パフォーマンスの問題と見なされるまでに画面が表示されるまでにどのくらい時間がかかりますか？
様々な画面を持つWindowsアプリケーションの開発に携わっています。それらの1つが表示されるまでに10秒かかり、画面が読み込まれていることを示すスピナーなどの表示はありません。これは深刻なパフォーマンスの問題だと思いますが、心配しているのは私だけです。
私は熱心ですか？画面が表示されるのを待つ許容時間はどれくらいですか？
これは古い調査ですが、10秒は悪いです：
http://www.useit.com/papers/responsetime.html
ページから：
応答時間に関する基本的なアドバイスは、30年間ほぼ同じです[Miller 1968;カード他1991]：
•0.1秒は、システムが瞬時に反応しているとユーザーに感じさせる限界です。つまり、結果を表示する以外に特別なフィードバックは必要ありません。
•1.0秒は、ユーザーが遅延に気付いたとしても、ユーザーの思考の流れが途切れないようにするための限界です。通常、0.1秒を超え1.0秒未満の遅延の間は特別なフィードバックは必要ありませんが、ユーザーはデータを直接操作する感覚を失います。
•10秒は、ユーザーの注意を会話に集中させるための制限です。より長い遅延の場合、ユーザーはコンピューターが完了するのを待っている間に他のタスクを実行する必要があるため、コンピューターがいつ完了するかを示すフィードバックを提供する必要があります。応答時間が大きく変動する可能性がある場合、遅延中のフィードバックは特に重要です。これは、ユーザーが何を期待するかわからないためです。
砂時計なしで2秒以上、私はすでにかなり懐疑的です。人によって期待は異なりますが、ボタンをクリックしたことや、ほとんどの人を困らせるものは何でも、フィードバックなしで10秒かかると思います。ユーザーを困らせることが重要かどうかは別の問題です。
このアプリケーションの対象ユーザーはどう思いますか？彼らがそれで大丈夫なら、心配しないでください。大量のデータを処理する必要がある一部のアプリケーションでは、ウィンドウを開くコマンドが開く前に少し遅延が発生しても問題ありません。
スプラッシュ画面またはプログレスバーを追加することが可能である場合、またはsomethingを使用して、それが機能していることをユーザーに示すのは良いことです。私のテストでウィンドウが表示されるまでに通常2〜4秒以上かかることがわかった場合は、通常、何らかの進行状況インジケーターを追加しようとします。
フィードバックがユーザーに表示されるまでに2秒もかからないという規則を守ります。
2秒以内にページ全体をロードできない場合があるため、フィードバックを述べました。最初の2秒後に何を期待するかをユーザーに知らせる必要があります。
DKnightは彼の回答で優れた研究を引用しています ですが、考慮すべきもう1つのことは、システムのパフォーマンス要件です。ユーザーはある種の時間に敏感な作業を行っていますか、それとも何らかの理由で迅速な要件が必要ですか？どういうわけか、ユーザーにどのような応答時間を見たいか、特に最低限許容できる時間に関して尋ねることができれば、それが最善でしょう。観察を伴うユーザビリティテストを実行することは、全体的なユーザビリティにとっても良いことです。ユーザーが特定のアクションを実行した後に待つことに不満を感じる場合は、システムのその部分のパフォーマンスを再検討する必要があります。
しかし、一般論としては、10秒は確かに長い時間だと思います。実行時間の長い操作がいくつかありますが、実際にそうである場合は、システムがまだ機能していることをユーザーに通知し、待機を続けることが重要です。
私は10秒が明らかに多すぎることに同意します。 Software Houseでイントラネットアプリケーションを担当し（社内でのみ使用）、ページの読み込み中の最大遅延は5秒でした。これが私にとっての限界でした。
しかし、実際には非常に複雑な他の内部アプリケーションを見ましたが、読み込み時間が劇的なものでした。最悪の状況では、実行されたレコード/クエリの数が多いため、約2分かかりました！しかし、これはもちろん一般的な文脈から離れすぎています。
したがって、良い応答サービスを提供するには、3秒または4秒が限界であると結論付けます。
これはパフォーマンス自体の問題ではなく、GUIの問題です。ユーザーはプログラムの動作を説明する必要があり、1〜2秒以上かかる場合は、プログレスバーが表示されます。
そうは言っても、sedが高速である場合、これには理由があるかもしれませんが、それはあなたが尋ねたものではありません。
このようなアプリケーションの一般的な問題は、物理メモリが不足しているため、ディスクI/Oがロードとスワッピングのボトルネックになります。また、データセットが大きくなりすぎて、O（N ^ 3）アルゴリズムがうまく機能するようになった可能性もあります。