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短期视图中的趋势

在以下性能视图中，可以看出工作日期间的运营模式很相似：

在高峰期间，高观测计数对应于低 NRTT，如图所示：

在非工作时间内，会出现相反的模式。 原因为，海外用户在夜间访问应用程序，并且这些线路经历高延迟的 WAN 访问。 针对每天的特定时刻或每周中的特定天计算的基准反映了这些常规模式。

还可以在下面的 10 天视图中查看每周模式。 高峰期间高数据量导致 NRTT 和 SRT 更长。 NRTT（绿色）部分在第二周比第一周大，而 SRT 部分则保持稳定。 在整个时段内，此应用程序还有一个非常一致的观测模式。 第二周中响应时间增加可能是因为网络更改或其他应用程序的使用发生了变化。

查看每月模式，您可以了解那些会影响容量规划的趋势。 在下面的示例中，您可以看到，NRTT 观测数与 SRT 观测数的比约为 4:1。

对于每个 TCP 事务，此应用程序平均需要往复传输约四次。 跟数据往返量低的应用程序相比，那些数据往返量高的应用程序受网络性能下降的影响更大。

性能视图中平直的观测计数表明存在批处理进程或活动代理：

以下视图显示的是货运公司的包裹跟踪应用程序的每日模式。

该模式根据每日工作流形成：

1. 在深夜与清晨之间，会进行成批窗口脱机处理和备份。
2. 在早上装车时，会对包裹进行扫描。 这会在模式的这一部分中产生高观测计数。
3. 送货操作发生变化，并显示稳定的系统响应。
4. 最后一部分反映卡车卸货活动。

下面的视图是一个反应应用程序故障的示例。 观测计数显著减少。