Zuletzt aktualisiert: 2026-07-02

Apdex-Score

Apdex — der Application Performance Index — ist ein offener Standard, der eine Reihe von Antwortzeitmessungen in einen einzigen Zufriedenheitswert zwischen 0 und 1 überführt. Er wurde so entworfen, dass sich die Anwendungsleistung ohne Diagramm an Nicht-Fachleute vermitteln lässt: Eine Zahl erfasst den Anteil der Anfragen, die schnell genug waren, um die Nutzer zufriedenzustellen. Apdex wird von vielen Monitoring-Plattformen unterstützt und ist eine verbreitete Art, ein Antwortzeit-Service-Level-Objective auszudrücken.

Formel

Jede Anfrage wird mit einer Zielschwelle $T$ verglichen und einer von drei Gruppen zugeordnet:

• Zufrieden — Antwortzeit bis einschließlich $T$.
• Tolerierend — Antwortzeit größer als $T$, aber bis einschließlich $4T$.
• Frustriert — Antwortzeit größer als $4T$, oder die Anfrage schlug fehl bzw. überschritt die Zeit.

Der Score ist die Zahl der zufriedenen Stichproben plus die Hälfte der tolerierenden, geteilt durch die Gesamtzahl der Stichproben:

wobei die Gesamtzahl die Summe aller drei Werte ist:

Tolerierende Anfragen zählen zur Hälfte, weil diese Nutzer die Verzögerung bemerkten, aber nicht blockiert wurden. Frustrierte Anfragen tragen nichts bei. Das Ergebnis liegt stets zwischen 0 (alle frustriert) und 1 (alle zufrieden). Die Schwelle $T$ bestimmt, in welche Gruppe jede Anfrage fällt, taucht aber nicht in der Rechnung auf, sobald die Zählungen feststehen.

Rechenbeispiel

Angenommen, ein Beobachtungsfenster von 1.000 Anfragen, gemessen gegen eine Schwelle von $T = 500$ ms, teilt sich wie folgt auf:

• 850 Anfragen waren zufrieden (≤ 500 ms)
• 120 Anfragen waren tolerierend (500 ms – 2.000 ms)
• 30 Anfragen waren frustriert (> 2.000 ms oder fehlgeschlagen)

Zuerst die Gesamtzahl bestätigen:

Dann die Formel anwenden:

Ein Wert von 0,910 fällt in das Band „gut" und zeigt, dass die Antwortzeiten für den Großteil des Datenverkehrs in diesem Fenster den Nutzererwartungen entsprachen.

Bewertungsbänder

Die Apdex Alliance veröffentlicht qualitative Bezeichnungen, damit eine nackte Zahl auf einen Blick vermittelt werden kann. Eine weit verbreitete Zuordnung lautet:

Diese Bänder sind eine Berichtskonvention, keine strenge Spezifikation. Ein Team mit ehrgeizigen Latenzzielen behandelt womöglich alles unter 0,94 als aufmerksamkeitsbedürftig, während ein stapelorientiertes Back-Office-System eine großzügigere Grenze ansetzt.

Wahl der Schwelle

Die folgenreichste Entscheidung ist der Wert von $T$. Wird er zu hoch gesetzt, meldet eine träge Anwendung trotzdem einen schmeichelhaften Score; wird er zu niedrig gesetzt, sieht selbst ein gesunder Dienst schlecht aus. Die Spezifikation empfiehlt, $T$ an der Antwortzeit auszurichten, die Nutzer als Grenze eines flüssigen Erlebnisses wahrnehmen, oder am Ziel eines bestehenden Service-Level-Objectives — bei interaktiven Seiten oft im Bereich weniger hundert Millisekunden. Da die Frustrationsgrenze auf $4T$ festgelegt ist, legt die Wahl von $T$ das gesamte Gruppierungsschema fest.

Grenzen

Apdex komprimiert eine vollständige Latenzverteilung auf eine einzige Zahl und verwirft damit zwangsläufig Details. Zwei sehr unterschiedliche Verteilungen können denselben Score teilen, und die feste $4T$-Toleranzgrenze passt möglicherweise nicht dazu, wie die Nutzer einer konkreten Anwendung Verzögerung tatsächlich erleben. Der Score sagt zudem nichts über Durchsatz, Fehlersemantik jenseits der Frustrationsgruppe oder darüber, welche Anfragen langsam waren. Behandeln Sie ihn als übergeordneten Zufriedenheitsindikator und kombinieren Sie ihn beim Diagnostizieren einer Regression mit Perzentil-Latenz und Fehlerrate.

Für eine verwandte Betrachtung von Verfügbarkeitszielen siehe Verfügbarkeits-Rechner (SLA).