Analyse et diagnostic des performances du web du point de vue de l'utilisateur

In recent years, the interest of the research community in the performance of Web browsing has grown steadily. In order to reveal end-user perceived performance of Web browsing, in this thesis work, we address multiple issues of Web browsing performance from the perspective of the end-user. The thesis is composed by three parts: the first part introduces our initial platform which is based on browser-level measurements. We explain measurement metrics that can be easily acquired from the browser and indicators for end-user experience. Then, we use clustering techniques to correlate higher-level performance metrics with lower level metrics. In the second part, we present our diagnosis tool called FireLog. We first discuss different possible causes that can prevent a Web page to achieve fast rendering; then, we describe details of the tool's components and its measurements. Based on the measured metrics, we illustrate our model for the performance diagnosis in an automatic fashion. In the last part, we propose a new methodology named Critical Path Method for the Web performance analysis. We first explain details about Web browser's intrinsic features during page rendering and then we formalize our the methodology.Au cours des dernières années, l'intérêt porté aux performances de la navigation internet n'a cessé de croître au sein de la communauté scientifique. Afin de comprendre la perception qu'a l'utilisateur des performances de la navigation Web, au cours de cette thèse nous abordons différents problèmes liés aux performances de la navigation Internet telle qu'elle est perçue par l'utilisateur final. Cette thèse se compose de trois parties: la première partie présente notre nouvelle plateforme basée sur des mesures faites au niveau du navigateur. Nous présentons les différents paramètres que nous obtenons facilement à partir du navigateur, ainsi que des indicateurs du ressenti de l'utilisateur final. Ensuite nous utilisons des techniques de partitionnement de données afin de trouver les corrélations existantes entre performances de haut niveau et de bas niveau. Dans une seconde partie, nous présentons notre outil de diagnostic appelé “Firelog”. Nous étudions tout d'abord les différentes causes qui peuvent affecter le rendu d'une page Web. Ensuite nous décrivons en détails les différents composant de notre outil et les mesures qu'il effectue. Sur la base des paramètres mesurés, nous illustrons notre modèle pour le diagnostic des performances d'une manière automatique. Dans la dernière partie, nous proposons une nouvelle méthodologie, “Critical Path Method” (ou Méthode du Chemin Critique) pour l'analyse des performances de la navigation Web. Nous expliquons d'abord en détails les caractéristiques intrinsèques du Navigateur lors du rendu d'une page Web, puis nous présentons formellement notre méthodologie