批次執行緒分析

「批次執行緒分析」入口會展示一組與執行緒的批次處理執行一致的指標。此入口可用來彙總某個批次控制在所選日期範圍內的狀態及執行緒所執行的工作。此入口對於以多執行緒方式執行的工作很有用。

備註：若要使用這些分析，您必須使用 F1BTANSN - 批次執行緒分析快照更新批次工作，定期植入批次快照。

備註：並非此入口中的所有區域都支援廣播，因為不是在所有情況下都適用廣播。除非已有指示，否則會假設該區域無法使用廣播。

備註：此入口中每個頁籤的頂端都會顯示選取的批次控制與日期範圍。

批次執行緒分析搜尋

若要使用此入口，您必須先從搜尋下拉式列表中使用「批次執行緒分析」搜尋，來選取要分析的批次控制與期間。為了協助尋找所需的批次控制，您可以使用各種篩選來縮小搜尋範圍。

備註：「日期範圍」為必填項目。必須至少指定日期範圍。這必須是預先定義的期間或自訂日期範圍。針對自訂日期範圍，基於效能與可讀性考量，建議將分析範圍限制在一千 (1000) 個值以內。

植入適當的篩選之後，系統就會依據指定日期範圍和其他指定篩選，傳回快照中的批次控制列表，其中包含執行數和所使用的執行緒限制上限。若要開始分析，請從列表中選取所需的批次控制。

分析的「主要」區段會彙總所需批次控制在某個日期範圍內的狀態、提交來源、效能及所處理的資料量。這包括下列領域的分析：

「批次執行緒狀態」區域會彙總快照中所需日期範圍內，所需批次控制的所有執行狀態。在理想情況下，此圖表應顯示高比例的完成 (成功) 執行。
「批次執行緒可靠度摘要」區域會計算快照中所需日期範圍內，所需批次控制的可靠度評等總計。
「批次執行緒限制歷史」區域會顯示為快照中所需日期範圍內所需批次控制的每個批次執行指定的執行緒限制。在理想情況下，使用的執行緒限制應該一致。值若有重大偏差，則可能是資料量或效率不佳所造成。

分析的「可靠度」區段著重於快照中所需日期範圍內，所需批次控制之個別工作執行的可靠度。

執行緒分析會引進與某項執行之執行緒成功率相關的可靠度評等。系統會依據下列準則，使用每項執行的成功執行緒佔執行緒總數的百分比來進行評等：

可靠度分析包括下列領域的分析：

分析的「差異」區段會顯示快照中所需日期範圍內，所需批次控制適用的提交資訊期間分析。

這包括下列領域的分析：

「批次執行緒時間差異」區域會顯示快照中所需日期範圍內，所需批次控制的開始與結束時間之間的差異，以最差情況差異表示。每個差異皆以秒為單位顯示。如果執行緒同時啟動且同時結束，則差異為零 (0)。正差異表示執行緒的開始與結束時間有差異。
「批次執行緒資料量差異」區域會顯示在對比平均資料量的情況下，每次執行中執行緒最小資料量與最大資料量之間的差異。每項差異皆顯示為與平均資料量相差的記錄數。系統會顯示參考線，以展示低資料量與端點資料量中的相對差異。在理想情況下，每個執行緒應該都處理相同數量的記錄。如有變異，即表示處理資料量有所不同，而可能導致執行緒經歷時間不同。

備註：如果此區域空白，即表示在快照中所需日期範圍內，所需批次控制並無自動重試。

分析的「重試次數」區段會列出每一批次執行的重試總數。如果重試次數始終大於零，則表示可能有一些需要調查的潛在問題。

備註：只有在特定條件下才會執行重試。如需其他資訊，請參考雲端服務文件。

備註：如果此區域空白，即表示在快照中所需日期範圍內，找不到所需批次控制的零處理執行緒。

雖然大多數執行緒都有記錄要處理，但系統有可能沒對某個執行緒配置任何要進行的工作。這會使效率不佳，因為系統至少會配置資源來開始和和結束該執行緒。此區域會標明快照中所需日期範圍內，所需批次控制之每一批次執行的零處理執行緒數。如果此數字始終很高，則請考慮更改執行緒限制或執行緒數，以重新平衡工作負載。

四分位距分析是一種統計方法，可透過將焦點放在中間 50% 的值，瞭解一組資料的分攤和分佈。藉由將資料分成四等分，有助於識別大多數資料點所在的範圍，以便更容易找出任何不尋常或極端的值 (離群值)。此方法有助於快速評估資料一致性並偵測趨勢，讓您能夠根據典型結果 (而非例外結果) 做出更明智的決策。

「批次執行緒四分位距分析」區域會顯示快照中所需日期範圍內所需批次控制的跨批次執行之執行緒的四分位距分析。

為了瞭解分析，系統計算了不同的指標來提供參考：

中位數代表最差與最佳執行緒經歷時間之間的中位數。計算此指標是為了提供一份參考，作為評估其他指標的依據。在理想情況下，所有執行緒都會有這個經歷時間。
上四分位數鬚線與下四分位數鬚線分別是以中位數的 75% 和 25% 信賴區間計算。這些鬚線代表執行緒經歷時間的可接受極端值。與中位數的接近程度說明執行緒是否正在完成
四分位數最大值與四分位數最小值會計算鬚線內的執行緒經歷時間。這些指標與鬚線的接近程度會指出執行緒是否始終提早和 (或) 延遲結束。
最差執行緒經歷時間與最佳執行緒經歷時間是用來作為上述所有指標的參考。如果這些值高於其各自的鬚線，它們就會被視為離群值
鬚線之間的差異稱為四分位距 (IQR)。IQR 值越高，執行緒經歷時間的變異就越大。如果變異很小，則這些值會接近中位數。

這分為三種類型的分析，在區域上以不同圖表表示：