什么是无嵌码的主动式监测？提升用户体验背后的技术探索( 二 )

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第二层：强大的任务调度机制和数据采集技术，可以保证海量的不同监测周期、不同监测频率、不同监测种类的任务，高效、有序的下发至满足任务要求的真实PC和手机设备上，从而完成访问目标网站、运行目标App、传输目标文件、播放目标流媒体、测试目标网络、接收目标短信等一系列监测要求，并实时采集用户体验数据。
第三层：采集到的用户体验数据通过网络传送回平台后，经过大数据引擎的清洗、过滤、提取、聚合等计算，形成丰富的图表和指标体系，从而帮助客户以不同维度分析监测结果，评估用户体验水平。

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对于用户体验的评估，博睿数据也有自己的独特见解。
博睿数据认为在性能体验指标方面，用平均值来反映用户体验是不够准确的，个别样本的性能波动影响平均值的计算结果，偏离真实的情况。不同于友商，博睿数据除平均值外，引入中位数和投影值作为性能体验的判断依据，同时也是国内唯一一家可对每日TB级的监测数据进行中位数和投影值计算的APM厂商。
在分析模型方面，区别于友商单一的计算模型， BonreeNet将监测的结果数据通过健康评估体系进行异常数据拆分，基于更先进的问题分析模型，将时间、地域、运营商、主机、域名等基础维度与性能、慢速比、错误类型等数据项一对一或一对多结合，从一个维度的多个数据层面来分析问题的分布于规律性。
同时，对数据进行深度挖掘。即在抓取TCP层以上数据的同时，抓取更底层更丰富的真实测试数据（涉及网络层传输层数据），协助运维人员快速、精准的问题定位；可依据抓包信息延伸使用场景，如内容劫持校验等应用。
为什么他们都在用博睿数据的主动式产品？
正是基于这样的监测理念，博睿数据也赢得了客户的认可和支持。
比如在与某金融机构的合作，金融机构旗下网站及App的日均使用量超过1000万，用户覆盖全国各省市。每年在网站及App的运营维护上支出费用达数千万元。行业竞争激烈，用户经常因为“打开网站或App等待时间过长”、“使用流程太复杂”等用户体验问题转而选用其他厂商的服务。
博睿数据使用BonreeNet和BonreeApp ，针对该金融机构自身应用与竞品应用，分别录制交互脚本，选取全国不同城市运营商的监测点，设定周期性监测任务，从地域、运营商、时间趋势等多个维度组合对比分析自身应用和竞品，时刻掌握竞品性能与体验差异，帮助金融客户提升用户体验，进一步加深用户粘性，成功该金融机构留存用户。
再比如与某互联网大厂的合作，其App功能强大，日活用户数超过5000万，用户遍布全国各地，每年在App的运营维护上支出费用超过9000万元。但App功能更新频繁，经常收到各地用户投诉“页面加载不出来”、“使用流程体验较差” 。
博睿数据使用BonreeApp ，在该互联网大厂每次新版本App正式发布前，录制脚本，选取全国不同城市运营商的监测点，设定周期性监测任务，按照真实用户使用App时的交互过程，在App正式全面升级前预先获取真实网络性能、视频性能与用户体验数据，为该互联网大厂制定App运营维护策略提供有力的数据支撑。
未来，想做的还有更多
随着企业数字化转型加快， Z世代对于互联网产品的需求和体验提高，提升用户体验显然正成为各互联网企业的业务重心。