Envío de aplicaciones React de alto rendimiento con Datadog y Monitoreo de Usuarios Reales

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La forma en que observas el rendimiento de tu aplicación web a lo largo del tiempo puede marcar la diferencia en la experiencia de tus usuarios. Afortunadamente, puedes mantenerte constantemente informado sobre la salud de cada cambio en tu experiencia de usuario utilizando el Monitoreo de Usuarios Reales, e identificar de inmediato cualquier problema que esté frenando a tus usuarios actuales. Con él, puedes optimizar el tiempo que tarda en cargarse tu aplicación en dispositivos móviles, los tiempos de ida y vuelta para la obtención de activos, la latencia promedio entre las acciones del usuario y las actualizaciones de componentes, y más (agregando un pequeño bloque de código en el lugar correcto). En este masterclass aprenderás cómo aprovechar el Monitoreo de Usuarios Reales para rastrear y resolver los problemas que impiden una mayor adopción y retención de tu aplicación. Discutiremos cómo pensar en el rendimiento desde la perspectiva del usuario, evaluar qué métricas son importantes de monitorear continuamente y definir una buena estrategia para aliviar las latencias y problemas que más afectan a tus usuarios.

This workshop has been presented at React Summit Remote Edition 2021, check out the latest edition of this React Conference.

FAQ

La observabilidad es la práctica de mantenerse informado sobre cómo se está desempeñando una aplicación web en su conjunto y cómo están funcionando sus componentes individuales juntos. Es crucial para la depuración y optimización de la aplicación.

Se utilizan herramientas como el monitoreo de usuarios reales (RUM) y paneles de control para mejorar la observabilidad, permitiendo a los desarrolladores ver y diagnosticar problemas en tiempo real y mejorar la experiencia del usuario.

La latencia puede hacer o deshacer las experiencias de usuario, afectando la velocidad y la fluidez con la que la aplicación responde. Una latencia alta puede resultar en una experiencia de usuario frustrante y poco atractiva.

Para monitorear el rendimiento de una aplicación a través de diferentes geografías, se recomienda utilizar soluciones de monitoreo de usuarios reales o RUM, que proporcionan datos valiosos sobre cómo los usuarios reales interactúan con la aplicación.

Una técnica efectiva es la implementación de caché para almacenar datos frecuentemente accedidos, reduciendo la necesidad de solicitudes repetitivas al servidor y mejorando los tiempos de carga y rendimiento de la aplicación.

Conduit es un clon de código abierto de Medium construido con React y Redux. Aborda problemas de rendimiento como la latencia en la carga de artículos y etiquetas, y se utilizan herramientas de perfilado y optimización para mejorar estos aspectos.

Ben Michel
Ben Michel
87 min
10 Jun, 2021

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Video Summary and Transcription
El masterclass de hoy cubrió la importancia de la observabilidad y cómo ayuda a los ingenieros a comprender las experiencias de los usuarios. Se diagnosticaron problemas de rendimiento en un clon de medium.com utilizando el monitoreo de usuarios reales (RUM) con Datadog. Se abordaron los problemas con los servicios de etiquetas y artículos mediante la optimización de las llamadas a la API y la implementación de almacenamiento en caché. Se utilizaron técnicas de carga perezosa y precarga para mejorar el rendimiento. Se crearon paneles personalizados para monitorear métricas específicas y el masterclass concluyó con una discusión sobre la protección de datos y las integraciones con Microsoft Teams.
Video transcription and chapters available for users with access.

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Ivan Akulov
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Los primeros intentos de Ivan en la depuración de rendimiento fueron caóticos. Vería una interacción lenta, intentaría una optimización aleatoria, vería que no ayudaba, y seguiría intentando otras optimizaciones hasta que encontraba la correcta (o se rendía).
En aquel entonces, Ivan no sabía cómo usar bien las herramientas de rendimiento. Haría una grabación en Chrome DevTools o React Profiler, la examinaría, intentaría hacer clic en cosas aleatorias, y luego la cerraría frustrado unos minutos después. Ahora, Ivan sabe exactamente dónde y qué buscar. Y en esta masterclass, Ivan te enseñará eso también.
Así es como va a funcionar. Tomaremos una aplicación lenta → la depuraremos (usando herramientas como Chrome DevTools, React Profiler, y why-did-you-render) → identificaremos el cuello de botella → y luego repetiremos, varias veces más. No hablaremos de las soluciones (en el 90% de los casos, es simplemente el viejo y regular useMemo() o memo()). Pero hablaremos de todo lo que viene antes - y aprenderemos a analizar cualquier problema de rendimiento de React, paso a paso.
(Nota: Esta masterclass es más adecuada para ingenieros que ya están familiarizados con cómo funcionan useMemo() y memo() - pero quieren mejorar en el uso de las herramientas de rendimiento alrededor de React. Además, estaremos cubriendo el rendimiento de la interacción, no la velocidad de carga, por lo que no escucharás una palabra sobre Lighthouse 🤐)
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QwikCity es un nuevo meta-framework que te permite construir aplicaciones a gran escala con un rendimiento de inicio constante. Veremos cómo construir una aplicación QwikCity y qué la hace única. El masterclass te mostrará cómo configurar un proyecto QwikCity. Cómo funciona el enrutamiento con el diseño. La aplicación de demostración obtendrá datos y los presentará al usuario en un formulario editable. Y finalmente, cómo se puede utilizar la autenticación. Todas las partes básicas para cualquier aplicación a gran escala.
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- Introducción- Prerrequisitos para la masterclass- Estrategias de obtención: fundamentos- Estrategias de obtención – práctica: API de obtención, caché (estática VS dinámica), revalidar, suspense (obtención de datos en paralelo)- Prueba tu construcción y sírvela en Vercel- Futuro: Componentes de servidor VS Componentes de cliente- Huevo de pascua de la masterclass (no relacionado con el tema, destacando la accesibilidad)- Conclusión
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Los primeros intentos de Ivan en la depuración de rendimiento fueron caóticos. Veía una interacción lenta, probaba una optimización aleatoria, veía que no ayudaba, y seguía probando otras optimizaciones hasta que encontraba la correcta (o se rendía).
En aquel entonces, Ivan no sabía cómo usar bien las herramientas de rendimiento. Hacía una grabación en Chrome DevTools o React Profiler, la examinaba, intentaba hacer clic en cosas al azar, y luego la cerraba frustrado unos minutos después. Ahora, Ivan sabe exactamente dónde y qué buscar. Y en esta masterclass, Ivan te enseñará eso también.
Así es como va a funcionar. Tomaremos una aplicación lenta → la depuraremos (usando herramientas como Chrome DevTools, React Profiler, y why-did-you-render) → identificaremos el cuello de botella → y luego repetiremos, varias veces más. No hablaremos de las soluciones (en el 90% de los casos, es simplemente el viejo y regular useMemo() o memo()). Pero hablaremos de todo lo que viene antes - y aprenderemos cómo analizar cualquier problema de rendimiento de React, paso a paso.
(Nota: Esta masterclass es más adecuada para ingenieros que ya están familiarizados con cómo funcionan useMemo() y memo() - pero quieren mejorar en el uso de las herramientas de rendimiento alrededor de React. Además, cubriremos el rendimiento de interacción, no la velocidad de carga, por lo que no escucharás una palabra sobre Lighthouse 🤐)
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I'm Nadia, a developer experienced in performance, re-renders, and React. The React team released the React compiler, which eliminates the need for memoization. The compiler optimizes code by automatically memoizing components, props, and hook dependencies. It shows promise in managing changing references and improving performance. Real app testing and synthetic examples have been used to evaluate its effectiveness. The impact on initial load performance is minimal, but further investigation is needed for interactions performance. The React query library simplifies data fetching and caching. The compiler has limitations and may not catch every re-render, especially with external libraries. Enabling the compiler can improve performance but manual memorization is still necessary for optimal results. There are risks of overreliance and messy code, but the compiler can be used file by file or folder by folder with thorough testing. Practice makes incredible cats. Thank you, Nadia!