提供了生产负载的虚拟用户运行状态的相关信息，可以帮助我们了解负载生成的结果。
Rendezvous(负载过程中集合点下的虚拟用户)：
当设置集合点后会生成相关数据，反映了随着时间的推移各个时间点上并发用户的数目，方便我们了解并发用户的变化情况。
Errors(错误统计)：
通过错误信息可以了解错误产生的时间和错误类型，方便定位产生错误的原因。
Errors per Second(每秒错误)：
了解在每个时间点上错误产生的数目，数值越小越好。通过统计数据可以了解错误随负载的变化情况，定为何时系统在负载下开始不稳定甚至出错。
Average Transaction Response Time(平均事务响应时间)：
反映随着时间的变化事务响应时间的变化情况，时间越小说明处理的速度越快。如果和用户负载生成图合并，就可以发现用户负载增加对系统事务响应时间的影响规律。
Transactions per Second(每秒事务)：
TPS吞吐量，反映了系统在同一时间内能处理事务的最大能力，这个数据越高，说明系统处理能力越强。
Transactions Summary(事务概要说明)
统计事物的Pass数和Fail数，了解负载的事务完成情况。通过的事务数越多，说明系统的处理能力越强;失败的事务数越小说明系统越可靠。
Transaction performance Summary(事务性能概要)：
事务的平均时间、最大时间、最小时间柱状图，方便分析事务响应时间的情况。柱状图的落差越小说明响应时间的波动小，如果落差很大，说明系统不够稳定。
Transaction Response Time Under Load(用户负载下事务响应时间)：
负载用户增长的过程中响应时间的变化情况，该图的线条越平稳，说明系统越稳定。
Transactions Response time(事务响应时间百分比)：
不同百分比下的事务响应时间范围，可以了解有多少比例的事物发生在某个时间内，也可以发现响应时间的分布规律，数据越平稳说明响应时间变化越小。
Transaction Response Time(各时间段上的事务数)：
每个时间段上的事务个数，响应时间较小的分类下的是无数越多越好。
Hits per Second(每秒点击)：
当前负载重对系统所产生的点击量记录，每一次点击相当于对服务器发出了一次请求，数据越大越好。
Throughput(吞吐量)：
系统负载下所使用的带宽，该数据越小说明系统的带宽依赖就越小，通过这个数据可以确定是不是网络出现了瓶颈。
HTTP Responses per Second(每秒HTTP响应)：
每秒服务器返回各种状态的数目，一般和每秒点击量相同。点击量是客户端发出的请求数，而HTTP响应数是服务器返回的响应数。如果服务器的响应数小于点击量，那么说明服务器无法应答超出负载的连接请求。
Connections per Second(每秒连接)：
统计终端的连接和新建的连接数，方便了解每秒对服务器产生连接的数量。同时连接数越多，说明服务器的连接池越大，当连接数随着负载上升而停止时，说明系统的连接池已满，通常这时候服务器会返回504错误。需要修改服务器的最大连接来解决该问题。