ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് പെർഫോമൻസ് പ്രൊഫൈലിംഗ് ഓട്ടോമേഷൻ: കണ്ടിന്യൂവസ് മോണിറ്ററിംഗിനെക്കുറിച്ചൊരു ആഴത്തിലുള്ള പഠനം

ഡിജിറ്റൽ സമ്പദ്‌വ്യവസ്ഥയിൽ, വേഗത ഒരു ഫീച്ചർ മാത്രമല്ല; അതൊരു അടിസ്ഥാനപരമായ പ്രതീക്ഷയാണ്. അതിവേഗ ഫൈബർ ഉള്ള തിരക്കേറിയ നഗരങ്ങൾ മുതൽ ഇടയ്ക്കിടെ മാത്രം മൊബൈൽ കണക്ഷൻ ലഭിക്കുന്ന ഗ്രാമപ്രദേശങ്ങൾ വരെയുള്ള ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ഉപയോക്താക്കൾ വെബ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വേഗതയേറിയതും പ്രതികരണശേഷിയുള്ളതും വിശ്വസനീയവുമായിരിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. കേവലം 100 മില്ലിസെക്കൻഡിന്റെ താമസം പോലും കൺവേർഷൻ നിരക്കുകളെ ബാധിക്കും, കൂടാതെ നിരാശാജനകമായ വേഗത കുറഞ്ഞ അനുഭവം ഒരു ബ്രാൻഡിന്റെ പ്രശസ്തിക്ക് நிரந்தരമായി കളങ്കം വരുത്തും. പല ആധുനിക വെബ് അനുഭവങ്ങളുടെയും ഹൃദയഭാഗത്ത് ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ഉണ്ട്, ഇത് ശ്രദ്ധിച്ചില്ലെങ്കിൽ കാര്യമായ പ്രകടന തടസ്സങ്ങൾക്ക് കാരണമാകുന്ന ഒരു ശക്തമായ ഭാഷയാണ്.

വർഷങ്ങളായി, പെർഫോമൻസ് വിശകലനത്തിനുള്ള സാധാരണ രീതി മാനുവൽ ഓഡിറ്റുകളായിരുന്നു. ഒരു ഡെവലപ്പർ ലൈറ്റ്ഹൗസ് പോലുള്ള ഒരു ടൂൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുകയും, റിപ്പോർട്ട് വിശകലനം ചെയ്യുകയും, ചില ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ വരുത്തുകയും, ഈ പ്രക്രിയ ഇടയ്ക്കിടെ ആവർത്തിക്കുകയും ചെയ്യുമായിരുന്നു. ഇത് വിലപ്പെട്ടതാണെങ്കിലും, ഈ രീതി ഒരു പ്രത്യേക സമയത്തെ സ്നാപ്പ്ഷോട്ട് മാത്രമാണ്. ഇത് പ്രതികരണാത്മകവും, സ്ഥിരതയില്ലാത്തതും, ഒരു കോഡ്ബേസിന്റെ തുടർച്ചയായ പരിണാമത്തെയും ആഗോള ഉപയോക്തൃ അടിത്തറയുടെ വൈവിധ്യമാർന്ന സാഹചര്യങ്ങളെയും പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുന്നു. സാൻ ഫ്രാൻസിസ്കോയിലെ ഒരു ഹൈ-എൻഡ് ഡെവലപ്പർ മെഷീനിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്ന ഒരു ഫീച്ചർ, മുംബൈയിലെ ഒരു മിഡ്-റേഞ്ച് ആൻഡ്രോയിഡ് ഉപകരണത്തിൽ ഉപയോഗശൂന്യമായേക്കാം.

ഇവിടെയാണ് മാനുവൽ, ഇടക്കിടെയുള്ള പരിശോധനകളിൽ നിന്ന് ഓട്ടോമേറ്റഡ്, കണ്ടിന്യൂവസ് പെർഫോമൻസ് മോണിറ്ററിംഗിലേക്ക് മാതൃക മാറുന്നത്. ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് പെർഫോമൻസ് പ്രൊഫൈലിംഗ് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു ശക്തമായ സിസ്റ്റം എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള സമഗ്രമായ ഒരു പര്യവേക്ഷണം ഈ ഗൈഡ് നൽകുന്നു. ഞങ്ങൾ അടിസ്ഥാന ആശയങ്ങൾ, അത്യാവശ്യ ഉപകരണങ്ങൾ, നിങ്ങളുടെ ഡെവലപ്‌മെന്റ് ലൈഫ് സൈക്കിളിലേക്ക് പെർഫോമൻസ് സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള തന്ത്രം എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളും, ഇത് നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഓരോ ഉപയോക്താവിനും എല്ലായിടത്തും വേഗതയുള്ളതായി നിലനിൽക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

ആധുനിക പെർഫോമൻസ് സാഹചര്യത്തെ മനസ്സിലാക്കൽ

ഓട്ടോമേഷനിലേക്ക് കടക്കുന്നതിന് മുൻപ്, ഈ മാറ്റം എന്തിന് ആവശ്യമാണെന്ന് മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. വെബ് സ്റ്റാറ്റിക് ഡോക്യുമെന്റുകളിൽ നിന്ന് സങ്കീർണ്ണവും ഇന്ററാക്ടീവുമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളായി പരിണമിച്ചു. ഈ സങ്കീർണ്ണത, പ്രധാനമായും ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് നയിക്കുന്നത്, അതുല്യമായ പ്രകടന വെല്ലുവിളികൾ ഉയർത്തുന്നു.

എന്തുകൊണ്ട് ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് പെർഫോമൻസ് പരമപ്രധാനമാകുന്നു

ഡിക്ലറേറ്റീവ് ആയ HTML, CSS എന്നിവയിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ഇംപറേറ്റീവ് ആണ്. അത് പാഴ്സ് ചെയ്യുകയും, കംപൈൽ ചെയ്യുകയും, എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുകയും വേണം. ഈ മുഴുവൻ പ്രക്രിയയും ബ്രൗസറിന്റെ മെയിൻ ത്രെഡിലാണ് നടക്കുന്നത് - നിങ്ങളുടെ കോഡ് എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നത് മുതൽ സ്ക്രീനിൽ പിക്സലുകൾ പെയിന്റ് ചെയ്യുന്നതിനും ഉപയോക്തൃ ഇൻപുട്ടിനോട് പ്രതികരിക്കുന്നതിനും ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള ഒരൊറ്റ ത്രെഡ്. കനത്ത ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ടാസ്ക്കുകൾക്ക് ഈ മെയിൻ ത്രെഡിനെ ബ്ലോക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇത് പ്രതികരണശേഷിയില്ലാത്ത, ഫ്രീസ് ആയ ഒരു യൂസർ ഇന്റർഫേസിലേക്ക് നയിക്കുന്നു - ആത്യന്തിക ഡിജിറ്റൽ നിരാശ.

• സിംഗിൾ-പേജ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ (SPAs): റിയാക്ട്, ആംഗുലർ, വ്യൂ.ജെഎസ് പോലുള്ള ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ സമ്പന്നമായ, ആപ്പ് പോലുള്ള അനുഭവങ്ങൾ സാധ്യമാക്കിയിട്ടുണ്ട്, പക്ഷേ അവ റെൻഡറിംഗിന്റെയും ലോജിക്കിന്റെയും ഭൂരിഭാഗവും ക്ലയിന്റ് ഭാഗത്തേക്ക് മാറ്റുന്നു, ഇത് ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് പേലോഡും എക്സിക്യൂഷൻ ചെലവും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
• തേർഡ്-പാർട്ടി സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ: അനലിറ്റിക്സ്, പരസ്യം, കസ്റ്റമർ സപ്പോർട്ട് വിഡ്ജറ്റുകൾ, എ/ബി ടെസ്റ്റിംഗ് ടൂളുകൾ എന്നിവ പലപ്പോഴും ബിസിനസ്സിന് അത്യാവശ്യമാണ്, പക്ഷേ അവ കാര്യമായതും പ്രവചനാതീതവുമായ പ്രകടന ഓവർഹെഡ് ഉണ്ടാക്കാം.
• മൊബൈൽ-ഫസ്റ്റ് ലോകം: വെബ് ട്രാഫിക്കിന്റെ ഭൂരിഭാഗവും മൊബൈൽ ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്നാണ് വരുന്നത്, അവയ്ക്ക് പലപ്പോഴും ഡെസ്ക്ടോപ്പുകളേക്കാൾ കുറഞ്ഞ സിപിയു പവർ, കുറഞ്ഞ മെമ്മറി, കുറഞ്ഞ വിശ്വസനീയമായ നെറ്റ്‌വർക്ക് കണക്ഷനുകൾ എന്നിവയുണ്ട്. ഈ പരിമിതികൾക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നത് ഒഴിവാക്കാനാവില്ല.

പ്രധാനപ്പെട്ട പെർഫോമൻസ് മെട്രിക്കുകൾ: വേഗതയുടെ ഭാഷ

പെർഫോമൻസ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന്, നമ്മൾ ആദ്യം അത് അളക്കണം. ഗൂഗിളിന്റെ കോർ വെബ് വൈറ്റൽസ് സംരംഭം യഥാർത്ഥ ലോക അനുഭവം മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് നിർണായകമായ ഉപയോക്തൃ-കേന്ദ്രീകൃത മെട്രിക്കുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. ഇവയും മറ്റ് സുപ്രധാന മെട്രിക്കുകളും നമ്മുടെ നിരീക്ഷണ ശ്രമങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനം രൂപീകരിക്കുന്നു.

• ലാർജസ്റ്റ് കണ്ടന്റ്ഫുൾ പെയിന്റ് (LCP): ലോഡിംഗ് പ്രകടനം അളക്കുന്നു. പേജ് ലോഡ് ടൈംലൈനിൽ പേജിന്റെ പ്രധാന ഉള്ളടക്കം ലോഡ് ചെയ്തേക്കാവുന്ന പോയിന്റിനെ ഇത് അടയാളപ്പെടുത്തുന്നു. ഒരു നല്ല LCP 2.5 സെക്കൻഡോ അതിൽ കുറവോ ആണ്.
• ഇന്ററാക്ഷൻ ടു നെക്സ്റ്റ് പെയിന്റ് (INP): പ്രതികരണശേഷി അളക്കുന്നു. ഒരു പേജുമായി നടത്തിയ എല്ലാ ഉപയോക്തൃ ഇടപെടലുകളുടെയും (ക്ലിക്കുകൾ, ടാപ്പുകൾ, കീ പ്രസ്സുകൾ) ലേറ്റൻസി ഇത് വിലയിരുത്തുകയും 98% സമയവും പേജ് അതിന് താഴെയോ അതിലോ ആയ ഒരൊറ്റ മൂല്യം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒരു നല്ല INP 200 മില്ലിസെക്കൻഡിൽ താഴെയാണ്. (കുറിപ്പ്: INP 2024 മാർച്ചിൽ ഔദ്യോഗികമായി ഫസ്റ്റ് ഇൻപുട്ട് ഡിലേയെ (FID) കോർ വെബ് വൈറ്റലായി മാറ്റിസ്ഥാപിച്ചു).
• ക്യുമുലേറ്റീവ് ലേഔട്ട് ഷിഫ്റ്റ് (CLS): വിഷ്വൽ സ്ഥിരത അളക്കുന്നു. പേജിന്റെ മുഴുവൻ ആയുസ്സിലും എത്രമാത്രം അപ്രതീക്ഷിത ലേഔട്ട് ഷിഫ്റ്റ് സംഭവിക്കുന്നുവെന്ന് ഇത് കണക്കാക്കുന്നു. ഒരു നല്ല CLS സ്കോർ 0.1 അല്ലെങ്കിൽ അതിൽ കുറവാണ്.
• ഫസ്റ്റ് കണ്ടന്റ്ഫുൾ പെയിന്റ് (FCP): DOM ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ ആദ്യ ഭാഗം റെൻഡർ ചെയ്യുമ്പോൾ ഉള്ള സമയം അടയാളപ്പെടുത്തുന്നു. ലോഡിംഗിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഉപയോക്താവിന്റെ ധാരണയിലെ ഒരു പ്രധാന നാഴികക്കല്ലാണിത്.
• ടൈം ടു ഇന്ററാക്ടീവ് (TTI): ഒരു പേജ് പൂർണ്ണമായും ഇന്ററാക്ടീവ് ആകാൻ എടുക്കുന്ന സമയം അളക്കുന്നു, അതായത് മെയിൻ ത്രെഡ് ഉപയോക്തൃ ഇൻപുട്ടിനോട് ഉടനടി പ്രതികരിക്കാൻ സ്വതന്ത്രമാണ്.
• ടോട്ടൽ ബ്ലോക്കിംഗ് ടൈം (TBT): FCP-യ്ക്കും TTI-യ്ക്കും ഇടയിൽ ഇൻപുട്ട് പ്രതികരണശേഷി തടയാൻ തക്കവണ്ണം മെയിൻ ത്രെഡ് ബ്ലോക്ക് ചെയ്യപ്പെട്ട മൊത്തം സമയം കണക്കാക്കുന്നു. ഇത് INP പോലുള്ള ഫീൽഡ് മെട്രിക്കുകളുമായി നന്നായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ഒരു ലാബ് മെട്രിക്കാണ്.

മാനുവൽ പ്രൊഫൈലിംഗിന്റെ അപര്യാപ്തത

മാനുവൽ പെർഫോമൻസ് ഓഡിറ്റുകളെ മാത്രം ആശ്രയിക്കുന്നത്, സമുദ്രത്തിന്റെ ഒരു ഫോട്ടോ നോക്കി കപ്പൽ ഓടിക്കുന്നതിന് തുല്യമാണ്. ഇത് ഒരു ഡൈനാമിക് പരിതസ്ഥിതിയുടെ ഒരു സ്റ്റാറ്റിക് ചിത്രമാണ്. ഈ സമീപനത്തിന് നിരവധി നിർണായക പോരായ്മകളുണ്ട്:

• ഇത് മുൻകൂട്ടിയുള്ളതല്ല: പെർഫോമൻസ് റിഗ്രഷനുകൾ വിന്യസിച്ചതിന് ശേഷം മാത്രമേ നിങ്ങൾ കണ്ടെത്തുകയുള്ളൂ, ഇത് ആയിരക്കണക്കിന് ഉപയോക്താക്കളെ ബാധിച്ചേക്കാം.
• ഇത് സ്ഥിരതയുള്ളതല്ല: ഡെവലപ്പറുടെ മെഷീൻ, നെറ്റ്‌വർക്ക് കണക്ഷൻ, ബ്രൗസർ എക്സ്റ്റൻഷനുകൾ, മറ്റ് പ്രാദേശിക ഘടകങ്ങൾ എന്നിവ അനുസരിച്ച് ഫലങ്ങൾ വ്യാപകമായി വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു.
• ഇത് സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നില്ല: ടീമുകളും കോഡ്ബേസുകളും വളരുമ്പോൾ, ഓരോ മാറ്റത്തിന്റെയും പ്രകടന സ്വാധീനം വ്യക്തികൾക്ക് സ്വമേധയാ പരിശോധിക്കുന്നത് അസാധ്യമായിത്തീരുന്നു.
• ഇതിന് ആഗോള കാഴ്ചപ്പാട് ഇല്ല: ഒരു യൂറോപ്യൻ ഡാറ്റാ സെന്ററിൽ നിന്ന് നടത്തുന്ന ഒരു ടെസ്റ്റ്, 3G നെറ്റ്‌വർക്കിലുള്ള തെക്കുകിഴക്കൻ ഏഷ്യയിലെ ഒരു ഉപയോക്താവിന്റെ അനുഭവത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നില്ല.

ഓട്ടോമേഷൻ ഈ പ്രശ്നങ്ങളെ പരിഹരിക്കുന്നത് നിരന്തരം നിരീക്ഷിക്കുകയും, അളക്കുകയും, മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു സിസ്റ്റം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിലൂടെയാണ്, ഇത് പെർഫോമൻസിനെ ഇടയ്ക്കിടെയുള്ള ഒരു ഓഡിറ്റിൽ നിന്ന് തുടർച്ചയായ, സംയോജിത പരിശീലനമാക്കി മാറ്റുന്നു.

ഓട്ടോമേറ്റഡ് പെർഫോമൻസ് മോണിറ്ററിംഗിന്റെ മൂന്ന് തൂണുകൾ

ഒരു സമഗ്രമായ ഓട്ടോമേഷൻ സ്ട്രാറ്റജി പരസ്പരം ബന്ധിപ്പിച്ചിട്ടുള്ള മൂന്ന് തൂണുകളിലാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്. ഓരോന്നും വ്യത്യസ്ത തരം ഡാറ്റ നൽകുന്നു, ഒരുമിച്ച് അവ നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷന്റെ പ്രകടനത്തിന്റെ ഒരു സമഗ്രമായ കാഴ്ചപ്പാട് സൃഷ്ടിക്കുന്നു. അവയെ ലാബ് ഡാറ്റ, ഫീൽഡ് ഡാറ്റ, നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോയുമായി അവയെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന ഇന്റഗ്രേഷൻ എന്നിങ്ങനെ കരുതുക.

തൂൺ 1: സിന്തറ്റിക് മോണിറ്ററിംഗ് (ലാബ് ഡാറ്റ)

സിന്തറ്റിക് മോണിറ്ററിംഗിൽ നിയന്ത്രിതവും, സ്ഥിരതയുള്ളതും, ആവർത്തിക്കാവുന്നതുമായ ഒരു പരിതസ്ഥിതിയിൽ ഓട്ടോമേറ്റഡ് ടെസ്റ്റുകൾ നടത്തുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. ഇത് പെർഫോമൻസിനായുള്ള നിങ്ങളുടെ ശാസ്ത്രീയ ലബോറട്ടറിയാണ്.

ഇതെന്താണ്: നിങ്ങളുടെ വെബ് പേജുകൾ പ്രോഗ്രമാറ്റിക്കായി ലോഡ് ചെയ്യാനും, പെർഫോമൻസ് മെട്രിക്കുകൾ ശേഖരിക്കാനും, മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച ബെഞ്ച്മാർക്കുകളുമായോ മുമ്പത്തെ റണ്ണുകളുമായോ താരതമ്യം ചെയ്യാനും ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്. ഇത് സാധാരണയായി ഒരു ഷെഡ്യൂളിൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, ഓരോ മണിക്കൂറിലും) അല്ലെങ്കിൽ കൂടുതൽ ശക്തമായി, ഒരു CI/CD പൈപ്പ്ലൈനിലെ ഓരോ കോഡ് മാറ്റത്തിലും ചെയ്യുന്നു.

ഇതെന്തുകൊണ്ട് പ്രധാനമാണ്: സ്ഥിരതയാണ് പ്രധാനം. നെറ്റ്‌വർക്ക്, ഉപകരണ ഹാർഡ്‌വെയർ പോലുള്ള വേരിയബിളുകൾ ഒഴിവാക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങളുടെ കോഡ് മാറ്റങ്ങളുടെ പ്രകടന സ്വാധീനം ഒറ്റപ്പെടുത്താൻ സിന്തറ്റിക് ടെസ്റ്റുകൾ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് പ്രൊഡക്ഷനിൽ എത്തുന്നതിനു മുമ്പ് റിഗ്രഷനുകൾ പിടിക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു.

പ്രധാന ടൂളുകൾ:

• ലൈറ്റ്ഹൗസ് സിഐ (Lighthouse CI): ലൈറ്റ്ഹൗസ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നത് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്ന, പെർഫോമൻസ് ബജറ്റുകൾ ഉറപ്പിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന, കാലക്രമേണ ഫലങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്ന ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ടൂൾ. സിഐ ഇന്റഗ്രേഷനുള്ള സ്വർണ്ണ നിലവാരമാണിത്.
• വെബ്പേജ്ടെസ്റ്റ് (WebPageTest): ആഴത്തിലുള്ള വിശകലനത്തിനുള്ള ഒരു ശക്തമായ ഉപകരണം. ലോകത്തിന്റെ വിവിധ ഭാഗങ്ങളിൽ നിന്ന് യഥാർത്ഥ ഉപകരണങ്ങളിൽ ടെസ്റ്റുകൾ നടത്താൻ അതിന്റെ API വഴി ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
• സൈറ്റ്സ്പീഡ്.ഐഒ (Sitespeed.io): നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം സമഗ്രമായ മോണിറ്ററിംഗ് പരിഹാരം നിർമ്മിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ടൂളുകളുടെ ഒരു സ്യൂട്ട്.
• പപ്പീറ്റർ/പ്ലേറൈറ്റ് ഉപയോഗിച്ചുള്ള സ്ക്രിപ്റ്റിംഗ്: സങ്കീർണ്ണമായ ഉപയോക്തൃ ഫ്ലോകൾക്കായി, നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനിലൂടെ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുകയും, പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുകയും, ബ്രൗസറിന്റെ പെർഫോമൻസ് API-കൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇഷ്ടാനുസൃത പെർഫോമൻസ് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന കസ്റ്റം സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ നിങ്ങൾക്ക് എഴുതാൻ കഴിയും.

ഉദാഹരണം: ലൈറ്റ്ഹൗസ് സിഐ സജ്ജീകരിക്കുന്നു

നിങ്ങളുടെ കണ്ടിന്യൂവസ് ഇന്റഗ്രേഷൻ പ്രോസസ്സിലേക്ക് ലൈറ്റ്ഹൗസ് സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് ഒരു മികച്ച തുടക്കമാണ്. ആദ്യം, നിങ്ങൾ CLI ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക:

npm install -g @lhci/cli

അടുത്തതായി, നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിന്റെ റൂട്ടിൽ lighthouserc.json എന്ന പേരിൽ ഒരു കോൺഫിഗറേഷൻ ഫയൽ ഉണ്ടാക്കുക:

            
{
  "ci": {
    "collect": {
      "url": ["https://yourapp.com", "https://yourapp.com/about"],
      "startServerCommand": "npm run start",
      "numberOfRuns": 3
    },
    "assert": {
      "preset": "lighthouse:recommended",
      "assertions": {
        "core/cumulative-layout-shift": ["warn", { "maxNumericValue": 0.1 }],
        "core/interaction-to-next-paint": ["error", { "maxNumericValue": 200 }],
        "categories:performance": ["error", { "minScore": 0.9 }],
        "resource-summary:mainthread-work-breakdown:scripting": ["error", { "maxNumericValue": 2000 }]
      }
    },
    "upload": {
      "target": "temporary-public-storage"
    }
  }
}

            

              
                Copy
              
            
          

ഈ കോൺഫിഗറേഷൻ ലൈറ്റ്ഹൗസ് സിഐയോട് പറയുന്നു:

• നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ സെർവർ ആരംഭിക്കുക.
• സ്ഥിരതയ്ക്കായി ഓരോ ടെസ്റ്റും മൂന്ന് തവണ പ്രവർത്തിപ്പിച്ച്, രണ്ട് നിർദ്ദിഷ്ട URL-കൾ പരിശോധിക്കുക.
• ഒരു കൂട്ടം നിയമങ്ങൾ ഉറപ്പിക്കുക (assert): CLS 0.1 കവിഞ്ഞാൽ മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുക, INP 200ms കവിഞ്ഞാലോ മൊത്തത്തിലുള്ള പ്രകടന സ്കോർ 90-ൽ താഴെയായാലോ ബിൽഡ് പരാജയപ്പെടുത്തുക, കൂടാതെ മൊത്തം സ്ക്രിപ്റ്റിംഗ് സമയം 2 സെക്കൻഡിൽ കവിഞ്ഞാൽ പരാജയപ്പെടുത്തുക.
• എളുപ്പത്തിൽ കാണുന്നതിനായി റിപ്പോർട്ട് അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുക.

നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ഒരു ലളിതമായ കമാൻഡ് ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിപ്പിക്കാം: lhci autorun.

തൂൺ 2: റിയൽ യൂസർ മോണിറ്ററിംഗ് (RUM) (ഫീൽഡ് ഡാറ്റ)

സിന്തറ്റിക് ടെസ്റ്റുകൾ നിങ്ങളുടെ സൈറ്റ് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കണം എന്ന് പറയുമ്പോൾ, റിയൽ യൂസർ മോണിറ്ററിംഗ് (RUM) യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് നിങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അത് യഥാർത്ഥത്തിൽ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്ന് പറയുന്നു.

ഇതെന്താണ്: നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുമായി ഇടപഴകുമ്പോൾ നിങ്ങളുടെ അന്തിമ ഉപയോക്താക്കളുടെ ബ്രൗസറുകളിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് പ്രകടനവും ഉപയോഗ ഡാറ്റയും ശേഖരിക്കുന്നു. ഈ ഡാറ്റ പിന്നീട് വിശകലനത്തിനായി ഒരു കേന്ദ്ര സിസ്റ്റത്തിൽ സമാഹരിക്കുന്നു.

ഇതെന്തുകൊണ്ട് പ്രധാനമാണ്: RUM ഉപയോക്തൃ അനുഭവങ്ങളുടെ ലോങ്ങ് ടെയിൽ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു. ഉപകരണങ്ങൾ, നെറ്റ്‌വർക്ക് വേഗത, ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ ലൊക്കേഷനുകൾ, ബ്രൗസർ പതിപ്പുകൾ എന്നിവയുടെ അനന്തമായ വ്യതിയാനങ്ങൾ ഇത് കണക്കിലെടുക്കുന്നു. ഉപയോക്താവ് മനസ്സിലാക്കുന്ന പ്രകടനത്തെ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനുള്ള ആത്യന്തിക സത്യസ്രോതസ്സ് ഇതാണ്.

പ്രധാന ടൂളുകളും ലൈബ്രറികളും:

• കൊമേഴ്സ്യൽ APM/RUM സൊല്യൂഷനുകൾ: സെൻട്രി, ഡാറ്റാഡോഗ്, ന്യൂ റെലിക്, ഡൈനാട്രേസ്, അകമായി എംപൾസ് എന്നിവ RUM ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും, വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും, അലേർട്ട് ചെയ്യുന്നതിനും സമഗ്രമായ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
• ഗൂഗിൾ അനലിറ്റിക്സ് 4 (GA4): നിങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കളുടെ ഒരു സാമ്പിളിൽ നിന്ന് കോർ വെബ് വൈറ്റൽസ് ഡാറ്റ സ്വയമേവ ശേഖരിക്കുന്നു, ഇത് ഒരു നല്ല, സൗജന്യ തുടക്കമാക്കി മാറ്റുന്നു.
• `web-vitals` ലൈബ്രറി: കോർ വെബ് വൈറ്റൽസ് അളക്കുന്നതും നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ഏതെങ്കിലും അനലിറ്റിക്സ് എൻഡ്‌പോയിന്റിലേക്ക് ഡാറ്റ അയക്കുന്നതും എളുപ്പമാക്കുന്ന ഗൂഗിളിന്റെ ഒരു ചെറിയ, ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ലൈബ്രറി.

ഉദാഹരണം: `web-vitals` ഉപയോഗിച്ചുള്ള അടിസ്ഥാന RUM

അടിസ്ഥാന RUM നടപ്പിലാക്കുന്നത് അതിശയകരമാംവിധം ലളിതമാണ്. ആദ്യം, നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിലേക്ക് ലൈബ്രറി ചേർക്കുക:

npm install web-vitals

തുടർന്ന്, നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷന്റെ എൻട്രി പോയിന്റിൽ, നിങ്ങൾക്ക് മെട്രിക്കുകൾ ഒരു അനലിറ്റിക്സ് സേവനത്തിലേക്കോ ഒരു കസ്റ്റം ലോഗിംഗ് എൻഡ്‌പോയിന്റിലേക്കോ റിപ്പോർട്ടുചെയ്യാം:

            
import { onCLS, onINP, onLCP } from 'web-vitals';

function sendToAnalytics(metric) {
  const body = JSON.stringify(metric);
  // Use `navigator.sendBeacon()` if available, falling back to `fetch()`.
  (navigator.sendBeacon && navigator.sendBeacon('/analytics', body)) ||
    fetch('/analytics', { body, method: 'POST', keepalive: true });
}

onCLS(sendToAnalytics);
onINP(sendToAnalytics);
onLCP(sendToAnalytics);

            

              
                Copy
              
            
          

ഈ ചെറിയ സ്നിപ്പെറ്റ് എല്ലാ ഉപയോക്താവിൽ നിന്നും കോർ വെബ് വൈറ്റൽസ് ശേഖരിക്കുകയും അവ നിങ്ങളുടെ ബാക്കെൻഡിലേക്ക് അയയ്ക്കുകയും ചെയ്യും. വിതരണങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും (ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങളുടെ 75-ാം പെർസന്റൈൽ LCP), ഏതൊക്കെ പേജുകളാണ് ഏറ്റവും വേഗത കുറഞ്ഞതെന്ന് തിരിച്ചറിയുന്നതിനും, രാജ്യം അല്ലെങ്കിൽ ഉപകരണ തരം അനുസരിച്ച് പ്രകടനം എങ്ങനെ വ്യത്യാസപ്പെടുന്നുവെന്ന് കാണുന്നതിനും നിങ്ങൾക്ക് ഈ ഡാറ്റ സമാഹരിക്കാൻ കഴിയും.

തൂൺ 3: CI/CD ഇന്റഗ്രേഷനും പെർഫോമൻസ് ബജറ്റുകളും

ഈ തൂൺ നിങ്ങളുടെ ഓട്ടോമേഷൻ സ്ട്രാറ്റജിയുടെ പ്രവർത്തനപരമായ ഹൃദയമാണ്. സിന്തറ്റിക്, RUM ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നിങ്ങളുടെ ഡെവലപ്‌മെന്റ് വർക്ക്ഫ്ലോയിലേക്ക് നേരിട്ട് ബന്ധിപ്പിക്കുന്നത് ഇവിടെയാണ്, പ്രകടന റിഗ്രഷനുകൾ സംഭവിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് തടയുന്ന ഒരു ഫീഡ്‌ബാക്ക് ലൂപ്പ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

ഇതെന്താണ്: നിങ്ങളുടെ കണ്ടിന്യൂവസ് ഇന്റഗ്രേഷൻ (CI), കണ്ടിന്യൂവസ് ഡിപ്ലോയ്മെന്റ് (CD) പൈപ്പ്ലൈനിൽ ഓട്ടോമേറ്റഡ് പെർഫോമൻസ് പരിശോധനകൾ ഉൾച്ചേർക്കുന്ന രീതി. ഇവിടുത്തെ പ്രധാന ആശയം പെർഫോമൻസ് ബജറ്റാണ്.

ഒരു പെർഫോമൻസ് ബജറ്റ് എന്നത് സൈറ്റ് പ്രകടനത്തെ ബാധിക്കുന്ന മെട്രിക്കുകൾക്കായി നിർവചിക്കപ്പെട്ട പരിധികളുടെ ഒരു കൂട്ടമാണ്. ഇവ കേവലം ലക്ഷ്യങ്ങളല്ല; ടീം കവിയരുതെന്ന് സമ്മതിക്കുന്ന കർശനമായ നിയന്ത്രണങ്ങളാണ്. ബജറ്റുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കാം:

• ക്വാണ്ടിറ്റി മെട്രിക്കുകൾ: പരമാവധി ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ബണ്ടിൽ വലുപ്പം (ഉദാ., 170KB), പരമാവധി ഇമേജ് വലുപ്പം, മൊത്തം അഭ്യർത്ഥനകളുടെ എണ്ണം.
• മൈൽസ്റ്റോൺ ടൈമിംഗ്സ്: പരമാവധി LCP (ഉദാ., 2.5s), പരമാവധി TTI.
• റൂൾ-ബേസ്ഡ് സ്കോറുകൾ: ഒരു മിനിമം ലൈറ്റ്ഹൗസ് പെർഫോമൻസ് സ്കോർ (ഉദാ., 90).

ഇതെന്തുകൊണ്ട് പ്രധാനമാണ്: നിങ്ങളുടെ ബിൽഡ് പ്രോസസ്സിൽ പെർഫോമൻസിനെ ഒരു പാസ്/ഫെയിൽ മാനദണ്ഡമാക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾ അതിനെ ഒരു "nice-to-have" എന്നതിൽ നിന്ന് യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ സുരക്ഷാ സ്കാനുകൾ പോലെ ഒരു നിർണായക ഗുണനിലവാര ഗേറ്റായി ഉയർത്തുന്നു. ഇത് പുതിയ ഫീച്ചറുകളുടെയും ഡിപൻഡൻസികളുടെയും പ്രകടനച്ചെലവിനെക്കുറിച്ച് സംഭാഷണങ്ങൾ നിർബന്ധിതമാക്കുന്നു.

ഉദാഹരണം: പെർഫോമൻസ് പരിശോധനകൾക്കായുള്ള ഒരു ഗിറ്റ്ഹബ് ആക്ഷൻസ് വർക്ക്ഫ്ലോ

ഓരോ പുൾ അഭ്യർത്ഥനയിലും പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു സാമ്പിൾ വർക്ക്ഫ്ലോ ഫയൽ (.github/workflows/performance.yml) ഇതാ. ഇത് ആപ്ലിക്കേഷൻ ബണ്ടിൽ വലുപ്പം പരിശോധിക്കുകയും നമ്മുടെ ലൈറ്റ്ഹൗസ് സിഐ കോൺഫിഗറേഷൻ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

            
name: Performance CI

on: [pull_request]

jobs:
  performance_check:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Checkout code
        uses: actions/checkout@v3

      - name: Setup Node.js
        uses: actions/setup-node@v3
        with:
          node-version: '18'

      - name: Install dependencies
        run: npm install

      - name: Build application
        run: npm run build

      - name: Check bundle size
        uses: preactjs/compressed-size-action@v2
        with:
          repo-token: "${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}"
          pattern: "dist/**/*.js"

      - name: Run Lighthouse CI
        run: |
          npm install -g @lhci/cli
          lhci autorun --config=./lighthouserc.json

            

              
                Copy
              
            
          

ഈ വർക്ക്ഫ്ലോ സ്വയമേവ ചെയ്യും:

1. ഒരു പുൾ അഭ്യർത്ഥനയിൽ നിന്ന് പുതിയ കോഡ് ചെക്ക് ഔട്ട് ചെയ്യുക.
2. ആപ്ലിക്കേഷൻ നിർമ്മിക്കുക.
3. ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ഫയലുകളുടെ കംപ്രസ് ചെയ്ത വലുപ്പം പരിശോധിച്ച് പുൾ അഭ്യർത്ഥനയിൽ ഫലം കമന്റ് ചെയ്യാൻ ഒരു പ്രത്യേക ആക്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുക.
4. lhci autorun കമാൻഡ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക, ഇത് നിങ്ങളുടെ lighthouserc.json-ൽ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്ന ടെസ്റ്റുകളും അസേർഷനുകളും എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യും. ഏതെങ്കിലും അസേർഷൻ പരാജയപ്പെട്ടാൽ, മുഴുവൻ ജോലിയും പരാജയപ്പെടും, പ്രകടന പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതുവരെ പുൾ അഭ്യർത്ഥന ലയിപ്പിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് തടയും.

നിങ്ങളുടെ ഓട്ടോമേറ്റഡ് പെർഫോമൻസ് മോണിറ്ററിംഗ് സ്ട്രാറ്റജി നിർമ്മിക്കുന്നു: ഒരു ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ഗൈഡ്

തൂണുകൾ അറിയുന്നത് ഒരു കാര്യമാണ്; അവ ഫലപ്രദമായി നടപ്പിലാക്കുന്നത് മറ്റൊന്നാണ്. ഏതൊരു ഓർഗനൈസേഷനും തുടർച്ചയായ പ്രകടന നിരീക്ഷണം സ്വീകരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രായോഗിക, ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള സമീപനം ഇതാ.

ഘട്ടം 1: ഒരു അടിസ്ഥാനരേഖ സ്ഥാപിക്കുക

നിങ്ങൾ അളക്കാത്തത് മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയില്ല. നിങ്ങളുടെ നിലവിലെ പ്രകടന യാഥാർത്ഥ്യം മനസ്സിലാക്കുക എന്നതാണ് ആദ്യപടി.

• ഒരു മാനുവൽ ഓഡിറ്റ് നടത്തുക: നിങ്ങളുടെ പ്രധാന ഉപയോക്തൃ യാത്രകളിൽ (ഹോംപേജ്, ഉൽപ്പന്ന പേജ്, ചെക്ക്ഔട്ട് പ്രോസസ്സ്) ലൈറ്റ്ഹൗസും വെബ്പേജ്ടെസ്റ്റും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക. ഇത് നിങ്ങൾക്ക് ഒരു പ്രാരംഭ, വിശദമായ സ്നാപ്പ്ഷോട്ട് നൽകുന്നു.
• അടിസ്ഥാന RUM വിന്യസിക്കുക: `web-vitals` ലൈബ്രറി പോലുള്ള ഒരു ടൂൾ നടപ്പിലാക്കുക അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ അനലിറ്റിക്സ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിൽ കോർ വെബ് വൈറ്റൽസ് റിപ്പോർട്ടിംഗ് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുക. നിങ്ങളുടെ 75-ാം പെർസന്റൈൽ (p75) മെട്രിക്കുകളുടെ സ്ഥിരമായ ഒരു കാഴ്ച ലഭിക്കുന്നതിന് കുറഞ്ഞത് ഒരാഴ്ചയെങ്കിലും ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാൻ അനുവദിക്കുക. ഈ p75 മൂല്യം ശരാശരിയേക്കാൾ സാധാരണ ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തിന്റെ വളരെ മികച്ച സൂചകമാണ്.
• എളുപ്പത്തിൽ പരിഹരിക്കാവുന്നവ കണ്ടെത്തുക: നിങ്ങളുടെ പ്രാരംഭ ഓഡിറ്റുകൾ കംപ്രസ് ചെയ്യാത്ത ചിത്രങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ഉപയോഗിക്കാത്ത വലിയ ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ബണ്ടിലുകൾ പോലുള്ള മെച്ചപ്പെടുത്തലിനുള്ള ഉടനടി അവസരങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്താൻ സാധ്യതയുണ്ട്. ആക്കം കൂട്ടാൻ ഇവ ആദ്യം പരിഹരിക്കുക.

ഘട്ടം 2: നിങ്ങളുടെ പ്രാരംഭ പെർഫോമൻസ് ബജറ്റുകൾ നിർവചിക്കുക

അടിസ്ഥാന ഡാറ്റ കയ്യിലുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ളതും അർത്ഥവത്തായതുമായ ബജറ്റുകൾ സജ്ജമാക്കാൻ കഴിയും.

• നിങ്ങളുടെ നിലവിലെ അവസ്ഥയിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക: നിങ്ങളുടെ ആദ്യ ബജറ്റ് "നമ്മുടെ നിലവിലെ p75 മെട്രിക്കുകളേക്കാൾ മോശമാകരുത്" എന്നതായിരിക്കാം.
• മത്സരാധിഷ്ഠിത വിശകലനം ഉപയോഗിക്കുക: നിങ്ങളുടെ പ്രധാന എതിരാളികളെ വിശകലനം ചെയ്യുക. അവരുടെ LCP സ്ഥിരമായി 2 സെക്കൻഡിന് താഴെയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം സൈറ്റിന് 4 സെക്കൻഡിന്റെ ബജറ്റ് വേണ്ടത്ര അഭിലഷണീയമല്ല.
• ആദ്യം അളവിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക: അസറ്റ് വലുപ്പങ്ങൾക്ക് ബജറ്റ് ചെയ്യുന്നത് (ഉദാ., ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് < 200KB, മൊത്തം പേജ് ഭാരം < 1MB) ടൈമിംഗ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മെട്രിക്കുകളേക്കാൾ തുടക്കത്തിൽ നടപ്പിലാക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും എളുപ്പമാണ്.
• ബജറ്റുകൾ ആശയവിനിമയം ചെയ്യുക: മുഴുവൻ പ്രോഡക്ട് ടീമും - ഡെവലപ്പർമാർ, ഡിസൈനർമാർ, പ്രോഡക്ട് മാനേജർമാർ, മാർക്കറ്റർമാർ - ബജറ്റുകളും അവ എന്തിനാണെന്നും മനസ്സിലാക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.

ഘട്ടം 3: നിങ്ങളുടെ ടൂളുകൾ തിരഞ്ഞെടുത്ത് ഇന്റഗ്രേറ്റ് ചെയ്യുക

നിങ്ങളുടെ ടീമിന്റെ ബജറ്റ്, സാങ്കേതിക വൈദഗ്ദ്ധ്യം, നിലവിലുള്ള ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ എന്നിവയ്ക്ക് അനുയോജ്യമായ ഒരു കൂട്ടം ടൂളുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

• CI/CD ഇന്റഗ്രേഷൻ: നിങ്ങളുടെ പൈപ്പ്ലൈനിലേക്ക് ലൈറ്റ്ഹൗസ് സിഐ ചേർത്തുകൊണ്ട് ആരംഭിക്കുക. ഓരോ പുൾ അഭ്യർത്ഥനയിലും പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ ഇത് കോൺഫിഗർ ചെയ്യുക. തുടക്കത്തിൽ, നിങ്ങളുടെ ബജറ്റുകൾ പരാജയപ്പെടുമ്പോൾ `error` എന്നതിനേക്കാൾ `warn` ചെയ്യാൻ മാത്രം സജ്ജമാക്കുക. ഇത് ടീമിന് അവരുടെ വർക്ക്ഫ്ലോ തടസ്സപ്പെടുത്താതെ ഡാറ്റ കാണുന്നത് ശീലിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
• ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ: നിങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്ന എല്ലാ ഡാറ്റയും ദൃശ്യമല്ലെങ്കിൽ ഉപയോഗശൂന്യമാണ്. കാലക്രമേണ നിങ്ങളുടെ പ്രധാന മെട്രിക്കുകൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്ന ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ സജ്ജമാക്കുക (നിങ്ങളുടെ RUM ദാതാവിന്റെ UI അല്ലെങ്കിൽ ഗ്രാഫാന പോലുള്ള ഒരു ആന്തരിക ഉപകരണം ഉപയോഗിച്ച്). പെർഫോമൻസ് മുൻഗണനയിൽ നിലനിർത്താൻ ഈ ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ പങ്കിട്ട സ്ക്രീനുകളിൽ പ്രദർശിപ്പിക്കുക.
• അലേർട്ടിംഗ്: നിങ്ങളുടെ RUM ഡാറ്റയ്ക്കായി അലേർട്ടുകൾ കോൺഫിഗർ ചെയ്യുക. നിങ്ങളുടെ p75 LCP പെട്ടെന്ന് 20% വർദ്ധിക്കുകയോ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പുതിയ ഡിപ്ലോയ്മെന്റിന് ശേഷം നിങ്ങളുടെ CLS സ്കോർ മോശമാവുകയോ ചെയ്താൽ നിങ്ങളെ സ്വയമേവ അറിയിക്കണം.

ഘട്ടം 4: ആവർത്തിക്കുകയും ഒരു പെർഫോമൻസ് സംസ്കാരം വളർത്തുകയും ചെയ്യുക

തുടർച്ചയായ നിരീക്ഷണം ഒരു തവണത്തെ സജ്ജീകരണമല്ല; ഇത് പരിഷ്കരണത്തിന്റെയും സാംസ്കാരിക മാറ്റത്തിന്റെയും തുടർച്ചയായ ഒരു പ്രക്രിയയാണ്.

• മുന്നറിയിപ്പിൽ നിന്ന് പരാജയത്തിലേക്ക് മാറുക: നിങ്ങളുടെ ടീം സിഐ പരിശോധനകളുമായി പൊരുത്തപ്പെട്ടുകഴിഞ്ഞാൽ, ബജറ്റ് അസേർഷനുകൾ `warn` എന്നതിൽ നിന്ന് `error` എന്നതിലേക്ക് മാറ്റുക. ഇത് പെർഫോമൻസ് ബജറ്റിനെ പുതിയ കോഡിന് ഒരു കഠിനമായ ആവശ്യകതയാക്കുന്നു.
• മെട്രിക്കുകൾ പതിവായി അവലോകനം ചെയ്യുക: പെർഫോമൻസ് ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ അവലോകനം ചെയ്യാൻ പതിവായി മീറ്റിംഗുകൾ (ഉദാ., രണ്ടാഴ്ചയിലൊരിക്കൽ) നടത്തുക. ട്രെൻഡുകൾ ചർച്ച ചെയ്യുക, വിജയങ്ങൾ ആഘോഷിക്കുക, ഏതെങ്കിലും റിഗ്രഷനുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുക.
• കുറ്റപ്പെടുത്തലില്ലാത്ത പോസ്റ്റ്‌മോർട്ടങ്ങൾ നടത്തുക: ഒരു പ്രധാന റിഗ്രഷൻ സംഭവിക്കുമ്പോൾ, അതിനെ ഒരു പഠന അവസരമായി കണക്കാക്കുക, കുറ്റം ആരോപിക്കാനുള്ള അവസരമായിട്ടല്ല. എന്താണ് സംഭവിച്ചതെന്നും, ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഗാർഡുകൾ എന്തുകൊണ്ട് അത് പിടിച്ചില്ലെന്നും, നിങ്ങൾക്ക് സിസ്റ്റം എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്താമെന്നും വിശകലനം ചെയ്യുക.
• എല്ലാവരെയും ഉത്തരവാദികളാക്കുക: പ്രകടനം ഒരു പങ്കിട്ട ഉത്തരവാദിത്തമാണ്. ഒരു ഡിസൈനർ ഒരു വലിയ ഹീറോ വീഡിയോ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതും, ഒരു മാർക്കറ്റർ ഒരു പുതിയ ട്രാക്കിംഗ് സ്ക്രിപ്റ്റ് ചേർക്കുന്നതും, ഒരു ഡെവലപ്പർ ഒരു ലൈബ്രറി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതും എല്ലാം സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നു. ഒരു ശക്തമായ പ്രകടന സംസ്കാരം ഈ തീരുമാനങ്ങൾ അവയുടെ പ്രകടനച്ചെലവിനെക്കുറിച്ചുള്ള ധാരണയോടെ എടുക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

അഡ്വാൻസ്ഡ് ആശയങ്ങളും ഭാവിയിലെ ട്രെൻഡുകളും

നിങ്ങളുടെ സ്ട്രാറ്റജി പക്വത പ്രാപിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾക്ക് പ്രകടന നിരീക്ഷണത്തിന്റെ കൂടുതൽ നൂതനമായ മേഖലകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ കഴിയും.

• തേർഡ്-പാർട്ടി സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ നിരീക്ഷിക്കൽ: തേർഡ്-പാർട്ടി സ്ക്രിപ്റ്റുകളുടെ പ്രകടന സ്വാധീനം വേർതിരിച്ച് അളക്കുക. വെബ്പേജ്ടെസ്റ്റ് പോലുള്ള ടൂളുകൾക്ക് മുമ്പും ശേഷവുമുള്ള താരതമ്യം കാണിക്കാൻ നിർദ്ദിഷ്ട ഡൊമെയ്‌നുകൾ ബ്ലോക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയും. ചില RUM സൊല്യൂഷനുകൾക്ക് തേർഡ് പാർട്ടികളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ടാഗ് ചെയ്യാനും സെഗ്മെന്റ് ചെയ്യാനും കഴിയും.
• സെർവർ-സൈഡ് പെർഫോമൻസ് പ്രൊഫൈലിംഗ്: സെർവർ-സൈഡ് റെൻഡറിംഗ് (SSR) അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റാറ്റിക് സൈറ്റ് ജനറേഷൻ (SSG) ഉപയോഗിക്കുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക്, ടൈം ടു ഫസ്റ്റ് ബൈറ്റ് (TTFB) പോലുള്ള മെട്രിക്കുകൾ നിർണായകമാകും. നിങ്ങളുടെ നിരീക്ഷണത്തിൽ സെർവർ പ്രതികരണ സമയങ്ങളും ഉൾപ്പെടുത്തണം.
• AI-പവേർഡ് അനോമലി ഡിറ്റക്ഷൻ: പല ആധുനിക APM/RUM പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളും നിങ്ങളുടെ പെർഫോമൻസ് ഡാറ്റയിലെ അപാകതകൾ സ്വയമേവ കണ്ടെത്തുന്നതിന് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, ഇത് അലേർട്ട് ക്ഷീണം കുറയ്ക്കുകയും ഉപയോക്താക്കൾക്ക് മുമ്പായി പ്രശ്നങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• എഡ്ജിന്റെ ഉദയം: കൂടുതൽ ലോജിക് എഡ്ജ് നെറ്റ്‌വർക്കുകളിലേക്ക് (ഉദാ., ക്ലൗഡ്ഫ്ലെയർ വർക്കേഴ്സ്, വെർസെൽ എഡ്ജ് ഫംഗ്ഷനുകൾ) മാറുമ്പോൾ, എഡ്ജിലെ പ്രകടനം നിരീക്ഷിക്കുന്നത് ഒരു പുതിയ അതിർത്തിയായി മാറുന്നു, ഉപയോക്താവിനോട് അടുത്ത് കമ്പ്യൂട്ടേഷൻ സമയം അളക്കാൻ കഴിയുന്ന ടൂളുകൾ ആവശ്യമാണ്.

ഉപസംഹാരം: പെർഫോമൻസ് ഒരു തുടർയാത്രയായി

മാനുവൽ പെർഫോമൻസ് ഓഡിറ്റുകളിൽ നിന്ന് തുടർച്ചയായ, ഓട്ടോമേറ്റഡ് നിരീക്ഷണത്തിന്റെ ഒരു സിസ്റ്റത്തിലേക്കുള്ള മാറ്റം ഏതൊരു ഓർഗനൈസേഷനും ഒരു പരിവർത്തനപരമായ ചുവടുവെപ്പാണ്. ഇത് പ്രകടനത്തെ ഒരു റിയാക്ടീവ്, ഇടയ്ക്കിടെയുള്ള ക്ലീൻ-അപ്പ് ടാസ്ക്കിൽ നിന്ന് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്‌മെന്റ് ലൈഫ് സൈക്കിളിന്റെ ഒരു പ്രോആക്ടീവ്, അവിഭാജ്യ ഘടകമാക്കി മാറ്റുന്നു.

സിന്തറ്റിക് മോണിറ്ററിംഗിന്റെ നിയന്ത്രിതവും സ്ഥിരതയുള്ളതുമായ ഫീഡ്‌ബാക്ക്, റിയൽ യൂസർ മോണിറ്ററിംഗിന്റെ യഥാർത്ഥ ലോക സത്യം, CI/CD, പെർഫോമൻസ് ബജറ്റുകളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോ ഇന്റഗ്രേഷൻ എന്നിവ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങളുടെ ഉപയോക്തൃ അനുഭവം സംരക്ഷിക്കുന്ന ഒരു ശക്തമായ സിസ്റ്റം നിങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഈ സിസ്റ്റം നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനെ റിഗ്രഷനുകളിൽ നിന്ന് സംരക്ഷിക്കുന്നു, ഡാറ്റ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ നിങ്ങളുടെ ടീമിനെ ശാക്തീകരിക്കുന്നു, ആത്യന്തികമായി നിങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നത് പ്രവർത്തനക്ഷമം മാത്രമല്ല, നിങ്ങളുടെ ആഗോള പ്രേക്ഷകർക്ക് വേഗതയേറിയതും, ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതും, ആനന്ദകരവുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

യാത്ര ഒരു ചുവടുവെപ്പിൽ തുടങ്ങുന്നു. നിങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനരേഖ സ്ഥാപിക്കുക, നിങ്ങളുടെ ആദ്യ ബജറ്റ് സജ്ജമാക്കുക, നിങ്ങളുടെ ആദ്യത്തെ ഓട്ടോമേറ്റഡ് ചെക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുക. പ്രകടനം ഒരു ലക്ഷ്യസ്ഥാനമല്ല; ഇത് മെച്ചപ്പെടുത്തലിന്റെ ഒരു തുടർയാത്രയാണ്, ഓട്ടോമേഷനാണ് നിങ്ങളുടെ ഏറ്റവും വിശ്വസനീയമായ കോമ്പസ്.