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Browser monitoring é uma funcionalidade em beta do AppSignal Labs. O pacote @appsignal/browser é publicado sob a tag beta no npm, e sua configuração e API ainda podem mudar entre releases beta. Compartilhe seu feedback na nossa comunidade no Discord.
A visualização Performance relata as web vitals medidas nos dispositivos e conexões dos seus usuários.

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Resumo das web vitals

A visualização tem tiles para cinco métricas: LCP, INP, CLS, FCP e TTFB. Valores, classificações e tendências aparecem quando há medições disponíveis. É a linha de tendência que diferencia um número estável de um que vem subindo. Cada período também é comparado com o período anterior de mesma duração. Por exemplo, selecionar as últimas quatro horas as compara com as quatro anteriores. Isso mostra se um valor mudou. Quando uma tendência apresenta um pico, verifique quantas medições estão por trás dele. Uma única medição não é suficiente para caracterizar uma regressão. As classificações vêm dos limites do Google, listados com cada métrica na página de web vitals. As três Core Web Vitals são LCP, INP e CLS. FCP e TTFB ajudam a explicar um LCP ruim. Um TTFB lento aponta para o servidor ou a rede. Um TTFB rápido com LCP lento aponta para o carregamento de recursos ou a renderização.

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Percentis

Os valores são relatados em um percentil que você escolhe: p75, p90 ou p95. Comece com p75. Os limites do Google usam esse percentil para classificar as Core Web Vitals. Use p90 ou p95 para ver experiências mais lentas que uma média pode esconder.

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Detalhamento por rota

Abaixo do resumo, a tabela mostra até 20 páginas, com uma contagem de samples e as métricas disponíveis para cada uma. A contagem de samples importa tanto quanto os valores: uma rota com quatro samples é um indício, não uma conclusão. É nesta tabela que você encontra o trabalho a fazer. A tabela prioriza páginas com mais medições e depois ordena as exibidas por LCP. Compare as métricas em uma mesma linha para encontrar pistas:
  • Um TTFB lento aponta para tempo gasto esperando pelo servidor ou pela rede antes que a renderização possa começar.
  • Um TTFB rápido com um CLS ruim significa que a resposta começa rápido, mas o layout se desloca de forma inesperada.
As rotas são listadas como os templates que sua aplicação relatou. Para as demais rotas, o processador deriva um template aproximado a partir da URL. Leia mais em relatar a rota atual.

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Comparando releases

Filtrar por versão da aplicação restringe toda a visualização, resumo e tabela, aos carregamentos de página relatados por aquele release. Selecionar uma versão também rotula as linhas de tendência com ela. É a forma mais rápida de responder se um deploy deixou algo mais lento. Defina appVersion com sua tag de release ou seu SHA de commit e cada medição passa a carregá-lo.

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Filtrando por rota

Filtrar por rota restringe tanto o resumo quanto a tabela. Assim, você pode examinar uma única parte da aplicação. Essas médias muitas vezes não ajudam sozinhas. Uma página de marketing rápida e um dashboard lento se combinam em um único número que não descreve nenhum dos dois.

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O que os números deixam de fora

Dois pontos a ter em mente ao interpretar o que você vê:
  • A disponibilidade das métricas varia por navegador. CLS e INP precisam de entradas de performance específicas, então navegadores sem elas não contribuem com esses valores. Leia mais em suporte dos navegadores.
  • LCP, FCP e TTFB pertencem ao carregamento da página, não à rota. O navegador os mede uma vez, quando a página carrega pela primeira vez. Em uma aplicação de página única, eles pertencem à rota que o usuário abriu primeiro, não às rotas para as quais ele foi depois. CLS e INP são medidos por rota. Leia mais em como os valores são atribuídos às rotas.
Se nenhuma web vital aparecer, lembre-se de que elas são enviadas em lotes, não uma a uma. Percorra a solução de problemas.