একটি নতুন মডুলার টুল যা একাধিক উত্স থেকে কর্মক্ষমতা ডেটা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংগ্রহ করতে সক্ষম করে।
AutoWebPerf (AWP) কি?
AutoWebPerf (AWP) হল একটি মডুলার টুল যা একাধিক উৎস থেকে কর্মক্ষমতা ডেটা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংগ্রহ করতে সক্ষম করে। বর্তমানে বিভিন্ন স্কোপের ( ল্যাব এবং ফিল্ড ) জন্য ওয়েবসাইটের কর্মক্ষমতা পরিমাপ করার জন্য অনেক টুল উপলব্ধ রয়েছে, যেমন Chrome UX রিপোর্ট, PageSpeed Insights, বা WebPageTest। AWP একটি সাধারণ সেটআপ সহ বিভিন্ন অডিট সরঞ্জামগুলির সাথে একীকরণের প্রস্তাব দেয় যাতে আপনি এক জায়গায় সাইটের কার্যকারিতা ক্রমাগত নিরীক্ষণ করতে পারেন৷
ওয়েব ভাইটাল নির্দেশিকা প্রকাশের অর্থ হল ওয়েব পৃষ্ঠাগুলির ঘনিষ্ঠ এবং সক্রিয় পর্যবেক্ষণ ক্রমশ গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে। এই টুলের পিছনের প্রকৌশলীরা বছরের পর বছর ধরে পারফরম্যান্স অডিট করছেন এবং তারা তাদের দৈনন্দিন ক্রিয়াকলাপের একটি ম্যানুয়াল, পুনরাবৃত্ত, এবং সময় গ্রাসকারী অংশ স্বয়ংক্রিয় করার জন্য AWP তৈরি করেছেন। আজ, AWP পরিপক্কতার একটি স্তরে পৌঁছেছে এবং এটি বিস্তৃতভাবে ভাগ করার জন্য প্রস্তুত যাতে যে কেউ এটি নিয়ে আসা অটোমেশন থেকে উপকৃত হতে পারে।
টুলটি GitHub-এ AutoWebPerf পাবলিক রিপোজিটরিতে অ্যাক্সেসযোগ্য।
AWP কিসের জন্য?
যদিও ওয়েব পৃষ্ঠাগুলির কার্যকারিতা নিরীক্ষণের জন্য বেশ কয়েকটি সরঞ্জাম এবং API পাওয়া যায়, তাদের বেশিরভাগই একটি নির্দিষ্ট সময়ে পরিমাপ করা ডেটা প্রকাশ করে। একটি ওয়েবসাইট পর্যাপ্তভাবে নিরীক্ষণ করতে এবং মূল পৃষ্ঠাগুলির ভাল কার্যক্ষমতা বজায় রাখতে, সময়ের সাথে সাথে কোর ওয়েব ভাইটালগুলির ক্রমাগত পরিমাপ করা এবং প্রবণতাগুলি পর্যবেক্ষণ করার পরামর্শ দেওয়া হয়৷
AWP একটি ইঞ্জিন এবং পূর্ব-নির্মিত API ইন্টিগ্রেশন প্রদান করে এটিকে সহজ করে তোলে যা বিভিন্ন পারফরম্যান্স নিরীক্ষণ API-এ পুনরাবৃত্ত প্রশ্নগুলি স্বয়ংক্রিয় করার জন্য প্রোগ্রাম্যাটিকভাবে কনফিগার করা যেতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, AWP-এর সাহায্যে, আপনি CrUX API থেকে ফিল্ড ডেটা এবং PageSpeed Insights থেকে Lighthouse রিপোর্ট থেকে ল্যাব ডেটা ক্যাপচার করতে আপনার হোম পেজে একটি দৈনিক পরীক্ষা সেট করতে পারেন। এই ডেটা সময়ের সাথে লেখা এবং সংরক্ষণ করা যেতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, Google পত্রকগুলিতে এবং তারপরে ডেটা স্টুডিও ড্যাশবোর্ডে ভিজ্যুয়ালাইজ করা যেতে পারে। AWP পুরো প্রক্রিয়ার ভারী-উত্তোলন অংশটিকে স্বয়ংক্রিয় করে, এটিকে সময়ের সাথে ল্যাব এবং ক্ষেত্রের প্রবণতা অনুসরণ করার জন্য একটি দুর্দান্ত সমাধান করে তোলে। আরও বিশদ বিবরণের জন্য নীচের ডেটা স্টুডিওতে ভিজ্যুয়ালাইজিং অডিট ফলাফল দেখুন)।
স্থাপত্য ওভারভিউ
AWP হল একটি মডুলার-ভিত্তিক লাইব্রেরি যার তিনটি ভিন্ন ধরনের মডিউল রয়েছে:
- ইঞ্জিন
- সংযোগকারী মডিউল
- সংগ্রহকারী মডিউল
ইঞ্জিন একটি সংযোগকারী থেকে পরীক্ষার একটি তালিকা নেয় (উদাহরণস্বরূপ, একটি স্থানীয় CSV ফাইল থেকে), নির্বাচিত সংগ্রাহকদের (যেমন PageSpeed Insights) মাধ্যমে পারফরম্যান্স অডিট চালায় এবং আউটপুট সংযোগকারীতে ফলাফল লেখে (উদাহরণস্বরূপ, Google শীট)।
AWP অনেকগুলি প্রাক-বাস্তবায়িত সংগ্রহকারী এবং সংযোগকারীর সাথে আসে:
- প্রাক-বাস্তবায়িত সংগ্রহকারী:
- প্রাক-বাস্তবায়িত সংযোগকারী:
- Google পত্রক
- JSON
- CSV
AWP এর সাথে স্বয়ংক্রিয় নিরীক্ষা
AWP আপনার পছন্দের অডিট প্ল্যাটফর্ম যেমন PageSpeed Insights , WebPageTest , বা CrUX API এর মাধ্যমে পারফরম্যান্স অডিটগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করে। AWP পরীক্ষার তালিকা কোথায় লোড করতে হবে এবং ফলাফল কোথায় লিখতে হবে তা বেছে নেওয়ার নমনীয়তা প্রদান করে।
উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি Google শীটে সংরক্ষিত পরীক্ষার একটি তালিকার জন্য অডিট চালাতে পারেন এবং নীচের কমান্ডের সাহায্যে একটি CSV ফাইলে ফলাফল লিখতে পারেন:
PSI_APIKEY=<YOUR_KEY> SHEETS_APIKEY=<YOUR_KEY> ./awp run sheets:<SheetID> csv:output.csv
পুনরাবৃত্ত অডিট
আপনি দৈনিক, সাপ্তাহিক বা মাসিক ফ্রিকোয়েন্সিতে পুনরাবৃত্ত অডিট চালাতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি নীচের মত স্থানীয় JSON-এ সংজ্ঞায়িত পরীক্ষার তালিকার জন্য দৈনিক অডিট চালাতে পারেন:
{
"tests": [
{
"label": "web.dev",
"url": "https://web.dev",
"gatherer": "psi"
}
]
}
নীচের কমান্ডটি স্থানীয় JSON ফাইল থেকে অডিট পরীক্ষার তালিকা পড়ে, একটি স্থানীয় মেশিনে অডিট চালায়, তারপর একটি স্থানীয় CSV ফাইলে ফলাফল আউটপুট করে:
PSI_APIKEY=<YOUR_KEY> ./awp run json:tests.json csv:output.csv
একটানা ব্যাকগ্রাউন্ড সার্ভিস হিসাবে প্রতিদিন অডিট চালানোর জন্য, আপনি পরিবর্তে নীচের কমান্ডটি ব্যবহার করতে পারেন:
PSI_APIKEY=<YOUR_KEY> ./awp continue json:tests.json csv:output.csv
বিকল্পভাবে, আপনি দৈনিক ক্রন কাজ হিসাবে AWP চালানোর জন্য একটি ইউনিক্স-এর মতো পরিবেশে ক্রনট্যাব সেট আপ করতে পারেন:
0 0 * * * PSI_APIKEY=<YOUR_KEY> ./awp run json:tests.json csv:output.csv
আপনি AWP GitHub সংগ্রহস্থলে দৈনিক অডিট এবং ফলাফল সংগ্রহ স্বয়ংক্রিয় করার আরও উপায় খুঁজে পেতে পারেন।
ডেটা স্টুডিওতে অডিটের ফলাফলগুলি ভিজ্যুয়ালাইজ করা
কোর ওয়েব ভাইটালগুলি ক্রমাগত পরিমাপের পাশাপাশি, প্রকৃত ব্যবহারকারীর মেট্রিক্স (RUM) বা AWP দ্বারা সংগৃহীত Chrome UX রিপোর্ট (CrUX) ডেটার সাহায্যে প্রবণতাগুলি মূল্যায়ন করতে এবং সম্ভাব্য রিগ্রেশনগুলি আবিষ্কার করতে সক্ষম হওয়া গুরুত্বপূর্ণ৷ মনে রাখবেন যে Chrome UX রিপোর্ট (CrUX) হল একটি 28-দিনের মুভিং অ্যাগ্রিগেশন, তাই CrUX-এর সাথে আপনার নিজস্ব RUM ডেটাও ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে যাতে আপনি শীঘ্রই রিগ্রেশন দেখতে পারেন।
ডেটা স্টুডিও হল একটি বিনামূল্যের ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল যা আপনি সহজেই পারফরম্যান্স মেট্রিক্স লোড করতে পারেন এবং চার্ট হিসাবে প্রবণতা আঁকতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, নীচের টাইম সিরিজ চার্টগুলি Chrome UX রিপোর্ট ডেটার উপর ভিত্তি করে কোর ওয়েব ভাইটালগুলি দেখায়৷ চার্টগুলির মধ্যে একটি সাম্প্রতিক সপ্তাহগুলিতে ক্রমবর্ধমান ক্রমবর্ধমান বিন্যাস শিফট দেখায়, যার অর্থ নির্দিষ্ট পৃষ্ঠাগুলির জন্য লেআউট স্থায়িত্বে রিগ্রেশন। এই পরিস্থিতিতে, আপনি এই পৃষ্ঠাগুলির অন্তর্নিহিত সমস্যাগুলি বিশ্লেষণ করার প্রচেষ্টাকে অগ্রাধিকার দিতে চান৷
ডেটা সংগ্রহ থেকে ভিজ্যুয়ালাইজেশন পর্যন্ত এন্ড-টু-এন্ড প্রক্রিয়া সহজ করার জন্য, আপনি নিম্নলিখিত কমান্ডের সাহায্যে Google শীটে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ফলাফল রপ্তানি করতে URL-এর একটি তালিকা সহ AWP চালাতে পারেন:
PSI_APIKEY=<YOUR_KEY> SHEETS_APIKEY=<YOUR_KEY> ./awp run sheets:<SheetID> csv:output.csv
একটি স্প্রেডশীটে দৈনিক মেট্রিক্স সংগ্রহ করার পরে, আপনি একটি ডেটা স্টুডিও ড্যাশবোর্ড তৈরি করতে পারেন যা সরাসরি স্প্রেডশীট থেকে ডেটা লোড করে এবং ট্রেন্ডগুলিকে একটি টাইম সিরিজ চার্টে প্লট করে৷ ডেটা স্টুডিওতে ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য ডেটা উত্স হিসাবে স্প্রেডশীটগুলির সাথে AWP কীভাবে সেট আপ করবেন সে সম্পর্কে বিস্তারিত পদক্ষেপের জন্য Google স্প্রেডশীট API সংযোগকারী দেখুন৷
এরপর কি?
AWP কোর ওয়েব ভাইটাল এবং অন্যান্য পারফরম্যান্স মেট্রিক্স পরিমাপ করার জন্য একটি অবিচ্ছিন্ন পর্যবেক্ষণ পাইপলাইন সেট আপ করার প্রচেষ্টা কমানোর জন্য একটি সহজ এবং সমন্বিত উপায় প্রদান করে। আপাতত, AWP সর্বাধিক সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে কভার করে এবং ভবিষ্যতে অন্যান্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে আরও বৈশিষ্ট্য প্রদান করতে থাকবে।
AutoWebPerf সংগ্রহস্থলে আরও জানুন।