是按两个维度拆分,可以很清楚的看出一个变量在另一个变量中的占比,经常一个维度是时间,看某项指标随时间的占比,饼图一般比较某项指标的占比,饼图有时我也会拆分两次。折线图就是看指标随时间的变化趋势了,还可以将数据再拆分,或者将多条折线放到一个图里,感觉折线图比较方便的是可以看到指标数值的变化,柱状图对比比较明显,饼图可以看占比。
    2019-12-11
    1
  • Kevin
    一图胜千言,以后也要多使用合适的图表来说话。
    2022-02-18
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