റിയാക്ട് പെർഫോമൻസ് മോണിറ്ററിംഗ്: ആഗോള ഉപയോക്താക്കൾക്കായുള്ള യഥാർത്ഥ ഉപയോക്തൃ മെട്രിക്കുകൾ

ഇന്നത്തെ പരസ്പരം ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ഡിജിറ്റൽ ലോകത്ത്, ഉപയോക്തൃ അനുഭവം വളരെ പ്രധാനമാണ്. റിയാക്ട് ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിച്ച വെബ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക്, വേഗതയേറിയതും പ്രതികരണശേഷിയുള്ളതുമായ പ്രകടനം ഉറപ്പാക്കുന്നത് ഒരു സൗകര്യം മാത്രമല്ല; ഉപയോക്താക്കളെ നിലനിർത്തുന്നതിനും, കൺവേർഷൻ നിരക്കുകൾക്കും, മൊത്തത്തിലുള്ള ബിസിനസ്സ് വിജയത്തിനും ഇത് ഒരു നിർണായക ഘടകമാണ്. ഡെവലപ്പർമാർ പലപ്പോഴും നിയന്ത്രിത പരിതസ്ഥിതികളിലെ സിന്തറ്റിക് ടെസ്റ്റുകളെ ആശ്രയിക്കാറുണ്ടെങ്കിലും, ലോകമെമ്പാടുമുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന ഉപയോക്താക്കൾ നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുമായി എങ്ങനെ ഇടപഴകുന്നു എന്നതിന്റെ പ്രവചനാതീതമായ യാഥാർത്ഥ്യം പൂർണ്ണമായി പകർത്താൻ ഈ സിമുലേഷനുകൾക്ക് കഴിയില്ല. ഇവിടെയാണ് റിയൽ യൂസർ മോണിറ്ററിംഗ് (RUM) ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്തതായി മാറുന്നത്. നിങ്ങളുടെ ആഗോള ഉപയോക്തൃ അടിത്തറയുടെ യഥാർത്ഥ അനുഭവങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ RUM വിലയേറിയ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നു, സിന്തറ്റിക് ടെസ്റ്റുകൾക്ക് പലപ്പോഴും കണ്ടെത്താനാവാത്ത പ്രകടനത്തിലെ തടസ്സങ്ങൾ ഇത് വെളിപ്പെടുത്തുന്നു.

ഈ സമഗ്രമായ ഗൈഡ് റിയൽ യൂസർ മെട്രിക്കുകളുടെ കാഴ്ചപ്പാടിലൂടെ റിയാക്ട് പെർഫോമൻസ് മോണിറ്ററിംഗിനെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിൽ പ്രതിപാദിക്കുന്നു. എന്തുകൊണ്ടാണ് RUM നിർണായകമാകുന്നത്, ട്രാക്ക് ചെയ്യേണ്ട പ്രധാന മെട്രിക്കുകൾ, നിങ്ങളുടെ റിയാക്ട് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ RUM എങ്ങനെ നടപ്പിലാക്കാം, ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാം, കൂടാതെ യഥാർത്ഥത്തിൽ ആഗോളതലത്തിൽ ഉയർന്ന പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്ന ഒരു ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തിനായി നിങ്ങളുടെ കോഡ് എങ്ങനെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാം എന്നിവ നമ്മൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും.

റിയൽ യൂസർ മോണിറ്ററിംഗ് (RUM) മനസ്സിലാക്കുന്നു

റിയാക്ടിന്റെ പ്രത്യേകതകളിലേക്ക് കടക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, RUM എന്താണെന്ന് വ്യക്തമാക്കാം. റിയൽ യൂസർ മോണിറ്ററിംഗ്, എൻഡ്-യൂസർ എക്സ്പീരിയൻസ് മോണിറ്ററിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ഡിജിറ്റൽ എക്സ്പീരിയൻസ് മോണിറ്ററിംഗ് എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു, യഥാർത്ഥ ഉപയോക്താക്കളുടെ കാഴ്ചപ്പാടിൽ നിന്ന് ഒരു വെബ് ആപ്ലിക്കേഷന്റെ പ്രകടനത്തെയും ലഭ്യതയെയും കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റ നിഷ്ക്രിയമായി ശേഖരിക്കുന്നതിനെയാണ് ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്. നിയന്ത്രിത ലൊക്കേഷനുകളിൽ നിന്നുള്ള ഉപയോക്തൃ ഇടപെടലുകളെ അനുകരിക്കുന്ന സിന്തറ്റിക് മോണിറ്ററിംഗിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, RUM ഓരോ ഉപയോക്താവിൽ നിന്നും, ഓരോ ഉപകരണത്തിൽ നിന്നും, ഓരോ ലൊക്കേഷനിൽ നിന്നും, വ്യത്യസ്ത നെറ്റ്‌വർക്ക് സാഹചര്യങ്ങളിൽ നിന്നും ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നു. ഇത് നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷന്റെ യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ പ്രകടനത്തിന്റെ ആധികാരികവും സമഗ്രവുമായ കാഴ്ച നൽകുന്നു.

എന്തുകൊണ്ട് റിയാക്ട് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് RUM ഒഴിച്ചുകൂടാനാവില്ല

• ആധികാരികമായ ഉപയോക്തൃ അനുഭവ ഡാറ്റ: റിയാക്ട് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, അവയുടെ ഡൈനാമിക് സ്വഭാവവും ക്ലയിന്റ്-സൈഡ് റെൻഡറിംഗും കാരണം, ഉപയോക്താവിന്റെ ഉപകരണം, നെറ്റ്‌വർക്ക് വേഗത, ബ്രൗസർ എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ച് പ്രകടനത്തിൽ വലിയ വ്യത്യാസങ്ങൾ കാണിക്കാം. RUM ഈ വ്യതിയാനങ്ങളെ നേരിട്ട് പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു, നിയന്ത്രിത ടെസ്റ്റുകളേക്കാൾ ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തിന്റെ യഥാർത്ഥ ചിത്രം നൽകുന്നു.
• ആഗോളതലത്തിലുള്ള തടസ്സങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു: ഒരു പ്രധാന മെട്രോപൊളിറ്റൻ ഏരിയയിലെ അതിവേഗ ഫൈബർ കണക്ഷനിൽ മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു റിയാക്ട് കമ്പോണന്റ്, ഒരു വികസ്വര മേഖലയിലെ വേഗത കുറഞ്ഞ മൊബൈൽ നെറ്റ്‌വർക്കിൽ വളരെയധികം ബുദ്ധിമുട്ടിയേക്കാം. നിങ്ങളുടെ അന്താരാഷ്ട്ര ഉപയോക്താക്കളെ ബാധിക്കുന്ന ഭൂമിശാസ്ത്രപരമോ ഉപകരണ-നിർദ്ദിഷ്ടമോ ആയ പ്രകടന പ്രശ്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ RUM സഹായിക്കുന്നു.
• ബിസിനസ്സ് മെട്രിക്കുകളുമായുള്ള ബന്ധം: വേഗത കുറഞ്ഞ റിയാക്ട് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉപയോക്താക്കളിൽ നിരാശയുണ്ടാക്കുകയും, ഉയർന്ന ബൗൺസ് നിരക്കുകൾ, കുറഞ്ഞ കൺവേർഷൻ നിരക്കുകൾ, ഇടപഴകൽ കുറയുകയും ചെയ്യുന്നു. പ്രകടന മെട്രിക്കുകളെ പ്രധാന ബിസിനസ്സ് സൂചകങ്ങളുമായി നേരിട്ട് ബന്ധപ്പെടുത്താൻ RUM നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് പ്രകടന ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ശ്രമങ്ങൾക്കുള്ള നിക്ഷേപത്തിൽ നിന്നുള്ള വരുമാനം തെളിയിക്കുന്നു.
• പ്രശ്നങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി കണ്ടെത്തൽ: പുതിയ കോഡ് വിന്യസിക്കുമ്പോഴോ ഉപയോക്തൃ ട്രാഫിക് പാറ്റേണുകൾ മാറുമ്പോഴോ തത്സമയം പ്രകടനത്തിലെ തകർച്ചയെക്കുറിച്ച് RUM-ന് നിങ്ങളെ അറിയിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് വ്യാപകമായ ആഘാതത്തിന് മുമ്പ് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
• വൈവിധ്യമാർന്ന പരിതസ്ഥിതികൾക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യൽ: നിങ്ങളുടെ ആഗോള ഉപയോക്താക്കൾ അനേകം ഉപകരണങ്ങളും ബ്രൗസറുകളും നെറ്റ്‌വർക്ക് തരങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ വൈവിധ്യമാർന്ന സ്പെക്ട്രത്തിലുടനീളമുള്ള പ്രകടന പ്രൊഫൈൽ മനസ്സിലാക്കാൻ RUM ഡാറ്റ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു, നിർദ്ദിഷ്ട ഉപയോക്തൃ വിഭാഗങ്ങൾക്കായി ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾക്ക് വഴികാട്ടുന്നു.

RUM ഉപയോഗിച്ച് നിരീക്ഷിക്കേണ്ട പ്രധാന റിയാക്ട് പെർഫോമൻസ് മെട്രിക്കുകൾ

നിങ്ങളുടെ റിയാക്ട് ആപ്ലിക്കേഷന്റെ പ്രകടനം RUM ഉപയോഗിച്ച് ഫലപ്രദമായി നിരീക്ഷിക്കുന്നതിന്, വേഗതയെയും പ്രതികരണശേഷിയെയും കുറിച്ചുള്ള ഉപയോക്താവിന്റെ ധാരണയെ യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന മെട്രിക്കുകളിൽ നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. വ്യവസായം ഒരു കൂട്ടം സ്റ്റാൻഡേർഡ് മെട്രിക്കുകളിൽ ഒത്തുചേർന്നിട്ടുണ്ട്, പ്രത്യേകിച്ച് ഗൂഗിളിന്റെ കോർ വെബ് വൈറ്റൽസ്, ഇത് ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തിനും സെർച്ച് എഞ്ചിൻ റാങ്കിംഗിനും ഒരുപോലെ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു.

കോർ വെബ് വൈറ്റൽസ്

ഒരു ആരോഗ്യകരമായ സൈറ്റ് അനുഭവത്തിന് ഗൂഗിൾ നിർണായകമായി കണക്കാക്കുന്ന മൂന്ന് നിർദ്ദിഷ്ട മെട്രിക്കുകളാണ് ഇവ, ഇത് സെർച്ച് റാങ്കിംഗുകളെ സ്വാധീനിക്കുന്നു. ഇവ വലിയ പേജ് എക്സ്പീരിയൻസ് സിഗ്നലുകളുടെ ഭാഗമാണ്.

• ലാർജസ്റ്റ് കണ്ടന്റ്ഫുൾ പെയിന്റ് (LCP): വ്യൂപോർട്ടിനുള്ളിലെ ഏറ്റവും വലിയ ചിത്രമോ ടെക്സ്റ്റ് ബ്ലോക്കോ ദൃശ്യമാകുന്നതിന് എടുക്കുന്ന സമയം ഈ മെട്രിക് അളക്കുന്നു. റിയാക്ട് ആപ്ലിക്കേഷനുകളെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, LCP പലപ്പോഴും നിർണായക കമ്പോണന്റുകളുടെ പ്രാരംഭ റെൻഡറിംഗുമായോ ഹീറോ ചിത്രങ്ങൾ/ബാനറുകൾ ലോഡ് ചെയ്യുന്നതുമായോ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ഒരു മോശം LCP പ്രാരംഭ ലോഡിംഗ് അനുഭവത്തിന്റെ വേഗത കുറവാണെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് ഉപയോക്തൃ ഇടപഴകലിന് ദോഷകരമാകും, പ്രത്യേകിച്ച് വേഗത കുറഞ്ഞ കണക്ഷനുകളിലോ പഴയ ഉപകരണങ്ങളിലോ ഉള്ള ഉപയോക്താക്കൾക്ക്.

  ആഗോള ആഘാതം: പരിമിതമായ ബ്രോഡ്‌ബാൻഡ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ഉള്ള അല്ലെങ്കിൽ മൊബൈൽ ഡാറ്റയെ വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്ന പ്രദേശങ്ങളിലെ ഉപയോക്താക്കൾ LCP-യോട് പ്രത്യേകിച്ചും സെൻസിറ്റീവ് ആയിരിക്കും. LCP-യ്‌ക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക എന്നതിനർത്ഥം, ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ സ്ഥാനം പരിഗണിക്കാതെ നിങ്ങളുടെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ഉള്ളടക്കം എത്രയും വേഗത്തിൽ ലോഡ് ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക എന്നതാണ്.

• ഇന്ററാക്ഷൻ ടു നെക്സ്റ്റ് പെയിന്റ് (INP): (മുമ്പ് ഫസ്റ്റ് ഇൻപുട്ട് ഡിലേ - FID). പേജുമായുള്ള എല്ലാ ഉപയോക്തൃ ഇടപെടലുകളുടെയും (ക്ലിക്കുകൾ, ടാപ്പുകൾ, കീപ്രസ്സുകൾ) ലേറ്റൻസി INP അളക്കുന്നു. ഇത് ഏറ്റവും ദൈർഘ്യമേറിയ ഒരൊറ്റ ഇടപെടൽ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. കുറഞ്ഞ INP വളരെ പ്രതികരണശേഷിയുള്ള ഒരു യൂസർ ഇന്റർഫേസ് ഉറപ്പാക്കുന്നു. റിയാക്ടിനെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം ഇത് നിർണായകമാണ്, കാരണം ഉപയോക്തൃ ഇടപെടൽ സമയത്ത് കനത്ത ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് എക്സിക്യൂഷൻ പ്രധാന ത്രെഡിനെ തടഞ്ഞേക്കാം, ഇത് ഒരു ഉപയോക്താവിന്റെ പ്രവർത്തനവും ആപ്ലിക്കേഷന്റെ പ്രതികരണവും തമ്മിൽ ശ്രദ്ധേയമായ കാലതാമസത്തിന് കാരണമാകുന്നു.

  ആഗോള ആഘാതം: ലോകത്തിന്റെ പല ഭാഗങ്ങളിലും സാധാരണമായ, കുറഞ്ഞ പ്രോസസ്സിംഗ് പവറുള്ള ഉപകരണങ്ങൾക്ക് ഉയർന്ന INP മൂല്യങ്ങൾ ഉണ്ടാകാനുള്ള സാധ്യത കൂടുതലാണ്. INP ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നത് നിങ്ങളുടെ റിയാക്ട് ആപ്ലിക്കേഷൻ ശക്തി കുറഞ്ഞ ഹാർഡ്‌വെയറിലും വേഗതയേറിയതും സുഗമവുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് നിങ്ങളുടെ ഉപയോക്തൃ അടിത്തറയുടെ പ്രവേശനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

• ക്യുമുലേറ്റീവ് ലേഔട്ട് ഷിഫ്റ്റ് (CLS): ഒരു പേജിന്റെ മുഴുവൻ ജീവിതകാലത്തും സംഭവിക്കുന്ന എല്ലാ അപ്രതീക്ഷിത ലേഔട്ട് ഷിഫ്റ്റുകളുടെയും ആകെത്തുക CLS അളക്കുന്നു. ഉയർന്ന CLS സ്കോർ അർത്ഥമാക്കുന്നത് ഉപയോക്താവ് അവരുമായി സംവദിക്കാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ പേജിലെ ഘടകങ്ങൾ പ്രവചനാതീതമായി നീങ്ങുന്നു എന്നാണ്, ഇത് നിരാശാജനകമായ അനുഭവത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. റിയാക്റ്റിൽ, കമ്പോണന്റുകൾ വ്യത്യസ്ത വലുപ്പങ്ങളിൽ റെൻഡർ ചെയ്യുകയോ, അളവുകളില്ലാതെ ചിത്രങ്ങൾ ലോഡുചെയ്യുകയോ, അല്ലെങ്കിൽ ഡൈനാമിക്കായി ചേർത്ത ഉള്ളടക്കം നിലവിലുള്ള ഘടകങ്ങളെ തള്ളുകയോ ചെയ്താൽ ഇത് സംഭവിക്കാം.

  ആഗോള ആഘാതം: നെറ്റ്‌വർക്ക് ലേറ്റൻസി CLS വർദ്ധിപ്പിക്കും, കാരണം അസറ്റുകൾ കൂടുതൽ സാവധാനത്തിൽ ലോഡുചെയ്യുന്നു, ഇത് ഘടകങ്ങൾ കൂടുതൽ സമയം റീഫ്ലോ ചെയ്യാൻ കാരണമാകുന്നു. സ്ഥിരതയുള്ള ലേഔട്ടുകൾ ഉറപ്പാക്കുന്നത് എല്ലാ ഉപയോക്താക്കൾക്കും പ്രയോജനകരമാണ്, തെറ്റായ ക്ലിക്കുകൾ തടയുകയും വൈവിധ്യമാർന്ന നെറ്റ്‌വർക്ക് സാഹചര്യങ്ങളിൽ വായനാക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

റിയാക്ടിനുള്ള മറ്റ് അവശ്യ RUM മെട്രിക്കുകൾ

• ഫസ്റ്റ് കണ്ടന്റ്ഫുൾ പെയിന്റ് (FCP): പേജ് ലോഡ് ചെയ്യാൻ തുടങ്ങുന്നത് മുതൽ പേജിന്റെ ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ ഏതെങ്കിലും ഭാഗം സ്ക്രീനിൽ റെൻഡർ ചെയ്യുന്നത് വരെയുള്ള സമയം അളക്കുന്നു. LCP "ഏറ്റവും വലിയ" ഉള്ളടക്കത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുമ്പോൾ, ഒരു ഹെഡറോ പശ്ചാത്തല നിറമോ പോലുള്ള ആദ്യത്തെ വിഷ്വൽ ഫീഡ്‌ബായ്ക്കിനെ FCP സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
• ടൈം ടു ഇന്ററാക്ടീവ് (TTI): പേജ് ലോഡ് ചെയ്യാൻ തുടങ്ങുന്നത് മുതൽ അത് ദൃശ്യപരമായി റെൻഡർ ചെയ്യുകയും അതിന്റെ പ്രാഥമിക ഉറവിടങ്ങൾ ലോഡ് ചെയ്യുകയും ഉപയോക്തൃ ഇൻപുട്ടിനോട് വിശ്വസനീയമായി പ്രതികരിക്കാൻ കഴിവുള്ളതാകുകയും ചെയ്യുന്നത് വരെയുള്ള സമയം അളക്കുന്നു. റിയാക്ട് ആപ്പുകളെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, എല്ലാ പ്രധാന ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റും പാഴ്സ് ചെയ്ത് എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുകയും ഇവന്റ് ഹാൻഡ്‌ലറുകൾ അറ്റാച്ചുചെയ്യുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ എന്നാണ് ഇതിനർത്ഥം.
• ടോട്ടൽ ബ്ലോക്കിംഗ് ടൈം (TBT): ഇൻപുട്ട് റെസ്പോൺസീവ്നസ് തടയാൻ കഴിയുന്നത്ര സമയം പ്രധാന ത്രെഡ് ബ്ലോക്ക് ചെയ്യപ്പെട്ട FCP-യ്ക്കും TTI-യ്ക്കും ഇടയിലുള്ള മൊത്തം സമയം അളക്കുന്നു. ഉയർന്ന TBT, ഉപയോക്തൃ ഇടപെടൽ തടയുന്ന കാര്യമായ ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് എക്സിക്യൂഷനെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് INP-യെ നേരിട്ട് ബാധിക്കുന്നു.
• റിസോഴ്സ് ടൈമിംഗ്: DNS ലുക്കപ്പ്, TCP കണക്ഷൻ, TLS ഹാൻഡ്‌ഷേക്ക്, അഭ്യർത്ഥന, പ്രതികരണ സമയം എന്നിവയുൾപ്പെടെ വ്യക്തിഗത റിസോഴ്സ് (ചിത്രങ്ങൾ, സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ, CSS, ഫോണ്ടുകൾ, API കോളുകൾ) ലോഡ് സമയങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള വിശദമായ മെട്രിക്കുകൾ. വേഗത കുറഞ്ഞ അസറ്റുകളോ മൂന്നാം കക്ഷി സ്ക്രിപ്റ്റുകളോ കണ്ടെത്താൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.
• കസ്റ്റം മെട്രിക്കുകൾ: സ്റ്റാൻഡേർഡ് മെട്രിക്കുകൾക്ക് പുറമെ, നിങ്ങളുടെ റിയാക്ട് ആപ്ലിക്കേഷന്റെ തനതായ സവിശേഷതകൾക്ക് അനുയോജ്യമായ കസ്റ്റം RUM മെട്രിക്കുകൾ നിങ്ങൾക്ക് നിർവചിക്കാം. ഉദാഹരണങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു:
  • ആദ്യത്തെ ഡാറ്റ ലോഡ് ചെയ്യാനുള്ള സമയം (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഡാഷ്ബോർഡ് കമ്പോണന്റിനായി)
  • ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട നിർണായക കമ്പോണന്റ് റെൻഡർ ചെയ്യാനുള്ള സമയം
  • ക്ലയിന്റിന്റെ കാഴ്ചപ്പാടിൽ നിന്നുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട API കോളുകളുടെ ലേറ്റൻസി
  • വിജയിച്ചതും പരാജയപ്പെട്ടതുമായ കമ്പോണന്റ് മൗണ്ടുകൾ/അൺമൗണ്ടുകൾ (ഇത് കൂടുതൽ എറർ ട്രാക്കിംഗിനാണ്)
  ഈ കസ്റ്റം മെട്രിക്കുകൾ നിങ്ങളുടെ റിയാക്ട് ആർക്കിടെക്ചറിനുള്ളിലെ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അനുഭവപ്പെടുന്ന പ്രകടനത്തിലെ തടസ്സങ്ങളെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നു.

റിയാക്ട് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ റിയൽ യൂസർ മെട്രിക്കുകൾ എങ്ങനെ ശേഖരിക്കാം

RUM ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിൽ ബ്രൗസർ API-കൾ ഉപയോഗിക്കുകയോ മൂന്നാം കക്ഷി ടൂളുകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുകയോ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഒരു ശക്തമായ RUM സജ്ജീകരണം പലപ്പോഴും ഈ രണ്ട് സമീപനങ്ങളും സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.

ബ്രൗസർ പെർഫോമൻസ് API-കൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു

ആധുനിക ബ്രൗസറുകൾ ഉപയോക്താവിന്റെ ബ്രൗസറിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് വിശദമായ പ്രകടന ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന ശക്തമായ API-കൾ നൽകുന്നു. ഇതാണ് ഏതൊരു RUM സൊല്യൂഷന്റെയും അടിസ്ഥാനം.

• PerformanceObserver API: മിക്ക വെബ് വൈറ്റലുകളും മറ്റ് പെർഫോമൻസ് ടൈംലൈൻ എൻട്രികളും ശേഖരിക്കാനുള്ള ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്ന മാർഗ്ഗമാണിത്. paint (FCP, LCP-യ്ക്ക്), layout-shift (CLS-ന്), longtask (TBT-യ്ക്ക്), event (INP-യ്ക്ക്) എന്നിങ്ങനെയുള്ള വിവിധ തരം പ്രകടന ഇവന്റുകൾ സംഭവിക്കുമ്പോൾ തന്നെ അവ സബ്സ്ക്രൈബ് ചെയ്യാൻ ഇത് നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.

              
              const observer = new PerformanceObserver((entryList) => {
                  for (const entry of entryList.getEntries()) {
                      // Process performance entry, e.g., send to analytics
                      console.log(entry.entryType, entry.name, entry.startTime, entry.duration);
                  }
              });
  
              // Observe different types of performance entries
              observer.observe({ type: 'paint', buffered: true });
              observer.observe({ type: 'layout-shift', buffered: true });
              observer.observe({ type: 'longtask', buffered: true });
              observer.observe({ type: 'event', buffered: true });
              observer.observe({ type: 'navigation', buffered: true });
              observer.observe({ type: 'resource', buffered: true });
          
              
  
                
                  Copy
                
              
            

  ഒബ്സർവർ ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് സംഭവിച്ച എൻട്രികൾ പിടിച്ചെടുക്കാൻ buffered: true ഉപയോഗിക്കുന്നത് പ്രധാനമാണ്.

• നാവിഗേഷൻ ടൈമിംഗ് API (performance.timing): മൊത്തത്തിലുള്ള നാവിഗേഷനും ഡോക്യുമെന്റ് ലോഡ് ലൈഫ് സൈക്കിളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ടൈമിംഗ് മെട്രിക്കുകൾ നൽകുന്നു. മിക്ക ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങളിലും PerformanceObserver ഇതിനെ വലിയ തോതിൽ മാറ്റിസ്ഥാപിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, ഇതിന് ഇപ്പോഴും ഉപയോഗപ്രദമായ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ടൈംസ്റ്റാമ്പുകൾ നൽകാൻ കഴിയും.
• റിസോഴ്സ് ടൈമിംഗ് API (performance.getEntriesByType('resource')): ഡോക്യുമെന്റ് ലോഡുചെയ്ത ഓരോ റിസോഴ്സിനും (ചിത്രങ്ങൾ, സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ, CSS, XHR-കൾ മുതലായവ) വിശദമായ ടൈമിംഗ് വിവരങ്ങൾ നൽകുന്ന PerformanceResourceTiming ഒബ്ജക്റ്റുകളുടെ ഒരു നിര നൽകുന്നു. വേഗത കുറഞ്ഞ അസറ്റുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് മികച്ചതാണ്.
• ലോംഗ് ടാസ്ക്സ് API (PerformanceObserver({ type: 'longtask' })): പ്രധാന ത്രെഡിനെ തടയുന്ന, മോശം പ്രതികരണശേഷിക്ക് (ഉയർന്ന TBT, INP) കാരണമാകുന്ന ദൈർഘ്യമേറിയ ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ടാസ്ക്കുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നു.
• ഇവന്റ് ടൈമിംഗ് API (PerformanceObserver({ type: 'event' })): ഉപയോക്തൃ ഇടപെടലുകൾക്കുള്ള വിശദമായ ടൈമിംഗ് വിവരങ്ങൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു, INP കണക്കാക്കുന്നതിന് ഇത് നിർണ്ണായകമാണ്.

മൂന്നാം കക്ഷി RUM ടൂളുകളും അനലിറ്റിക്സ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളും

ബ്രൗസർ API-കൾ അസംസ്കൃത ഡാറ്റ നൽകുമ്പോൾ, ഒരു സമർപ്പിത RUM ടൂളുമായോ അനലിറ്റിക്സ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുമായോ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് ഡാറ്റ ശേഖരണം, സമാഹരണം, ദൃശ്യവൽക്കരണം, അലേർട്ടിംഗ് എന്നിവയെ ഗണ്യമായി ലളിതമാക്കും. ഈ ടൂളുകൾ പലപ്പോഴും ഡാറ്റാ സാംപ്ലിംഗ്, സമാഹരണം, ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ ഡാഷ്ബോർഡുകൾ നൽകൽ എന്നിവയുടെ സങ്കീർണ്ണതകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.

• ഗൂഗിൾ അനലിറ്റിക്സ് (GA4 + വെബ് വൈറ്റൽസ്): ഗൂഗിൾ അനലിറ്റിക്സ് 4 (GA4)-ന് വെബ് വൈറ്റൽസ് ട്രാക്ക് ചെയ്യാനുള്ള പ്രാദേശിക കഴിവുകളുണ്ട്. കോർ വെബ് വൈറ്റൽസ് ഡാറ്റ നേരിട്ട് GA4-ലേക്ക് അയയ്ക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് web-vitals പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിക്കാം. പല ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും ഇത് ചെലവ് കുറഞ്ഞ ഒരു പരിഹാരമാണ് കൂടാതെ പ്രകടന ഡാറ്റയെ ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റ മെട്രിക്കുകളുമായി ബന്ധപ്പെടുത്താൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.

              
              // Example using web-vitals library
              import { getCLS, getFID, getLCP, getINP } from 'web-vitals';
  
              function sendToAnalytics(metric) {
                  const body = JSON.stringify(metric);
                  // Replace with your actual analytics sending logic (e.g., Google Analytics, custom endpoint)
                  if (navigator.sendBeacon) {
                      navigator.sendBeacon('/analytics', body);
                  } else {
                      fetch('/analytics', { body, method: 'POST', keepalive: true });
                  }
              }
  
              getCLS(sendToAnalytics);
              getFID(sendToAnalytics); // Deprecated in favor of INP for Core Web Vitals
              getLCP(sendToAnalytics);
              getINP(sendToAnalytics); // Recommend this for responsiveness
          
              
  
                
                  Copy
                
              
            

  ഈ web-vitals ലൈബ്രറി ശരിയായ സമയത്ത് മെട്രിക്കുകൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നതിന്റെ സങ്കീർണ്ണതകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, പേജ് അൺലോഡ് ചെയ്യപ്പെടുമ്പോഴോ ദൃശ്യപരത മാറുമ്പോഴോ CLS റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യപ്പെടുന്നു).

• സമർപ്പിത RUM പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, New Relic, Datadog, Dynatrace, Sentry, Splunk Observability, AppDynamics): ഇവ ശക്തമായ RUM കഴിവുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന സമഗ്രമായ ആപ്ലിക്കേഷൻ പെർഫോമൻസ് മോണിറ്ററിംഗ് (APM) ടൂളുകളാണ്. അവ ആഴത്തിലുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ, ഓട്ടോമാറ്റിക് ഇൻസ്ട്രുമെന്റേഷൻ, അനോമലി ഡിറ്റക്ഷൻ, നിങ്ങളുടെ മുഴുവൻ സ്റ്റാക്കിലുടനീളമുള്ള (ഫ്രണ്ട്എൻഡ്, ബാക്കെൻഡ്, ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ) സംയോജനങ്ങൾ എന്നിവ നൽകുന്നു.
  • ഗുണങ്ങൾ: സമ്പന്നമായ ഡാഷ്ബോർഡുകൾ, ബാക്കെൻഡ് പ്രകടനവുമായുള്ള പരസ്പരബന്ധം, വിപുലമായ അലേർട്ടിംഗ്, ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് ട്രെയ്‌സിംഗിനുള്ള പിന്തുണ.
  • ദോഷങ്ങൾ: ചെലവേറിയതാകാം, കൂടുതൽ സജ്ജീകരണം ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം.
  • ആഗോള കാഴ്ചപ്പാട്: പലതും ആഗോള ഡാറ്റാ സെന്ററുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുകയും ഭൂമിശാസ്ത്രം, നെറ്റ്‌വർക്ക് തരം, ഉപകരണം എന്നിവ അനുസരിച്ച് പ്രകടനം വിഭജിക്കുകയും ചെയ്യും, ഇത് അന്താരാഷ്ട്ര ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.
• പ്രത്യേക വെബ് പെർഫോമൻസ് മോണിറ്ററിംഗ് ടൂളുകൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, SpeedCurve, Calibre, Lighthouse CI): ഈ ടൂളുകൾ പലപ്പോഴും ഫ്രണ്ട്എൻഡ് പ്രകടനത്തിൽ വളരെയധികം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു, RUM-നെ സിന്തറ്റിക് മോണിറ്ററിംഗ്, വിശദമായ വാട്ടർഫാൾ ചാർട്ടുകൾ, ബഡ്ജറ്റ് മാനേജ്‌മെന്റ് എന്നിവയുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.

ആന്തരിക മെട്രിക്കുകൾക്കായി കസ്റ്റം റിയാക്ട് നടപ്പിലാക്കലുകൾ

കൂടുതൽ സൂക്ഷ്മമായ, റിയാക്ട്-നിർദ്ദിഷ്ട ഉൾക്കാഴ്ചകൾക്കായി, നിങ്ങൾക്ക് റിയാക്ടിന്റെ ബിൽറ്റ്-ഇൻ ടൂളുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്താം അല്ലെങ്കിൽ കസ്റ്റം ഹുക്കുകൾ ഉണ്ടാക്കാം.

• React.Profiler: ഈ API പ്രധാനമായും വികസനത്തിനും ഡീബഗ്ഗിംഗിനുമുള്ളതാണ്, എന്നാൽ അതിന്റെ ആശയങ്ങൾ പ്രൊഡക്ഷൻ ഡാറ്റാ ശേഖരണത്തിനായി പൊരുത്തപ്പെടുത്താം (ശ്രദ്ധയോടെ, കാരണം ഇതിന് ഓവർഹെഡ് ഉണ്ടാകാം). ഒരു റിയാക്ട് ആപ്ലിക്കേഷൻ എത്ര തവണ റെൻഡർ ചെയ്യുന്നുവെന്നും റെൻഡറിംഗിന്റെ "ചെലവ്" എന്താണെന്നും അളക്കാൻ ഇത് നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.

              
              import React from 'react';
  
              function MyComponent() {
                  return (
                      <React.Profiler id="MyComponent" onRender={(id, phase, actualDuration, baseDuration, startTime, commitTime, interactions) => {
                          // Log or send performance data for this component
                          console.log(`Component: ${id}, Phase: ${phase}, Actual Duration: ${actualDuration}ms`);
                          // Consider sending this data to your RUM endpoint with additional context
                      }}>
                          <div>... My React Component Content ...</div>
                      </React.Profiler>
                  );
              }
          
              
  
                
                  Copy
                
              
            

  Profiler ശക്തമാണെങ്കിലും, പ്രൊഡക്ഷനിൽ RUM-നായി ഇത് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് അതിന്റെ ഓവർഹെഡിനെക്കുറിച്ചും നിങ്ങൾ എങ്ങനെ ഡാറ്റ സമാഹരിക്കുകയും സാമ്പിൾ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചും ശ്രദ്ധാപൂർവ്വമായ പരിഗണന ആവശ്യമാണ്. വിശാലമായ RUM-നെക്കാൾ ടാർഗെറ്റുചെയ്ത കമ്പോണന്റ് വിശകലനത്തിന് ഇത് കൂടുതൽ അനുയോജ്യമാണ്.

• റെൻഡറിംഗ് അളക്കുന്നതിനുള്ള കസ്റ്റം ഹുക്കുകൾ: നിർദ്ദിഷ്ട കമ്പോണന്റുകൾക്കായി റെൻഡർ കൗണ്ടുകളോ റീ-റെൻഡർ സമയങ്ങളോ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിന് useState, useEffect, useRef എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്ന കസ്റ്റം ഹുക്കുകൾ നിങ്ങൾക്ക് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.

ഒരു ആഗോള റിയാക്ട് ആപ്ലിക്കേഷനിൽ RUM നടപ്പിലാക്കൽ: പ്രായോഗിക ഘട്ടങ്ങൾ

ഒരു ആഗോള പ്രേക്ഷകരെ മനസ്സിൽ വെച്ചുകൊണ്ട്, നിങ്ങളുടെ റിയാക്ട് ആപ്ലിക്കേഷനിലേക്ക് RUM സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഘടനാപരമായ സമീപനം ഇതാ:

1. നിങ്ങളുടെ RUM തന്ത്രവും ടൂളുകളും തിരഞ്ഞെടുക്കുക

നിങ്ങൾ പ്രധാനമായും ഒരു കസ്റ്റം ബാക്കെൻഡ് ഉള്ള ബ്രൗസർ API-കളെയോ, ഒരു മൂന്നാം കക്ഷി RUM ദാതാവിനെയോ, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ഹൈബ്രിഡ് സമീപനത്തെയോ ആശ്രയിക്കുമോ എന്ന് തീരുമാനിക്കുക. ആഗോളതലത്തിൽ എത്താനും സമഗ്രമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾക്കും, ഒരു മൂന്നാം കക്ഷി ദാതാവ് പലപ്പോഴും സവിശേഷതകളുടെയും ഉപയോഗ എളുപ്പത്തിന്റെയും മികച്ച ബാലൻസ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

2. വെബ് വൈറ്റൽസ് റിപ്പോർട്ടിംഗ് സംയോജിപ്പിക്കുക

കോർ വെബ് വൈറ്റൽസ് പിടിച്ചെടുക്കാനും അവയെ നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുത്ത അനലിറ്റിക്സ് എൻഡ്‌പോയിന്റിലേക്ക് (ഉദാഹരണത്തിന്, ഗൂഗിൾ അനലിറ്റിക്സ്, ഒരു കസ്റ്റം സെർവർ) അയയ്ക്കാനും web-vitals ലൈബ്രറി ഉപയോഗിക്കുക. ഈ കോഡ് നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ ലൈഫ് സൈക്കിളിന്റെ തുടക്കത്തിൽ തന്നെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന്, index.js-ൽ അല്ലെങ്കിൽ പ്രധാന ആപ്പ് കമ്പോണന്റിന്റെ useEffect ഹുക്കിൽ).

3. പ്രധാന ഉപയോക്തൃ ഇടപെടലുകളും API കോളുകളും ഇൻസ്ട്രുമെന്റ് ചെയ്യുക

• API പ്രകടനം: നിർണായക API കോളുകൾക്ക് എടുക്കുന്ന സമയം അളക്കാൻ ബ്രൗസറിന്റെ fetch അല്ലെങ്കിൽ XMLHttpRequest ഇന്റർസെപ്ഷൻ (അല്ലെങ്കിൽ അവയ്ക്ക് ചുറ്റുമുള്ള ഒരു റാപ്പർ) ഉപയോഗിക്കുക. നിങ്ങൾക്ക് അഭ്യർത്ഥനകൾക്ക് തനതായ ഐഡന്റിഫയറുകൾ ചേർക്കാനും അവയുടെ ആരംഭ, അവസാന സമയങ്ങൾ ലോഗ് ചെയ്യാനും കഴിയും.

              
              // Example of a simple fetch wrapper for timing
              async function timedFetch(url, options) {
                  const startTime = performance.now();
                  try {
                      const response = await fetch(url, options);
                      const endTime = performance.now();
                      const duration = endTime - startTime;
                      console.log(`API Call to ${url} took ${duration}ms`);
                      // Send this metric to your RUM system, perhaps with status code and payload size
                      return response;
                  } catch (error) {
                      const endTime = performance.now();
                      const duration = endTime - startTime;
                      console.error(`API Call to ${url} failed after ${duration}ms:`, error);
                      // Send failure metric
                      throw error;
                  }
              }
          
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• കമ്പോണന്റ്-നിർദ്ദിഷ്ട മെട്രിക്കുകൾ: വളരെ നിർണായകമായ കമ്പോണന്റുകൾക്കായി, അവയുടെ മൗണ്ട്, അപ്‌ഡേറ്റ്, അൺമൗണ്ട് ദൈർഘ്യം നിരീക്ഷിക്കുന്നതിന് React.Profiler (ശ്രദ്ധയോടെ) അല്ലെങ്കിൽ കസ്റ്റം ഇൻസ്ട്രുമെന്റേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക. നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷന്റെ സങ്കീർണ്ണമായ ഭാഗങ്ങളിലെ പ്രകടന തകർച്ചകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിന് ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
• യൂസർ ഫ്ലോ ടൈമിംഗ്: ഒന്നിലധികം ഘട്ടങ്ങളുള്ള യൂസർ ഫ്ലോകൾക്ക് (ഉദാഹരണത്തിന്, "ആഡ് ടു കാർട്ട്" മുതൽ "ചെക്ക്ഔട്ട് കംപ്ലീറ്റ്" വരെ) എടുക്കുന്ന സമയം ട്രാക്ക് ചെയ്യുക. ഇത് ഉപയോക്താവിന്റെ യാത്രയുടെ പ്രകടനത്തെക്കുറിച്ച് ഒരു സമഗ്രമായ കാഴ്ച നൽകുന്നു.

4. സന്ദർഭോചിതമായ വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുക

RUM ഡാറ്റ ശരിക്കും വിലപ്പെട്ടതാകാൻ, അതിന് സന്ദർഭം ആവശ്യമാണ്. ഒരു ആഗോള പ്രേക്ഷകരെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, ഈ സന്ദർഭം നിർണായകമാണ്:

• യൂസർ ഏജന്റ്: ഉപകരണ തരം (ഡെസ്ക്ടോപ്പ്, മൊബൈൽ, ടാബ്‌ലെറ്റ്), ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റം, ബ്രൗസർ പതിപ്പ്. ചില പരിതസ്ഥിതികൾക്ക് മാത്രമുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.
• നെറ്റ്‌വർക്ക് വിവരങ്ങൾ: കണക്ഷൻ തരം (4G, Wi-Fi, ബ്രോഡ്‌ബാൻഡ്), എഫക്റ്റീവ് റൗണ്ട്-ട്രിപ്പ് ടൈം (RTT), ഡൗൺലോഡ്/അപ്‌ലോഡ് വേഗത. നെറ്റ്‌വർക്ക് ഇൻഫർമേഷൻ API (navigator.connection) ഇതിൽ ചിലത് നൽകാൻ കഴിയും, എന്നിരുന്നാലും ഇത് സാർവത്രികമായി പിന്തുണയ്ക്കുന്നില്ല.
• ജിയോലൊക്കേഷൻ: അജ്ഞാതമായ രാജ്യം അല്ലെങ്കിൽ പ്രദേശം. ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ പ്രകടന വ്യതിയാനങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് ഇത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ലൊക്കേഷൻ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുമ്പോഴും സംഭരിക്കുമ്പോഴും സ്വകാര്യതാ നിയന്ത്രണങ്ങളെക്കുറിച്ച് (GDPR, CCPA) ശ്രദ്ധിക്കുക.
• യൂസർ ഐഡി/സെഷൻ ഐഡി: ഒന്നിലധികം പേജ് കാഴ്‌ചകളിലോ സെഷനുകളിലോ ഉടനീളം ഒരു ഉപയോക്താവിന്റെ അനുഭവം ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു അജ്ഞാത ഐഡന്റിഫയർ.
• ആപ്ലിക്കേഷൻ പതിപ്പ്: നിർദ്ദിഷ്ട കോഡ് വിന്യാസങ്ങളുമായി പ്രകടന മാറ്റങ്ങളെ ബന്ധപ്പെടുത്തുന്നതിന് അത്യാവശ്യമാണ്.
• A/B ടെസ്റ്റ് ഗ്രൂപ്പ്: നിങ്ങൾ A/B ടെസ്റ്റുകൾ നടത്തുകയാണെങ്കിൽ, പ്രകടനം വ്യത്യസ്ത ഉപയോക്തൃ അനുഭവങ്ങളെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നുവെന്ന് കാണാൻ ടെസ്റ്റ് ഗ്രൂപ്പ് ഉൾപ്പെടുത്തുക.

5. ഡാറ്റാ ട്രാൻസ്മിഷനും സാംപ്ലിംഗും നടപ്പിലാക്കുക

• ബാച്ചിംഗ്: ഓരോ മെട്രിക്കും ഉടനടി അയയ്ക്കരുത്. മെട്രിക്കുകൾ ഒരുമിച്ച് ബാച്ച് ചെയ്യുകയും അവ ഇടയ്ക്കിടെ അല്ലെങ്കിൽ പേജ് അൺലോഡ് ചെയ്യുമ്പോൾ (visibilitychange ഇവന്റ്, pagehide ഇവന്റ്) navigator.sendBeacon (ബ്ലോക്ക് ചെയ്യാത്ത അയയ്‌ക്കലിനായി) അല്ലെങ്കിൽ fetch കൂടെ keepalive: true ഉപയോഗിച്ച് അയയ്ക്കുക.
• സാംപ്ലിംഗ്: വളരെ ഉയർന്ന ട്രാഫിക്കുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക്, ഓരോ ഉപയോക്താവിന്റെയും ഡാറ്റ അയയ്ക്കുന്നത് അമിതമായേക്കാം. സാംപ്ലിംഗ് പരിഗണിക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന്, 1% അല്ലെങ്കിൽ 10% ഉപയോക്താക്കളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക). കൃത്യമായ താരതമ്യങ്ങൾ അനുവദിക്കുന്നതിന് സാംപ്ലിംഗ് സ്ഥിരതയുള്ളതാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. നിർദ്ദിഷ്ട, ചെറിയ ഉപയോക്തൃ വിഭാഗങ്ങൾക്കുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾ മറയ്ക്കാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ സാംപ്ലിംഗ് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം പരിഗണിക്കണം.

പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾക്കായി RUM ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു

ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നത് യുദ്ധത്തിന്റെ പകുതി മാത്രമാണ്. പ്രകടന മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾക്ക് കാരണമാകുന്ന പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടുന്നതിന് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലാണ് RUM-ന്റെ യഥാർത്ഥ മൂല്യം.

1. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ വിഭജിക്കുക

ഒരു ആഗോള ആപ്ലിക്കേഷനെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം ഇത് ഏറ്റവും നിർണായകമായ ഘട്ടമാണ്. നിങ്ങളുടെ പ്രകടന ഡാറ്റ ഇങ്ങനെ വിഭജിക്കുക:

• ഭൂമിശാസ്ത്രം: പ്രകടനം സ്ഥിരമായി മോശമായ രാജ്യങ്ങളോ പ്രദേശങ്ങളോ തിരിച്ചറിയുക. ഇത് CDN കാഷിംഗ്, സെർവർ ലേറ്റൻസി, അല്ലെങ്കിൽ പ്രാദേശിക നെറ്റ്‌വർക്ക് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ എന്നിവയിലെ പ്രശ്‌നങ്ങളെ സൂചിപ്പിക്കാം.
• ഉപകരണ തരം: ഡെസ്ക്ടോപ്പ് ഉപയോക്താക്കളേക്കാൾ കൂടുതൽ മൊബൈൽ ഉപയോക്താക്കൾ ബുദ്ധിമുട്ടുന്നുണ്ടോ? പഴയ ഉപകരണങ്ങൾ മോശമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടോ? ഇത് റെസ്പോൺസീവ് ഡിസൈനിനും ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ മുൻഗണനകൾക്കും വിവരം നൽകുന്നു.
• നെറ്റ്‌വർക്ക് തരം: 4G, Wi-Fi, ബ്രോഡ്‌ബാൻഡ് എന്നിവയിലെ പ്രകടനം താരതമ്യം ചെയ്യുക. ഇത് നെറ്റ്‌വർക്ക് അവസ്ഥകളുടെ സ്വാധീനം എടുത്തുകാണിക്കുന്നു.
• ബ്രൗസർ: മോശം മെട്രിക്കുകൾ കാണിക്കുന്ന നിർദ്ദിഷ്ട ബ്രൗസർ പതിപ്പുകളോ തരങ്ങളോ (ഉദാഹരണത്തിന്, പഴയ IE, നിർദ്ദിഷ്ട മൊബൈൽ ബ്രൗസറുകൾ) ഉണ്ടോ?
• യൂസർ കോഹോർട്ടുകൾ: പുതിയ ഉപയോക്താക്കൾക്കും തിരികെ വരുന്ന ഉപയോക്താക്കൾക്കും അല്ലെങ്കിൽ പ്രസക്തമെങ്കിൽ വ്യത്യസ്ത ജനസംഖ്യാ വിഭാഗങ്ങൾക്കും വേണ്ടിയുള്ള പ്രകടനം വിശകലനം ചെയ്യുക.
• ആപ്ലിക്കേഷൻ പേജുകൾ/റൂട്ടുകൾ: ഏതൊക്കെ നിർദ്ദിഷ്ട പേജുകൾ അല്ലെങ്കിൽ റിയാക്ട് റൂട്ടുകളാണ് ഏറ്റവും വേഗത കുറഞ്ഞതെന്ന് കൃത്യമായി കണ്ടെത്തുക.

2. അടിസ്ഥാനരേഖകൾ സ്ഥാപിക്കുകയും ട്രെൻഡുകൾ നിരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുക

നിങ്ങൾക്ക് ഏതാനും ആഴ്ചത്തെ ഡാറ്റ ലഭിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, നിങ്ങളുടെ പ്രധാന മെട്രിക്കുകൾക്കായി പ്രകടന അടിസ്ഥാനരേഖകൾ സ്ഥാപിക്കുക. തുടർന്ന്, ട്രെൻഡുകൾക്കും തകർച്ചകൾക്കുമായി ഈ മെട്രിക്കുകൾ തുടർച്ചയായി നിരീക്ഷിക്കുക. ഇനിപ്പറയുന്നവയ്ക്കായി നോക്കുക:

• സ്പൈക്കുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഡിപ്പുകൾ: ഒരു വിന്യാസത്തിന് ശേഷം LCP അല്ലെങ്കിൽ INP-യിൽ പെട്ടെന്നുള്ള മാറ്റങ്ങളുണ്ടോ?
• ദീർഘകാല തകർച്ച: കാലക്രമേണ പ്രകടനം സാവധാനം വഷളാകുന്നുണ്ടോ, ഇത് അടിഞ്ഞുകൂടിയ സാങ്കേതിക കടത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നുണ്ടോ?
• ഔട്ട്‌ലയറുകൾ: അങ്ങേയറ്റം മോശം പ്രകടനമുള്ള സെഷനുകൾ അന്വേഷിക്കുക. അവർക്ക് എന്ത് പൊതു ഘടകങ്ങളാണുള്ളത്?

3. പ്രകടനത്തെ ബിസിനസ്സ് മെട്രിക്കുകളുമായി ബന്ധപ്പെടുത്തുക

നിങ്ങളുടെ RUM ഡാറ്റയെ നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് ലക്ഷ്യങ്ങളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുക. ഉദാഹരണത്തിന്:

• ഉയർന്ന LCP നിങ്ങളുടെ ഇ-കൊമേഴ്‌സ് സൈറ്റിലെ കുറഞ്ഞ കൺവേർഷൻ നിരക്കുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുണ്ടോ?
• ഉയർന്ന INP മൂല്യങ്ങളുള്ള ഉപയോക്താക്കൾ നിങ്ങളുടെ ഉള്ളടക്ക പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിൽ കുറഞ്ഞ സമയം ചെലവഴിക്കുന്നുണ്ടോ?
• മെച്ചപ്പെട്ട CLS ഉപേക്ഷിക്കപ്പെട്ട ഫോമുകളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുന്നതിലേക്ക് നയിക്കുന്നുണ്ടോ?

ഈ പരസ്പരബന്ധം പ്രകടന ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി വിഭവങ്ങൾ അനുവദിക്കുന്നതിന് ശക്തമായ ഒരു ബിസിനസ്സ് കേസ് ഉണ്ടാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.

4. തടസ്സങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുകയും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുകയും ചെയ്യുക

വിഭജിച്ച ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, മോശം പ്രകടനത്തിന്റെ മൂലകാരണങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക. അത് ഇതാണോ:

• API കോളുകൾക്കുള്ള വേഗത കുറഞ്ഞ സെർവർ പ്രതികരണ സമയം?
• പ്രധാന ത്രെഡിനെ തടയുന്ന വലിയ ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ബണ്ടിലുകൾ?
• ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാത്ത ചിത്രങ്ങൾ?
• അമിതമായ റിയാക്ട് റീ-റെൻഡറുകൾ?
• മൂന്നാം കക്ഷി സ്ക്രിപ്റ്റ് ഇടപെടൽ?

പ്രധാന ഉപയോക്തൃ വിഭാഗങ്ങളിലും ബിസിനസ്സ് മെട്രിക്കുകളിലും അവയുടെ സാധ്യതയുള്ള സ്വാധീനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുക. ഒരു ചെറിയ, നിർണായക ഉപയോക്തൃ വിഭാഗത്തിനുള്ള ഒരു വലിയ പ്രകടന നേട്ടം, ഒരു വലിയ, പ്രാധാന്യം കുറഞ്ഞ വിഭാഗത്തിനുള്ള ഒരു ചെറിയ നേട്ടത്തേക്കാൾ കൂടുതൽ മൂല്യമുള്ളതായിരിക്കാം.

സാധാരണ റിയാക്ട് പെർഫോമൻസ് തടസ്സങ്ങളും ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ തന്ത്രങ്ങളും

RUM ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങളുടെ റിയാക്ട് ആപ്ലിക്കേഷനിലെ മെച്ചപ്പെടുത്തലിനായി നിർദ്ദിഷ്ട മേഖലകളെ ലക്ഷ്യമിടാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോൾ കഴിയും.

1. അമിതമായ റിയാക്ട് റീ-റെൻഡറുകൾ

വേഗത കുറഞ്ഞ റിയാക്ട് ആപ്പുകളുടെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ കാരണങ്ങളിലൊന്ന്. സ്റ്റേറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ പ്രോപ്സ് മാറുമ്പോൾ, റിയാക്ട് കമ്പോണന്റുകൾ റീ-റെൻഡർ ചെയ്യുന്നു. അനാവശ്യമായ റീ-റെൻഡറുകൾ CPU സൈക്കിളുകൾ ഉപയോഗിക്കുകയും പ്രധാന ത്രെഡിനെ തടയുകയും ചെയ്യും, ഇത് INP-യെ ബാധിക്കുന്നു.

• പരിഹാരം: React.memo(): ഫംഗ്ഷണൽ കമ്പോണന്റുകൾ മെമ്മോയിസ് ചെയ്യുക, അവയുടെ പ്രോപ്പുകൾ മാറിയിട്ടില്ലെങ്കിൽ റീ-റെൻഡറുകൾ തടയാൻ.

              
              const MyMemoizedComponent = React.memo(function MyComponent(props) {
                  // Renders only if props change
                  return <div>{props.data}</div>;
              });
          
              
  
                
                  Copy
                
              
            

  ഒരേ പ്രോപ്പുകൾക്ക് ഒരേ ഔട്ട്പുട്ട് നൽകുന്ന "ശുദ്ധമായ" കമ്പോണന്റുകൾക്കായി React.memo ഉപയോഗിക്കുക.

• പരിഹാരം: useCallback() ഉം useMemo() ഉം: ചൈൽഡ് കമ്പോണന്റുകളിലേക്ക് പ്രോപ്പുകളായി നൽകുന്ന ഫംഗ്ഷനുകളും മൂല്യങ്ങളും മെമ്മോയിസ് ചെയ്യുക. ഇത് ഓരോ പാരന്റ് റെൻഡറിലും പുതിയ ഫംഗ്ഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ഒബ്ജക്റ്റ് റഫറൻസുകൾ കാരണം React.memo-ൽ പൊതിഞ്ഞ ചൈൽഡ് കമ്പോണന്റുകൾ അനാവശ്യമായി റീ-റെൻഡർ ചെയ്യുന്നത് തടയുന്നു.

              
              function ParentComponent() {
                  const [count, setCount] = useState(0);
  
                  // Memoize the handler function
                  const handleClick = useCallback(() => {
                      setCount(c => c + 1);
                  }, []); // Dependency array: empty means it never changes
  
                  // Memoize a derived value
                  const expensiveValue = useMemo(() => {
                      // Perform expensive calculation
                      return count * 2;
                  }, [count]); // Recalculate only if count changes
  
                  return (
                      <div>
                          <button onClick={handleClick}>Increment</button>
                          <MyMemoizedChild value={expensiveValue} onClick={handleClick} />
                      </div>
                  );
              }
          
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• പരിഹാരം: സ്റ്റേറ്റ് കൊളൊക്കേഷനും കോൺടെക്സ്റ്റ് API ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും: സ്റ്റേറ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്ന സ്ഥലത്തിന് കഴിയുന്നത്ര അടുത്ത് സ്ഥാപിക്കുക. കോൺടെക്സ്റ്റ് API നിയന്ത്രിക്കുന്ന ഗ്ലോബൽ സ്റ്റേറ്റിനായി, കോൺടെക്സ്റ്റുകൾ വിഭജിക്കുകയോ അല്ലെങ്കിൽ മുഴുവൻ കമ്പോണന്റ് ട്രീകളും റീ-റെൻഡർ ചെയ്യുന്നത് ഒഴിവാക്കാൻ കൂടുതൽ സൂക്ഷ്മമായ അപ്‌ഡേറ്റുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന Redux, Zustand, അല്ലെങ്കിൽ Recoil പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നത് പരിഗണിക്കുക.

2. വലിയ ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ബണ്ടിൽ വലുപ്പങ്ങൾ

വേഗത കുറഞ്ഞ LCP, TTI എന്നിവയ്ക്ക് ഒരു പ്രധാന കാരണം. വലിയ ബണ്ടിലുകൾ എന്നാൽ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാൻ കൂടുതൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് സമയവും പാഴ്സ് ചെയ്യാനും എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാനും കൂടുതൽ CPU സമയവും എന്നാണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്.

• പരിഹാരം: കോഡ് സ്പ്ലിറ്റിംഗും ലേസി ലോഡിംഗും: കമ്പോണന്റുകൾ ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ മാത്രം ലോഡ് ചെയ്യാൻ React.lazy() ഉം Suspense ഉം ഉപയോഗിക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഉപയോക്താവ് ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട റൂട്ടിലേക്ക് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുമ്പോഴോ ഒരു മോഡൽ തുറക്കുമ്പോഴോ).

              
              import React, { Suspense } from 'react';
  
              const LazyComponent = React.lazy(() => import('./LazyComponent'));
  
              function App() {
                  return (
                      <div>
                          <Suspense fallback={<div>Loading...</div>}>
                              <LazyComponent />
                          </Suspense>
                      </div>
                  );
              }
          
              
  
                
                  Copy
                
              
            

  റിയാക്ട് റൂട്ടർ പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിച്ച് റൂട്ട്-ബേസ്ഡ് കോഡ് സ്പ്ലിറ്റിംഗിനൊപ്പം ഇത് നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

• പരിഹാരം: ട്രീ ഷേക്കിംഗ്: നിങ്ങളുടെ ബിൽഡ് ടൂൾ (Webpack, Rollup) ട്രീ ഷേക്കിംഗിനായി കോൺഫിഗർ ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക, നിങ്ങളുടെ ബണ്ടിലുകളിൽ നിന്ന് ഉപയോഗിക്കാത്ത കോഡ് നീക്കംചെയ്യാൻ.
• പരിഹാരം: മിനിഫിക്കേഷനും കംപ്രഷനും: ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ്, CSS, HTML എന്നിവ മിനിഫൈ ചെയ്യുക, അവ Gzip അല്ലെങ്കിൽ Brotli കംപ്രഷൻ ഉപയോഗിച്ച് നൽകുക. ഇത് വയറിലൂടെയുള്ള ഫയൽ വലുപ്പങ്ങൾ ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുന്നു.
• പരിഹാരം: ബണ്ടിൽ ഉള്ളടക്കങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുക: നിങ്ങളുടെ ബണ്ടിലുകളുടെ ഉള്ളടക്കങ്ങൾ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനോ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാനോ കഴിയുന്ന വലിയ ഡിപൻഡൻസികൾ തിരിച്ചറിയാനും Webpack Bundle Analyzer പോലുള്ള ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.

3. കാര്യക്ഷമമല്ലാത്ത ഡാറ്റാ ഫെച്ചിംഗും മാനേജ്മെന്റും

വേഗത കുറഞ്ഞ API പ്രതികരണങ്ങളും കാര്യക്ഷമമല്ലാത്ത ഡാറ്റാ കൈകാര്യം ചെയ്യലും ഉള്ളടക്കം പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിൽ കാര്യമായ കാലതാമസത്തിന് കാരണമാകും.

• പരിഹാരം: ഡാറ്റാ കാഷിംഗ്: അനാവശ്യ നെറ്റ്‌വർക്ക് അഭ്യർത്ഥനകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിന് ക്ലയിന്റ്-സൈഡ് (ഉദാഹരണത്തിന്, റിയാക്ട് ക്വറി, SWR എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച്) അല്ലെങ്കിൽ സെർവർ-സൈഡ് കാഷിംഗ് നടപ്പിലാക്കുക.
• പരിഹാരം: ഡാറ്റാ പ്രീലോഡിംഗ്/പ്രീഫെച്ചിംഗ്: ഉപയോക്താവ് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് വരാനിരിക്കുന്ന പേജുകൾക്കോ ​​കമ്പോണന്റുകൾക്കോ ​​വേണ്ടിയുള്ള ഡാറ്റ ലഭ്യമാക്കുക.
• പരിഹാരം: അഭ്യർത്ഥന ബാച്ചിംഗ്/ഡിബൗൺസിംഗ്: ഒന്നിലധികം ചെറിയ അഭ്യർത്ഥനകൾ ഒരൊറ്റ വലിയ അഭ്യർത്ഥനയായി സംയോജിപ്പിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ ഉപയോക്തൃ ഇൻപുട്ട് സ്ഥിരമാകുന്നതുവരെ അഭ്യർത്ഥനകൾ വൈകിപ്പിക്കുക.
• പരിഹാരം: സെർവർ-സൈഡ് റെൻഡറിംഗ് (SSR) അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റാറ്റിക് സൈറ്റ് ജനറേഷൻ (SSG): ഉള്ളടക്കം കൂടുതലുള്ള പേജുകൾക്ക്, SSR (Next.js, Remix) അല്ലെങ്കിൽ SSG (Gatsby, Next.js സ്റ്റാറ്റിക് എക്സ്പോർട്ട്) പ്രാരംഭ ലോഡ് സമയങ്ങൾ (LCP, FCP) ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും, മുൻകൂട്ടി റെൻഡർ ചെയ്ത HTML നൽകുന്നതിലൂടെ. ഇത് റെൻഡറിംഗ് ജോലി ക്ലയിന്റിൽ നിന്ന് സെർവറിലേക്ക് മാറ്റുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും താഴ്ന്ന നിലവാരത്തിലുള്ള ഉപകരണങ്ങളിലോ വേഗത കുറഞ്ഞ നെറ്റ്‌വർക്കുകളിലോ ഉള്ള ഉപയോക്താക്കൾക്ക് പ്രയോജനകരമാണ്.
• പരിഹാരം: ബാക്കെൻഡ് API-കൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക: നിങ്ങളുടെ ബാക്കെൻഡ് API-കൾ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്നുവെന്നും ആവശ്യമായ ഡാറ്റ മാത്രം തിരികെ നൽകുന്നുവെന്നും ഉറപ്പാക്കുക. ക്ലയിന്റുകൾക്ക് അവർക്ക് ആവശ്യമുള്ള ഡാറ്റ മാത്രം അഭ്യർത്ഥിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നതിന് GraphQL ഉപയോഗിക്കുക.

4. ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാത്ത ചിത്രങ്ങളും മീഡിയയും

വലിയ, ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാത്ത ചിത്രങ്ങൾ വേഗത കുറഞ്ഞ LCP-യ്ക്കും വർദ്ധിച്ച പേജ് വലുപ്പത്തിനും ഒരു സാധാരണ കാരണമാണ്.

• പരിഹാരം: റെസ്പോൺസീവ് ചിത്രങ്ങൾ: വ്യത്യസ്ത സ്ക്രീൻ റെസല്യൂഷനുകൾക്കും ഉപകരണ പിക്സൽ അനുപാതങ്ങൾക്കും അനുയോജ്യമായ വലുപ്പത്തിലുള്ള ചിത്രങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് srcset, sizes ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ റിയാക്ട് ഇമേജ് കമ്പോണന്റുകൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, Next.js-ലെ next/image) ഉപയോഗിക്കുക.
• പരിഹാരം: ഇമേജ് കംപ്രഷനും ഫോർമാറ്റുകളും: ഗുണനിലവാരം നഷ്ടപ്പെടുത്താതെ ചിത്രങ്ങൾ കംപ്രസ് ചെയ്യുക (ഉദാഹരണത്തിന്, WebP അല്ലെങ്കിൽ AVIF ഫോർമാറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച്) കൂടാതെ ഓട്ടോമാറ്റിക് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
• പരിഹാരം: ലേസി ലോഡിംഗ് ചിത്രങ്ങൾ: വ്യൂപോർട്ടിൽ പ്രവേശിക്കുമ്പോൾ മാത്രം ചിത്രങ്ങൾ ലോഡുചെയ്യുക, loading="lazy" ആട്രിബ്യൂട്ട് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ഇന്റർസെക്ഷൻ ഒബ്സർവർ ഉപയോഗിച്ച്.

5. സങ്കീർണ്ണമായ കമ്പോണന്റ് ട്രീകളും വെർച്വലൈസേഷനും

ആയിരക്കണക്കിന് ലിസ്റ്റ് ഇനങ്ങളോ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ ഗ്രിഡുകളോ റെൻഡർ ചെയ്യുന്നത് പ്രകടനത്തെ സാരമായി ബാധിക്കും.

• പരിഹാരം: വിൻഡോയിംഗ്/വെർച്വലൈസേഷൻ: നീണ്ട ലിസ്റ്റുകൾക്ക്, നിലവിൽ വ്യൂപോർട്ടിൽ ദൃശ്യമാകുന്ന ഇനങ്ങൾ മാത്രം റെൻഡർ ചെയ്യുക. react-window അല്ലെങ്കിൽ react-virtualized പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾക്ക് സഹായിക്കാൻ കഴിയും.
• പരിഹാരം: വലിയ കമ്പോണന്റുകൾ വിഭജിക്കുക: വലുതും മോണോലിത്തിക്കുമായ കമ്പോണന്റുകളെ ചെറുതും കൂടുതൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്നതുമായ കമ്പോണന്റുകളായി റീഫാക്റ്റർ ചെയ്യുക. ഇത് റീ-റെൻഡർ പ്രകടനവും പരിപാലനക്ഷമതയും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും.
• പരിഹാരം: ചെലവേറിയ റെൻഡർ കണക്കുകൂട്ടലുകൾക്ക് useMemo ഉപയോഗിക്കുക: ഒരു കമ്പോണന്റിന്റെ റെൻഡർ ഫംഗ്ഷൻ എല്ലാ പ്രോപ്പുകളെയും ആശ്രയിക്കാത്ത ചെലവേറിയ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്തുന്നുവെങ്കിൽ, ആ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ മെമ്മോയിസ് ചെയ്യുക.

6. മൂന്നാം കക്ഷി സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ

അനലിറ്റിക്സ് സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ, പരസ്യ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ, ചാറ്റ് വിഡ്ജറ്റുകൾ, മറ്റ് മൂന്നാം കക്ഷി സംയോജനങ്ങൾ എന്നിവ പ്രകടനത്തെ സാരമായി ബാധിക്കും, പലപ്പോഴും നിങ്ങളുടെ നേരിട്ടുള്ള നിയന്ത്രണത്തിന് പുറത്താണ്.

• പരിഹാരം: അസിൻക്രണസ് ആയി ലോഡ് ചെയ്യുക/ഡെഫർ ചെയ്യുക: പ്രധാന ത്രെഡിനെ തടയുന്നത് തടയാൻ മൂന്നാം കക്ഷി സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ അസിൻക്രണസ് ആയി (async ആട്രിബ്യൂട്ട്) ലോഡ് ചെയ്യുക അല്ലെങ്കിൽ അവയുടെ ലോഡിംഗ് (defer ആട്രിബ്യൂട്ട്) മാറ്റിവയ്ക്കുക.
• പരിഹാരം: <link rel="preconnect"> ഉം <link rel="dns-prefetch"> ഉം ഉപയോഗിക്കുക: ഹാൻഡ്‌ഷേക്ക് സമയം കുറയ്ക്കുന്നതിന് നിർണായകമായ മൂന്നാം കക്ഷി സ്ക്രിപ്റ്റുകളുടെ ഉറവിടങ്ങളിലേക്ക് പ്രീകണക്റ്റ് ചെയ്യുക.
• പരിഹാരം: അനാവശ്യ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ഓഡിറ്റ് ചെയ്ത് നീക്കം ചെയ്യുക: നിങ്ങളുടെ മൂന്നാം കക്ഷി സംയോജനങ്ങൾ പതിവായി അവലോകനം ചെയ്യുകയും ഇനി ആവശ്യമില്ലാത്തവ നീക്കം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക.

ആഗോള RUM-നുള്ള വെല്ലുവിളികളും പരിഗണനകളും

ഒരു ആഗോള പ്രേക്ഷകർക്ക് പ്രകടനം നിരീക്ഷിക്കുന്നത് അഭിസംബോധന ചെയ്യേണ്ട സവിശേഷമായ വെല്ലുവിളികൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു.

• ഡാറ്റാ സ്വകാര്യതയും പാലിക്കലും: വ്യത്യസ്ത പ്രദേശങ്ങൾക്ക് വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാ സ്വകാര്യതാ നിയന്ത്രണങ്ങളുണ്ട് (ഉദാഹരണത്തിന്, യൂറോപ്പിൽ GDPR, കാലിഫോർണിയയിൽ CCPA, ബ്രസീലിൽ LGPD, ജപ്പാനിൽ APPI). RUM ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുമ്പോൾ, പ്രത്യേകിച്ച് ലൊക്കേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ഉപയോക്തൃ-നിർദ്ദിഷ്ട വിവരങ്ങൾ, നിങ്ങൾ പ്രസക്തമായ എല്ലാ നിയമങ്ങളും പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. ഇതിനർത്ഥം ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കുക, വ്യക്തമായ ഉപയോക്തൃ സമ്മതം നേടുക (ഉദാഹരണത്തിന്, കുക്കി ബാനറുകളിലൂടെ), ഡാറ്റ അനുയോജ്യമായ അധികാരപരിധിയിൽ സംഭരിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക എന്നിവയാണ്.
• നെറ്റ്‌വർക്ക് വേരിയബിലിറ്റി: രാജ്യങ്ങൾക്കിടയിൽ ഇന്റർനെറ്റ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ഗണ്യമായി വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു. ഒരു പ്രദേശത്ത് വേഗതയേറിയ നെറ്റ്‌വർക്കായി കണക്കാക്കുന്നത് മറ്റൊരിടത്ത് ഒരു ആഡംബരമായിരിക്കാം. RUM ഡാറ്റ ഈ അസമത്വങ്ങൾ എടുത്തുകാണിക്കും, ഇത് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ ക്രമീകരിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, നിർദ്ദിഷ്ട പ്രദേശങ്ങൾക്കായി കുറഞ്ഞ ഇമേജ് നിലവാരം, നിർണായക അസറ്റുകൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുക).
• ഉപകരണ വൈവിധ്യം: ആഗോള വിപണിയിൽ അത്യാധുനിക സ്മാർട്ട്‌ഫോണുകൾ മുതൽ പഴയതും ശക്തി കുറഞ്ഞതുമായ ഹാൻഡ്‌സെറ്റുകളും ഡെസ്ക്ടോപ്പുകളുടെയും ലാപ്ടോപ്പുകളുടെയും ഒരു മിശ്രിതവും ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ വൈവിധ്യമാർന്ന ഉപകരണങ്ങളിൽ നിങ്ങളുടെ റിയാക്ട് ആപ്ലിക്കേഷൻ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് RUM കാണിച്ചുതരും, പോളിഫില്ലുകൾ, ഫീച്ചർ ഫ്ലാഗുകൾ, ടാർഗെറ്റ് പെർഫോമൻസ് ബജറ്റുകൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള തീരുമാനങ്ങൾക്ക് വഴികാട്ടുന്നു.
• ടൈം സോൺ മാനേജ്മെന്റ്: RUM ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ ഡാഷ്ബോർഡുകളും റിപ്പോർട്ടുകളും വ്യത്യസ്ത സമയ മേഖലകളെ ശരിയായി കണക്കിലെടുക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. ലോകത്തിന്റെ വിവിധ ഭാഗങ്ങളിലുള്ള ഉപയോക്താക്കൾക്ക് നിർദ്ദിഷ്ട പ്രാദേശിക സമയങ്ങളിൽ പ്രകടന പ്രശ്നങ്ങൾ പ്രത്യക്ഷപ്പെടാം.
• ഉപയോക്തൃ പ്രതീക്ഷകളിലെ സാംസ്കാരിക സൂക്ഷ്മതകൾ: വേഗത സാർവത്രികമായി വിലമതിക്കപ്പെടുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ലോഡിംഗ് സമയങ്ങളോടും ആനിമേഷനുകളോടുമുള്ള സഹിഷ്ണുത സാംസ്കാരികമായി സൂക്ഷ്മമായി വ്യത്യാസപ്പെടാം. നിങ്ങളുടെ ആഗോള ഉപയോക്തൃ അടിത്തറയുടെ പ്രതീക്ഷകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നത് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കും.
• CDN-ഉം എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗും: ആഗോള ഡെലിവറിക്ക്, ഒരു കണ്ടന്റ് ഡെലിവറി നെറ്റ്‌വർക്ക് (CDN) ഉപയോഗിക്കുന്നത് അത്യാവശ്യമാണ്. ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായി ചിതറിക്കിടക്കുന്ന ഉപയോക്താക്കൾക്ക് മെച്ചപ്പെട്ട ലേറ്റൻസി കാണിക്കുന്നതിലൂടെ നിങ്ങളുടെ CDN കോൺഫിഗറേഷന്റെ ഫലപ്രാപ്തി സാധൂകരിക്കാൻ നിങ്ങളുടെ RUM ഡാറ്റയ്ക്ക് സഹായിക്കാനാകും. നിങ്ങളുടെ ബാക്കെൻഡ് ഉപയോക്താക്കളിലേക്ക് അടുപ്പിക്കുന്നതിന് എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പരിഹാരങ്ങൾ പരിഗണിക്കുക.

റിയാക്ട് പെർഫോമൻസ് മോണിറ്ററിംഗിന്റെ ഭാവി

വെബ് പ്രകടനത്തിന്റെ മേഖല നിരന്തരം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു, RUM ഒരു കേന്ദ്ര പങ്ക് വഹിക്കുന്നത് തുടരും.

• അനോമലി ഡിറ്റക്ഷനായി മെച്ചപ്പെട്ട AI/ML: ഭാവിയിലെ RUM ടൂളുകൾ സൂക്ഷ്മമായ പ്രകടന തകർച്ചകൾ സ്വയമേവ കണ്ടെത്തുന്നതിനും, സാധ്യതയുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനും, കൂടുതൽ കൃത്യതയോടെ മൂലകാരണങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും, മാനുവൽ വിശകലന സമയം കുറയ്ക്കുന്നതിനും വികസിത മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രയോജനപ്പെടുത്തും.
• പ്രവചനാത്മക അനലിറ്റിക്സ്: റിയാക്ടീവ് മോണിറ്ററിംഗിനപ്പുറത്തേക്ക്, RUM സിസ്റ്റങ്ങൾ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന പ്രവചനാത്മക കഴിവുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യും, ഇത് വലിയൊരു വിഭാഗം ഉപയോക്താക്കളെ കാര്യമായി ബാധിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് സാധ്യതയുള്ള പ്രകടന തടസ്സങ്ങളെക്കുറിച്ച് ടീമുകളെ അറിയിക്കും.
• ഹോളിസ്റ്റിക് ഒബ്സർവബിലിറ്റി: RUM, APM (ബാക്കെൻഡിനായുള്ള ആപ്ലിക്കേഷൻ പെർഫോമൻസ് മോണിറ്ററിംഗ്), ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ മോണിറ്ററിംഗ്, ലോഗിംഗ് എന്നിവ തമ്മിലുള്ള കർശനമായ സംയോജനം ഡാറ്റാബേസ് മുതൽ യൂസർ ഇന്റർഫേസ് വരെയുള്ള ആപ്ലിക്കേഷൻ ആരോഗ്യത്തിന്റെ യഥാർത്ഥത്തിൽ ഏകീകൃതമായ കാഴ്ച നൽകും. മൈക്രോസർവീസുകളെയോ സെർവർലെസ് ബാക്കെൻഡുകളെയോ ആശ്രയിക്കുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ റിയാക്ട് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും നിർണായകമാണ്.
• അഡ്വാൻസ്ഡ് ബ്രൗസർ API-കൾ: ബ്രൗസറുകൾ പുതിയ പെർഫോമൻസ് API-കൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നത് തുടരുന്നു, റെൻഡറിംഗ്, നെറ്റ്‌വർക്കിംഗ്, ഉപയോക്തൃ ഇടപെടൽ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ സൂക്ഷ്മമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഈ പുതിയ കഴിവുകളെക്കുറിച്ച് അറിഞ്ഞിരിക്കുന്നത് ആഴത്തിലുള്ള RUM ഉൾക്കാഴ്ചകൾ അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള താക്കോലായിരിക്കും.
• മെട്രിക്കുകളുടെ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ: കോർ വെബ് വൈറ്റൽസ് ഒരു മികച്ച ചുവടുവെപ്പാണെങ്കിലും, കൂടുതൽ RUM മെട്രിക്കുകൾ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യാനുള്ള നിലവിലുള്ള ശ്രമങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും വ്യവസായങ്ങളിലും എളുപ്പമുള്ള താരതമ്യങ്ങൾക്കും ബെഞ്ച്മാർക്കുകൾക്കും வழிவகுக்கும்.
• ചട്ടക്കൂടുകളിൽ സ്ഥിരസ്ഥിതിയായി പ്രകടനം: റിയാക്റ്റും മറ്റ് ചട്ടക്കൂടുകളും ഡെവലപ്പർമാരുടെ ഭാരം കുറയ്ക്കുന്നതിനായി സ്ഥിരസ്ഥിതിയായി കൂടുതൽ പ്രകടന ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിന് നിരന്തരം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു. ഈ ചട്ടക്കൂട്-തലത്തിലുള്ള മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളുടെ ഫലപ്രാപ്തി സാധൂകരിക്കാൻ RUM സഹായിക്കും.

ഉപസംഹാരം

വെബ് ഡെവലപ്‌മെന്റിന്റെ ചലനാത്മക ലോകത്ത്, റിയൽ യൂസർ മെട്രിക്കുകളുള്ള റിയാക്ട് പെർഫോമൻസ് മോണിറ്ററിംഗ് ഒരു ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടാസ്ക് മാത്രമല്ല; ആഗോളതലത്തിൽ അസാധാരണമായ ഉപയോക്തൃ അനുഭവങ്ങൾ നൽകുന്നതിനുള്ള ഒരു അടിസ്ഥാന സ്തംഭമാണിത്. കോർ വെബ് വൈറ്റൽസ് പോലുള്ള മെട്രിക്കുകൾ മനസ്സിലാക്കുകയും സജീവമായി ട്രാക്ക് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യങ്ങളിൽ നിങ്ങളുടെ വൈവിധ്യമാർന്ന ഉപയോക്തൃ അടിത്തറ നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുമായി എങ്ങനെ ഇടപഴകുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ആധികാരിക കാഴ്ചപ്പാട് ലഭിക്കുന്നു. ഇത് നിർണായക തടസ്സങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും, ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾക്ക് മുൻഗണന നൽകാനും, ഒടുവിൽ കൂടുതൽ പ്രതിരോധശേഷിയുള്ളതും ആകർഷകവും വിജയകരവുമായ ഒരു റിയാക്ട് ആപ്ലിക്കേഷൻ നിർമ്മിക്കാനും നിങ്ങളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.

RUM-നെ ഒരു ഡീബഗ്ഗിംഗ് ടൂളായി മാത്രമല്ല, നിങ്ങളുടെ വികസന തീരുമാനങ്ങളെ അറിയിക്കുന്ന ഒരു തുടർച്ചയായ ഫീഡ്‌ബാക്ക് ലൂപ്പായി സ്വീകരിക്കുക, നിങ്ങളുടെ റിയാക്ട് ആപ്ലിക്കേഷൻ എല്ലായിടത്തും ഓരോ ഉപയോക്താവിനും വേണ്ടി തിളങ്ങുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.