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本書は、お客様のご参考のために原文の英語版を機械翻訳したものです。

英語版と齟齬がある場合、英語版の定めが優先するものとします。より詳しい情報については、本リンクをご参照ください。

問題を作成する

ブラウザの概要ページ

ブラウザモニタリングの[概要]ページには、アプリの実際のブラウザのパフォーマンスがまとめられています。 [概要]ページを使用して、次のことを行います。

  • 最大のコンテンツペイント(LCP)、最初の入力遅延(FID)、累積レイアウトシフト(CLS)など、コアWebバイタルを一目で確認できます。
  • アプリのブラウザ側のパフォーマンスの傾向を見ることができます。
  • ページロードのタイミングに関する問題の迅速なトラブルシューティング
  • 他のブラウザのUIページへの移動

サマリーページの表示

アプリのブラウザパフォーマンスの概要を表示するには、次のいずれかのパスを使用します。

  • one.newrelic.com > Explorer> Browser applications にアクセスします。 エクスプローラー を使用して、すべての エンティティ 、つまり、アプリケーションやホストから任意の要素のカスタムグルーピングまで、データを報告していると特定できるものすべてにアクセスできます。
  • one.newrelic.comにアクセスし、[ブラウザ]をクリックして、アプリを選択します。

選択したアプリの[概要]ページから、標準のNew Relicページ機能を使用して、詳細情報にドリルダウンします。

Screenshot of the New Relic browser monitoring Summary page

サマリーページには

コアWebバイタル

Core Web Vitalsは、GoogleのCoreWebVitalsに従ってブラウザがどのように機能するかを示します。これらには以下が含まれます:

  • LCP:最大の満足のいくペイント
  • FID:最初の入力遅延
  • CLS:累積レイアウトシフト

ユーザーがサイトを利用する時間

ユーザーのサイト滞在時間 ウィジェットでは、ユーザーがサイトに滞在している時間を表示します。

初期のページロードとルート変更のチャート

Initial page load and route change チャートは、URLのロードまたはリロードに起因する従来のURL変更のロード時間を示しています。このグラフは、 ページロードタイミングプロセス の詳細とともに、 ページロードタイムページ に掲載されています。

ユーザー重視のページロードタイムチャート

User-centric page load times チャートは、ユーザーにとってのページのロード時間を示しています。このグラフは、 ページロードタイミングプロセス の詳細とともに、 ページロードタイムページ に表示されます。

スループットチャート

Throughput チャートでは、ブラウザのスループットを1分あたりのページ数(ppm)で表示しています。チャートの右上に表示されている値は、選択した時間範囲の平均値です。

SPA モニタリング を有効にしていて、 Summary ページに SPA ロードタイム チャートが表示されている場合、 Throughput チャートにも SPA データが使用されます。

ヒント

Appサーバーの毎分のリクエスト数(rpm)は、ブラウザの ページロードタイミング の毎分のページ数(ppm)とは異なる測定値を示す場合があります。

フロントエンドとバックエンドのチャート

フロントエンドとバックエンドの比較 チャートは、connect APMサービスアプリケーションにリンクしています。APMとトレースの詳細については、 Language agents and distributed tracing を参照してください。

追加のチャート

また、 ページロードタイムのページJavaScriptエラーのページ から、これらのメトリクスの要約版を見ることができます。

  • デバイスタイプ別の最初のインタラクション
  • ユーザーエージェントによる最初のインタラクション
  • JavaScriptのエラー
  • URL別の最長初回入力遅延時間

関連エンティティウィジェットには、ブラウザに関連するすべてのエンティティが表示されます。エンティティ間の接続について詳しくは、 エンティティの関係についてお読みください。

合成モニターを表示

[合成モニターの表示]ボタンをクリックすると、[合成]ページに移動します。 合成モニタリングは、ユーザートラフィックをシミュレートできます。これにより、顧客が気付く前に、重要なエンドポイントの停止やパフォーマンスの低下を事前に検出して解決できます。

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