お客様のビジネスに影響を与える前に、フロントエンドの問題を特定

  • ディストリビューティッド(分散)トレーシングにより、バックエンドコードによって引き起こされるブラウザのインシデントを特定し、優先付けを行う
  • Syntheticテストでリアルタイムのブラウザデータを充実させ、デプロイメントを成功に導く
  • ロードパフォーマンス、応答性、レイアウトの安定性といった、Google Core Web Vitalsのメトリクスを使用し、ページパフォーマンスをインテリジェントにベンチマークする
 
 

ユーザー重視の認識パフォーマンスメトリクスを最適化。

  • 地理ごとにフィルタリングを行い、位置、およびデバイスタイプ別にユーザーエンゲージメントを測定する
  • ページ速度が直帰率、離脱率、ユーザー満足度にどのような影響を与える可能性があるかを把握
  • 重要なパフォーマンス指標が変化した場合に迅速に対応できるようにアラートを設定

コードレベルのエラーを優先的に、また迅速に修正。

  • エラープロファイルをブラウザ、ページビューなどの要素別にフィルタリングすることによ理、関連するエラーをグループ化する
  • 高精度なエラーデータを活用して問題をローカルに再現し、再発を防止する
  • ソースマップとスタックトレースを相関させ、エンドユーザーに影響を及ぼすバックエンドサービスのトラブルシューティングを改善
 

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