Blog - Cristiano Raffi Cunha

Disclaimer Não sou matemático. Este texto não tem como objetivo trazer uma definição estatística formal de percentil. A ideia é explicar o conceito de forma simples e prática, focada na aplicação em computação, especialmente na análise de latência de sistemas.

O que é o Percentil

O percentil é uma medida estatística que indica o valor abaixo do qual uma determinada porcentagem de dados em um conjunto se encontra. Por exemplo, se a latência do percentil 95 (P95) de um sistema é de 200ms, isso significa que 95% das requisições são processadas em até 200ms, enquanto apenas 5% demoram mais que isso.

No contexto de análise de latência, os percentis são fundamentais porque a média costuma ser uma métrica enganosa. Um pequeno número de requisições muito lentas (ou muito rápidas) pode distorcer significativamente a média, escondendo problemas reais enfrentados por uma parcela dos usuários.

Por que usar percentis na latência?

• Visibilidade de “Outliers”: Permite identificar os “caudas longas” (usuários que sofrem com lentidão extrema).
• Melhor Experiência do Usuário: Focar em métricas como P99 garante que quase todos os usuários tenham uma boa experiência, e não apenas a “maioria média”.
• Diagnóstico de Gargalos: Ajuda a detectar variações causadas por picos de rede ou processos de garbage collection que não aparecem em médias simples.

Como calcular

Obter os dados

Exemplo de dados Base de tempo de resposta(ms)

[342, 89, 1250, 156, 203, 2100, 178, 95, 445, 127, 890, 112, 67, 523, 285]

Ordenar os dados

Dados Ordenados de tempo de resposta(ms)

[67, 89, 95, 112, 127, 156, 178, 203, 285, 342, 445, 523, 890, 1250, 2100]

Como calcular o Percentil “X“?

Primeira coisa é identificar a posição em que o valor que você procura está, exemplo, P50.

P é percentil desejado (Ex.: 50, 90, 99) e N é quantidade de elementos

Importante, esse não é o index do array, é a ordem “humana”. Agora que sabemos a posição desse percentil, basta buscar o valor na lista ordenada, no caso:

Importante sobre a fórmula:

1. A fórmula apresentada é uma simplificação didática. No exemplo, o resultado é uma posição inteira (8), mas frequentemente o resultado será decimal (ex: 14.4 para P90). Diferentes métodos lidam com isso de formas distintas: alguns arredondam, outros interpolam linearmente entre valores adjacentes.

2. Existem múltiplas definições estatísticas para o cálculo de percentis (tipos I-IX segundo literatura estatística). Ferramentas de observabilidade normalmente utilizam algoritmos próprios.

3. O tamanho da amostra é crítico: percentis calculados com 10 requisições são muito menos confiáveis que com 1 milhão de requisições. Sempre considere isso ao analisar seus dados.

Conclusão

• Média sozinha não representa a experiência real do usuário

• Percentis mostram a distribuição real da latência

• Percentis altos (P95, P99) revelam a experiência dos usuários na cauda da distribuição

• Mesmo sem entrar em matemática pesada, o conceito já ajuda muito no dia a dia

• Sempre considere o tamanho da amostra ao analisar percentis

Para latência em produção, pense sempre em P50, P90, P95 e P99. E lembre-se: 1% de 1 bilhão de requisições é 10 milhões de possíveis usuários afetados, por isso P99 importa.