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Moyennes et percentiles : agréger sans masquer les lenteurs
Comparer des performances avec des populations, unités et fenêtres cohérentes.
· 4 min
Ce que ce guide permet
- Fixer la population
- Conserver somme et effectif
- Garder la distribution
- Documenter la précision
- Lire moyenne et queue ensemble
Contrôle express
- Peut-on moyenner des p95 ?
- Pourquoi afficher les effectifs ?
- Faut-il supprimer les valeurs extrêmes ?
Méthode pas à pas
- 01
Fixer la population
Définissez ce qui est compté : requêtes reçues, terminées ou réussies. Conservez unité, fenêtre, filtres et effectif. Mesurez séparément les échecs ; les exclure peut rendre une moyenne artificiellement rassurante.
Livrable : Contrat de mesure et exclusions.
- 02
Conserver somme et effectif
Pour des groupes disjoints de même périmètre, la moyenne globale est la somme des valeurs divisée par leur nombre. Pondérez les moyennes par leurs effectifs ; leur moyenne simple peut déformer le résultat.
Livrable : Table d’effectifs et de sommes.
- 03
Garder la distribution
Un percentile résume une position dans une distribution. Ne moyennez pas des p95 pour obtenir un p95 global. Conservez observations ou histogrammes compatibles permettant une agrégation avant estimation.
Livrable : Distribution conservée avec ses unités.
- 04
Documenter la précision
Notez méthode de quantile, bornes des classes et limites d’estimation. Comparez des instruments compatibles. Une classe trop large peut empêcher de distinguer une dégradation autour d’un seuil opérationnel.
Livrable : Méthode et précision de l’estimation.
- 05
Lire moyenne et queue ensemble
Affichez effectif, moyenne et percentiles utiles, puis segmentez les tâches lentes. Examinez volumes et erreurs. Une évolution de la répartition des usages peut modifier le résultat global sans changement de chaque tâche.
Livrable : Lecture segmentée reliée à une action.
Comparer deux moyennes de groupes
Deux groupes disjoints, une même unité et une même définition. Exemple fictif initial : 10 observations à 100 ms et 90 à 500 ms donnent 460 ms, et non 300 ms. Ce calcul ne permet pas de déterminer un percentile.
Formule : (effectif A × moyenne A + effectif B × moyenne B) / effectif total. Les valeurs restent dans cette page ; rien n’est enregistré ni envoyé.
Scénarios fictifs de recette
Ces cas proposés ne sont pas des observations de clients. Adaptez les données, permissions et critères à votre environnement autorisé.
| Situation à provoquer | Résultat à vérifier | Preuve à conserver |
|---|---|---|
| Deux lots : moyenne 100 ms sur 10 observations et 200 ms sur 90. | Vérifier la moyenne pondérée : (100 × 10 + 200 × 90) / 100 = 190 ms, et non 150 ms. | Sommes, effectifs, unités et même périmètre de mesure. |
| Deux services publient seulement leur p95. | Ne pas annoncer un p95 global calculé par moyenne des deux valeurs ; récupérer une distribution compatible ou déclarer la limite. | Disponibilité des observations ou buckets et méthode d’agrégation. |
| Le tableau mélange succès et erreurs rapides. | Présenter une population explicite et comparer les états avant de conclure à une amélioration de latence. | Filtres, états, fenêtre et effectifs de chaque population. |
Fiche de travail à réutiliser
À compléter avec vos observations autorisées. Ces champs constituent une trame de travail, pas des résultats observés.
| Champ | Information à consigner |
|---|---|
| Mesure | Événement, unité, période et exclusions |
| Groupes | Effectif et somme des valeurs |
| Quantiles | Méthode, classes et précision |
| Lecture | Segments lents, erreurs et volume |
Exemple d’application
Situation illustrative
Exemple fictif : 10 requêtes ont une moyenne de 100 ms, 90 autres une moyenne de 500 ms.
Décision et preuve attendue
La moyenne simple des deux groupes vaut 300 ms ; la moyenne des 100 observations vaut 460 ms. Ces deux moyennes ne permettent pas de déduire un p95.
Distinguer les mécanismes
| Mécanisme | Utilité | Point de vigilance |
|---|---|---|
| Moyenne | Résumer le coût moyen | Sensible aux valeurs extrêmes |
| Médiane | Décrire une observation centrale | Ne représente pas la queue lente |
| p95 | Examiner la queue de distribution | Préciser population et estimation |
Indicateurs de pilotage
| Indicateur | Ce qu’il mesure | Première action |
|---|---|---|
| Effectifs | Observations incluses | Rapprocher les exclusions |
| Queue lente | Percentile de la distribution | Reproduire les tâches concernées |
| Composition | Poids de chaque segment | Comparer à population constante |
Erreurs fréquentes
- Sensible aux valeurs extrêmes
- Ne représente pas la queue lente
- Préciser population et estimation
Questions fréquentes
Peut-on moyenner des p95 ?
Non pour obtenir le p95 global. Combinez les distributions compatibles, puis calculez ou estimez le percentile.
Pourquoi afficher les effectifs ?
Ils permettent de pondérer, de repérer les petits groupes et de comprendre un changement de composition.
Faut-il supprimer les valeurs extrêmes ?
Seulement avec une règle justifiée. Conservez les exclusions et vérifiez si elles représentent de véritables incidents.
Références officielles
Date de consultation des références : . La méthode et la fiche de travail proposent des contrôles à adapter à votre contexte ; elles ne constituent pas une certification.
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