L'article explore les différentes phases de l'optimisation du Largest Contentful Paint (LCP), une métrique clé des Core Web Vitals. Il explique que le LCP peut être décomposé en quatre sous-parties : TTFB (Time to First Byte), Resource Load Delay, Resource Load Duration et Element Render Delay. Chaque phase identifie des goulots d'étranglement spécifiques et propose des solutions pour les résoudre. L'article souligne l'importance de comprendre ces phases pour diagnostiquer et améliorer les performances de chargement des pages web, en particulier pour les images, qui représentent la majorité des éléments LCP.
Nadia Makarevich, experte en React et performance web, introduit les composants serveur React (RSC) et leur impact sur les performances. Elle explique que les RSC déplacent une partie du travail vers le serveur, réduisant ainsi la quantité de JavaScript à envoyer au client et améliorant le temps de chargement initial. L'article explore les différences entre le rendu côté client et les RSC, en mesurant des métriques comme le LCP et le temps d'affichage des données dynamiques. Makarevich a construit une SPA pour illustrer ces concepts, disponible sur GitHub.
Ethan Gardner explore dans cet article l'utilisation de l'apprentissage automatique pour modéliser le trafic web. Il se demande comment les variations des données synthétiques (lab) impactent les métriques réelles (field), comme le Largest Contentful Paint (LCP). En suivant un cours sur le machine learning, il découvre XGBoost, un outil de gradient boosting efficace pour les prédictions. Il décrit ensuite son expérience où il utilise XGBoost pour prédire la valeur du LCP p75 à partir de données synthétiques, en détaillant les étapes de collecte, de nettoyage et de préparation des données, ainsi que la mise en œuvre du modèle.
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L'autrice donne une recette à suivre pour optimiser la métrique LCP (Largest Contentful Paint) dans le cas d'une image.