分析：如何对网站的可用性进行监测

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　　在评价网站的诸多指标中，可用性肯定是最重要的。一个网站首先要可用才能对其他方面进行评价。网站不可用不能单靠自己人发现或者等用户投诉，需要配备主动手段进行监控。听云Network每时每刻都对网站发起访问，当可用性不良时立马告警提醒相关人员进行排查。违规内容拦截https://deepctrl.net/news/detail/55/103.html匠数科技,基于业界领先AI技术研发能力,以高性能、高效率软硬件及平台产品打造端到云一体化AI内容安全解决方案,服务工控及互联网行业内容安全监测,为用户提供显示屏内容安全防护,网站内容检测,网站内容监管,,敏感词敏感人物识别等产品服务！

　　接下来学习一下具体如何来操作：

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　　首先我们需要登录控制台配置任务。对网站进行可用性的监测，为了便于在发现网站出现可用性问题时能够及时进行修复，建议设置警报提醒。为方便警报配置，我们在新建任务之前，先进行报警组的设置。

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　　首先点击联系人选项选择新建联系人，填写好相关信息后保存，这里可以添加多个联系人。

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　　然后在报警组选项里新建报警组，将希望收到警报的联系人勾选到右侧空格处保存就完成报警组的设置了。

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　　然后点击任务配置，选择新建任务，我们可以看到3种任务类型，分别是页面监测，即对整个网站页面进行监测、文件监测，即对网页中某一具体元素进行监测以及ping监测。进行网站可用性评估我们将任务类型选择为页面监测，进入任务配置界面。

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　　在进行网站可用性评估时，我们只需要创建一个任务即可。创建任务是需填写任务名称，任务URL填写为网站的域名，到期时间这里由于应用场景是网站可用性的监测，所以建议长期配置进行长时间监测。

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　　在高级选项中进行监测点的选择，推荐选择推荐监测点中的“31个主要城市”，里面包含了全国的31个省会城市主要运营商的监测点。

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　　当然也可根据实际业务情况自定义选择不同运营商、区域、城市的监测点。

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　　监测频率推荐选择60分钟。另外此处特别说明点次计算公式为：监测点数量*频率*监测时间，按推荐配置策略监测一周时间为例计算点次公式就是：31*24*7=5208，即一周共用5208点次。

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　　接下来我们进行警报的设置，设置方法也很简单，只需要设置触发条件和选择接收警报组即可。

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　　这里需要设置总下载时间临界值，指的是我们认为网站在多少秒以内打开是可接受的，以及异常监测点数量这个值指的是连续出现几个监测点异常时触发警报，这个值设置的越高那么误报的概率会越低。如果不进行修改，此处默认设置为总下载时间10秒和连续出现2个监测点。

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　　设置好触发条件后就需要对警报组进行选择了，只需要在这个下拉菜单中选择预先设置好的报警组即可。点击保存，对于网站可用性的任务就配置完成了。

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　　产生数据后我们进入报表查看。在这里选择已经配置好的任务，点击查看。

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　　在监控页面中首先我们需要关注的是趋势维度，对于网站可用性的评估，我们最需要关注的性能指标是错误率，其计算公式是访问出错次数 / 总监测样本次数 * 100%，点击查看后通过错误率趋势图可以看出在选定时间内错误率的趋势，看出在哪个时间点错误率最高，网站可用性最差。

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　　点击这个节点还可以看到HTTP错误率趋势图、网络错误率趋势图、浏览器错误趋势图，三张图均以堆叠图的形式展示出来，可以直观的看出不同类型的错误占比及趋势。

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　　从趋势维度整体了解网站发生错误的趋势后，接下来可以从地图纬度关注。这个纬度可以查看当前任务在全国各地区的错误率情况，通过颜色来反映数据的好坏，绿色表示最好，红色表示最差。以下图为例可以看出在新疆、上海地区错误率较高，网站可用性最差。

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　　我们以上海地区为例，通过点击上海地区可以查看相对应的散点图，查看具体的错误发生时间以及对应的总下载时间。

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　　进一步点击错误散点可以查看元素瀑布图了解错误的具体原因，比如我们现在看到的这个错误是发生在首页元素上面，它的剩余包时间是造成网络错误的原因，对这个图可以理解为在规定的60s时间内这个页面连HTML都没有下载完，那么这次访问就被归类到一次网络超时错误。

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　　接下来我们从运营商维度进行分析，从左侧图表中可以看出在选定时间内网站在哪个运营商环境下错误率更高也就说明了网站在哪个运营商环境下可用性更差，在右侧还以折线图的形式展示了各运营商环境下的错误率趋势图，方便了解网站可用性的稳定程度。从运营商维度可以判断出是不是由于选择的某运营商的CDN点或者运营商服务解析策略不一样而导致的网站报错，可用性下降。

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　　了解了在不同运营商环境下的可用性后我们再把运营商和地域结合在一起从城市运营商的角度查看网站的可用性。从左侧列表可以看出在哪个城市运营商环境下网站可用性较差。

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　　比如之前我们在地图维度中已经了解到了上海地区的错误率比较高，从城市运营商角度再看我们了解到是由于中国电信-湖州市这个城市运营商环境下网站可用性最低，再结合之前的查看的散点图进行具体的分析，查找原因。

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　　以刚刚的剩余包时间长为例就可能是由于在湖州电信这个城市运营商环境下，从服务器端下载文件时间过慢，我们可以进行CDN加速或者去联系CDN服务商优化访问策略。

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　　最后我们需要重点关注一下错误维度，在这个维度中，我们把错误分为了三类，分别为网络错误、HTTP错误和浏览器错误。在左侧可以查看各类错误的占比情况。

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　　点击展开按钮可以看到对应的具体错误占比，比如我们看到当前任务错误都集中在网络错误，网络错误又具体分为任务超时、无法解析、无法建连和被重置。

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　　右侧堆叠图中展示了三种错误的趋势，点击相应节点还可以查看更细化的堆叠图信息。

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　　通过以上五大维度的分析，可以清晰地了解到网站在选定时间内发生错误的情况，进而了解这一时段的网站可用性表现，并且可以根据报表提供的信息采取一些策略去解决。

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