ユーザーエクスペリエンス (UX) の要因

UX ファクターページには、UX ダッシュボードで選択したユーザーのファクターレベルとサブファクターレベルのエクスペリエンスに関するインサイトが表示されます。

UXダッシュボードの「優れている」、「普通」、「悪い」カテゴリのいずれかをクリックして、「UX要因」ページを開きます。ファクター指標とサブファクター指標がユーザーエクスペリエンスに与える影響を定量化します。このページでは、選択したユーザーのセットを、セッションの可用性、セッションの応答性、セッションの復元性、およびセッションログオン期間などの要素に関する経験に基づいて分類します。さらに、選択されたユーザーは、これらの要因内のサブファクターに関する経験に基づいて分類されます。このドリルダウンにより、環境内のユーザーのエクスペリエンスの低下の原因となる実際のサブファクタを特定できます。

ユーザーエクスペリエンス (UX) 要素ページの使用方法

ユーザーエクスペリエンスに影響するファクター指標を詳しく調べるには、UXダッシュボードの「優れている」、「普通」、「悪い」カテゴリのいずれかをクリックします。

1. この環境では、過去 2 時間に 21 人のユーザーが優れたエクスペリエンスを持ち、39 人のユーザーが公平で、30 人のユーザーがエクスペリエンスが低いというシナリオを考えてみましょう。30 人のユーザーがユーザーエクスペリエンスの低下に直面している理由を理解するには、[User Experience] ダッシュボードで 30 という数字をクリックします。

   

2. [ユーザーエクスペリエンス (UX) の要因] 画面には、過去 2 時間におけるすべてのサイトのユーザーエクスペリエンスの低下に影響する要因のドリルダウンが表示されます。

   

3. 左側のパネルには、ユーザーエクスペリエンスと要因の選択フィルターが表示されます。

   

   「 選択したユーザー 」番号をクリックして、特定のユーザーセットの「セルフサービス検索」ページにアクセスします。

4. UXファクターページのセクションでは、選択したユーザーを、セッションの可用性、セッションの応答性、セッションの回復力、セッションログオン時間、および過負荷のマシンなどの要素に基づいてさらに分類します。各ファクターセクションを展開（> をクリック）して、それぞれのサブファクターのエクスペリエンスに基づくユーザー分類を表示します。ファクターは、ファクターの経験が低いユーザーの数に基づいてソートされます。

5. 全体的なユーザーエクスペリエンス分類は、因子レベルのユーザー数と一致しない場合があります。また、1 つ以上の要素にわたるエクスペリエンスの低下は、必ずしも全体的なユーザーエクスペリエンスの低下を意味するとは限りません。

6. 同様に、個々のサブファクタレベルのユーザーカウントは、ファクターレベルのユーザー数に加算されない場合があります。たとえば、GPO が高いユーザーは、他のサブファクターでのユーザーエクスペリエンスが優れているため、必ずしもログオン操作が悪いとは限りません。

7. ファクターレベルとサブファクターレベルでのユーザーの分類は、全体的なユーザーエクスペリエンスの低下の正確な原因を特定し、トラブルシューティングするのに役立ちます。

8. 未分類のユーザーについては、「 未分類の指標 」の記事を参照してください。

セッションログオン期間

セッションログオン期間は、セッションの起動にかかった時間です。これは、ユーザーがCitrix Workspace アプリから接続した時点から、アプリまたはデスクトップが使用できる状態になるまでの期間として測定されます。このセクションでは、セッションログオン時間の測定値に基づいてユーザーを分類します。エクスペリエンスを「優良」、「公平」、「不良」に分類するためのログオン期間のしきい値は、動的に計算されます。セッションログオン期間の動的しきい値の詳細については、「 動的しきい値 」の項を参照してください。

、選択したユーザー・セットの実際のパフォーマンス係数の測定値を表示する「 セルフ・サービス 」画面が表示されます。

セッションログオン時間は、複雑な起動シーケンスの個々のフェーズを表すサブファクタに分割されます。セッションログオン期間ドリルダウン・テーブルの各行は、セッションの起動中に発生する個々のフェーズのユーザー分類を表します。これは、特定のユーザーログオンの問題のトラブルシューティングと特定に役立ちます。

各サブファクターエクスペリエンスに関連する「優秀」、「公正」、「不良」カテゴリのユーザー数が表示されます。この情報を使用して、ログオン期間の延長に寄与している可能性のある特定のサブファクタフェーズを分析します。

たとえば、GPO でエクスペリエンスの低下に直面しているユーザー数が最も多い場合は、これらのユーザーに適用可能な GPO ポリシーを確認して、ログオン時間のエクスペリエンスを向上させます。

最後の [ 未分類 ] 列には、選択した期間に特定のサブファクター測定を使用できないユーザーの数が表示されます。具体的な理由は、個々のサブファクタの説明で詳しく説明されています。

GPO

GPO は、ログオン中にグループポリシーオブジェクトを適用するのにかかる時間です。GPOの測定は、仮想マシンでグループポリシー設定が構成され、有効になっている場合にのみ使用できます。

GPO Insights には、選択した期間中に処理時間が最も長い環境内のクライアント側拡張機能が表示されます。 インサイトを表示するには、[セッションログオン期間] サブファクタテーブルの [GPO] の [ **インサイト ] 列にある [寄稿者の表示** ] リンクをクリックします。GPO Insights は、GPO の実行経験が低いユーザーセッションの分析に基づいています。

クライアント側拡張 (CSE) は、クライアントコンピュータにグループポリシーを実装するダイナミックリンクライブラリ (DLL) です。処理時間が長い CSE は GPO の実行時間を長くし、CSE 処理を最適化すると、ユーザーの全体的なセッションログオンエクスペリエンスが向上します。

CSE の平均実行時間は、CSE に適用されるポリシーの数とタイプによって異なります。CSE の処理時間を改善するには、次のポインタを使用します。

• フォルダリダイレクト: CSE の実行時間は、リダイレクトされるフォルダの数と各フォルダの内容によって異なります。システムは、フォルダーのリダイレクトのたびに適用される待機を構成できます。フォルダーの数を最適化して、CSE の実行時間を短縮します。

• ドライブマッピング: ログオンスクリプトは、存在しないターゲットサーバーにドライブをマップしようとするため、実行時間が長くなります。サーバーのアドレスが正しく、使用可能であることを確認します。

GPO インサイトに示されているように、処理時間が最も長い CSE に関連付けられたポリシーを確認および調整します。さらに、不要なものは削除することを検討してください。

プロファイルのロード

プロファイルのロードは、ログオン期間の最も重要なフェーズの 1 つです。これは、レジストリハイブ (NTUser.dat) とユーザーファイルなど、ユーザーのプロファイルをロードするのにかかる時間です。プロファイルの読み込み時間を最適化すると、全体的なログオン時間のエクスペリエンスを向上させることができます。

プロファイル負荷測定は、仮想マシン上のユーザーに対してプロファイル設定が構成されている場合にのみ使用できます。

[Profile Load] の [Insights] 列には、プロファイルのロード時間が長くなる要因であるプロファイルサイズに関するインサイトが表示されます。 これは、大きなプロファイルサイズの影響を受ける可能性が高いユーザーを識別します。

[ 相関の表示 ] リンクをクリックして、ユーザーの平均プロファイルサイズを確認します。平均プロファイルサイズは、過去 30 日間に優れた公平なプロファイル読み込み経験を持つユーザーのプロファイルサイズを使用して計算されます。このプロファイルサイズは、最適であると識別されます。プロファイルサイズが平均より大きいユーザーは、プロファイルのロード時間が短くなる可能性があります。

[分析の表示（ View analysis ）] をクリックして、プロファイルサイズが平均より大きいユーザーのリストを表示します。このビューには、各ユーザーの最新の既知のプロファイルサイズと平均プロファイルサイズが表示されます。ファセットを使用してこのデータをさらにフィルター処理し、プロファイルサイズが大きく、ログオン時間が低いユーザーを表示します。

ユーザーの詳細を展開して特定のパフォーマンスメトリックを表示し、エクスペリエンスが低下した理由をさらにトラブルシューティングします。

これらのインサイトを使用して、プロファイル内の大きなファイルを減らすようユーザーに推奨します。

プロファイルサイズの測定値または平均プロファイルサイズが使用できない場合、インサイトは表示されません。

• プロファイルサイズを測定するには、マシンにCitrix Profile Managementがインストールされている必要があります。

• プロファイルサイズの測定は、マシンバージョン 1912 以降でサポートされています。

• 過去 30 日間に公平で優れたプロファイル読み込み経験を持つユーザーのプロファイルサイズの測定値を使用して、平均プロファイルサイズを計算します。この期間に使用できるデータポイントがない場合、インサイトは導出されません。

• プロファイル負荷インサイトは、プロファイルサイズがプロファイルの読み込みが遅い原因である場合に導出されます。プロファイルに複数のプロファイルファイルが存在すると、プロファイルの読み込みが遅くなることもあります。

対話型セッション

ユーザープロファイルが読み込まれた後、キーボードとマウスのコントロールをユーザーに「引き渡す」のにかかった時間。通常、ログオンプロセスのすべてのフェーズで最も長い期間です。

仲介

ユーザーに割り当てるデスクトップを決定するのにかかった時間。

仮想マシンの起動

セッションでマシンの起動が必要な場合、これは仮想マシンの起動にかかった時間です。この測定は、電源管理されていないマシンでは使用できません。

HDXコネクション

エンドポイントから仮想マシンへの HDX 接続の設定に必要な手順を完了するのにかかった時間。

認証

リモートセッションへの認証を完了するのにかかった時間。

ログオンスクリプト

ログオンスクリプトの実行にかかった時間です。この測定値は、セッションにログオンスクリプトが構成されている場合にのみ使用できます。

セッションの応答性

セッションが確立されると、セッション応答性係数は、アプリまたはデスクトップの操作中にユーザーが経験する画面の遅延を測定します。セッションの応答性は、ICAラウンドトリップ時間（ICA RTT）を使用して測定されます。ICAラウンドトリップ時間（ICA RTT）は、ユーザーがキーを押してからグラフィカルな応答が表示されるまでの経過時間を表します。

ICA RTTは、サーバーとエンドポイントマシンのネットワークにおけるトラフィック遅延の合計と、アプリケーションの起動にかかった時間として測定されます。ICA RTTは、実際のユーザーエクスペリエンスの概要を示す重要な指標です。

エクスペリエンスを「優良」、「公平」、「不良」に分類するためのセッション応答性のしきい値は、動的に計算されます。セッション応答性の動的しきい値の詳細については、「 動的しきい値 」の項を参照してください。

セッション応答性ドリルダウンは、セッションのICA RTT測定値に基づくユーザーの分類を表します。これらの数値をクリックすると、そのカテゴリのメトリックにドリルダウンします。セッション応答性に優れたユーザーは反応性の高いセッションを持っていましたが、セッションの応答性が低いユーザーはセッションの遅れに直面しました。

注:

ICA RTTの測定値はアプリとデスクトップから取得されますが、サブファクターの測定値はオンプレミスのCitrix Gatewayから取得されます。したがって、サブファクター値は、ユーザーが構成済みのオンプレミスのCitrix Gatewayを介してアプリまたはデスクトップに接続している場合にのみ使用できます。パフォーマンスのために Citrix Analytics で NetScaler Gateway を構成する手順については、「 Gateway データソース」を参照してください。さらに、L7 遅延しきい値を設定する必要があります。詳細については、「 L7 レイテンシーしきい値処理」を参照してください。

さらに、これらの測定値はセッションでも使用できますが、

• NSAP が有効なマシンから起動
• 新しい CGP（Common Gateway Protocol）セッション、および再接続されたセッションではありません。

これらの測定値は、ユーザーがNetScaler Gateway サービスを介して接続している場合は使用できません。

セッション応答性ドリルダウンテーブルの行は、サブファクター測定におけるユーザー分類を表します。各サブファクタについて、各カテゴリのユーザー数が [優秀]、[公平]、および [不良] 列に表示されます。この情報は、ユーザーエクスペリエンスの低下の一因となっている特定のサブファクターを分析するのに役立ちます。

たとえば、Data Center Latency で記録された Poor Users の最大数は、サーバー側のネットワークに問題があることを示しています。

最後の [ 未分類 ] 列には、選択した期間中に特定のサブファクタ測定を使用できないユーザーの数が表示されます。

次のサブファクタは、セッションの応答性に寄与します。ただし、レイヤ 4 までの ICA RTT のサブファクタのみが測定可能であるため、ICA RTT の合計はサブファクタメトリックの合計ではありません。

• データセンターの遅延： このサブファクタは、NetScaler Gateway からサーバーまでの遅延を測定したものです。Data Center Latency が高い場合は、サーバーネットワークの速度が遅いために遅延が発生していることを示します。

• WAN 遅延: このサブファクターは、仮想マシンからゲートウェイまでのレイテンシーを測定したものです。WAN レイテンシが高い場合は、エンドポイントマシンネットワークの動作が遅いことを示します。WAN 遅延は、ユーザがゲートウェイから地理的に離れているときに増加します。

• ホスト遅延: このサブファクタは、サーバ OS による遅延を測定します。ICA RTTが高く、データセンターとWANのレイテンシーが低く、ホストレイテンシが高い場合は、ホストサーバー上のアプリケーションエラーを示します。

サブファクターのいずれかで経験不足に直面しているユーザーの数が多いと、問題の場所を理解するのに役立ちます。レイヤ 4 遅延測定を使用して、この問題をさらにトラブルシューティングできます。これらの遅延メトリックは、パケット損失、順不同パケット、重複確認応答、または再送信を考慮しません。このような場合、レイテンシは増加する可能性があります。

ICA RTTの計算について詳しくは、「 NetScaler InsightでのICA RTTの計算方法」を参照してください。 NetScaler Gateway のオンボーディングについて詳しくは、「 Gateway データソース」を参照してください。

セッション可用性

セッションのアベイラビリティは、失敗率に基づいて計算されます。試行されたセッション接続の合計数に対する、失敗したセッション接続の割合です。

セッションアベイラビリティエクスペリエンスは、セッション失敗率に基づいて次のように分類されます。

優秀: 故障率は 10% 未満です。優れたセッションアベイラビリティ係数は、ユーザーがアプリまたはデスクトップに正常に接続して使用できることを示します。

公正： 故障率は 10 ～ 20% です。

悪い： 故障率が 20% を超える。セッションのアベイラビリティの経験が低いユーザーの多くは、セッションを接続して使用できないことを示しています。

セッションの起動に失敗すると、ユーザーの生産性が低下するため、全体的なユーザーエクスペリエンスを定量化する重要な要素になります。

セッション画面の保持ドリルダウン表の行には、ユーザー数および各カテゴリの障害数に分類された障害タイプが表示されます。リストされた障害の種類を使用して、障害をさらにトラブルシューティングします。

特定された障害タイプで考えられる理由について詳しくは、「 Citrix Director障害の理由とトラブルシューティング」を参照してください。 文書。

セッションレジリエンシー

セッション復元力は、ネットワークの中断から回復するためにCitrix Workspace アプリが自動再接続した回数を示します。自動再接続は、ネットワーク接続が中断されたときにセッションをアクティブに保ちます。ユーザーは、接続が回復するまでセッション画面を見ることができます。優れたセッション復元係数は、スムーズなユーザーエクスペリエンスと、ネットワークの中断による再接続の数が少ないことを示します。

自動再接続は、［セッション画面の保持］ポリシーまたは［クライアントの自動再接続］ポリシーが有効な場合に実行されます。エンドポイントでネットワークの中断が発生すると、次の自動再接続ポリシーが有効になります。

• セッション画面の保持ポリシーは、Citrix Workspace アプリがマシンへの接続を試行する場所で有効になります（デフォルトでは3分後）。
• クライアントの自動再接続ポリシーは、エンドポイントがマシンへの接続を試行する 3 ～ 5 分の間に有効になります。

各ユーザーについて、選択した期間の 15 分間隔ごとに自動再接続の数が測定されます。15 分間隔のほとんどでの自動再接続の数に基づいて、エクスペリエンスは「優良」、「公平」、または「不良」に分類されます。

セッション復元エクスペリエンスは、再接続率に基づいて次のように分類されます。

優秀: 選択した期間の 15 分間隔のほとんどで、再接続はありませんでした。

公平: 選択した期間の 15 分間隔のほとんどで、再接続が 1 回ありました。

不良: 選択した期間の 15 分間隔のほとんどで、再接続が 1 回以上ありました。

過負荷のマシン

リソースが過負荷になると、レイテンシが長くなり、ログオン時間が長くなり、障害が発生し、ユーザーエクスペリエンスが低下する可能性があります。 Overloaded Machines 係数は、エクスペリエンスの低下を引き起こす過負荷のリソースを可視化します。

CPUスパイクが持続するか、メモリ使用量が多い、またはその両方が5分以上続き、選択した期間のユーザーエクスペリエンスが低下したマシンは、過負荷と見なされます。

注:

[過負荷マシン係数] セクションは、2 時間、12 時間、および 1 日の範囲でのみ使用できます。最適化のため、この機能は 1 週間と 1 か月間無効になります。

[ オーバーロードされたマシン ] セクションには、次のデータがあります。

• ユーザーエクスペリエンスに関係なく、CPU またはメモリの使用量が少なくとも 1 つの不良セッションに影響を与えたマシンの数。
• オーバーロードされた CPU またはメモリがセッションエクスペリエンスに与える影響によって影響を受けるユーザー数。
  • 優秀 — 過負荷のマシンによる影響を受けるセッションのないユーザー。
  • [公正] — 過負荷のマシンの影響を受ける少なくとも 1 つの公平なセッションを持つユーザー。
  • 悪い — マシンが過負荷状態の影響を受けるセッションが少なくとも 1 つあるユーザー。
  • [分類されていない] — セッションエクスペリエンスをリソースの過負荷と関連付けることができないユーザー。
• の内訳：
  • リソースの過負荷が原因でエクスペリエンスが悪いユーザーに影響するマシンの数。
  • CPU スパイクと高いメモリ使用量によって影響を受けるエクスペリエンスの低いユーザーの数。
• 過負荷のユーザー数をクリックすると、ユーザーセルフサービスビューがフィルターされ、過負荷のリソースの影響を受けるセッションのユーザーが表示されます。
• 過負荷のマシンの数をクリックすると、マシンのセルフサービスビューがフィルタリングされ、分類に基づいて、または過負荷のリソース、CPU、またはマシンに基づいて、選択した過負荷のマシンのセットが表示されます。

次のビデオは、オーバーロードされたマシン係数を使用した典型的なトラブルシューティングシナリオを示しています。

[マシン]、[ユーザー]、および [セッション] のセルフサービスビューは、[オーバーロードされたマシン] ファセットで強化されています。マシンセルフサービスビューには、マシンの過負荷問題のトラブルシューティングに役立つ [オーバーロード CPU/メモリ] ファセットが追加されています。詳細については、セルフサービスの記事の「 過負荷のマシン 」を参照してください。

［マシン］セルフサービスビューからさらにドリルダウンして、特定のマシン統計を表示し、リソースの過負荷の問題をトラブルシューティングします。