Lighthouse frente a RUM: ¿cómo mides el rendimiento correctamente?

Question

IT Interview Practice · Accepted Answer

Mide con **ambos**, datos de laboratorio y de campo: responden preguntas distintas. **Lighthouse** es laboratorio (sintético, reproducible, para depurar); **RUM** es campo (usuarios reales, para la verdad). Si solo confías en uno, optimizas lo equivocado.

## Laboratorio frente a campo

| | Laboratorio (Lighthouse) | Campo / RUM |
|--|------------------|-------------|
| Fuente | Una ejecución sintética, dispositivo/red fijos | Visitas reales, todos los dispositivos/redes |
| Bueno para | Depurar, gates de regresión en CI, repetible | Lo que los usuarios *realmente* experimentan |
| INP | No puede medirlo (sin interacciones reales) | Medido a lo largo de toda la visita |
| Debilidad | No refleja tu tráfico real | Ruidoso, necesita volumen, más difícil de depurar |

Lighthouse ejecuta una única carga throttled en una máquina limpia: excelente para *reproducir* un problema, inútil para conocer tu p75. **INP en especial** solo puede capturarse en campo, porque necesita interacciones reales a lo largo de una sesión.

## Recopilar datos de campo con la biblioteca web-vitals

```js
import { onLCP, onCLS, onINP } from "web-vitals";

function send(metric) {
  // Attribution build tells you WHICH element/interaction caused it
  navigator.sendBeacon("/rum", JSON.stringify({
    name: metric.name, value: metric.value, id: metric.id,
  }));
}
onLCP(send); onCLS(send); onINP(send); // report each metric as it finalizes
```

Esta es la misma metodología que **CrUX** de Google (Chrome User Experience Report), que impulsa el ranking de búsqueda: CrUX es el p75 de usuarios reales, no de laboratorio.

## Cómo usarlos juntos

- **RUM** para detectar regresiones reales y conocer tu p75 (lo que usa el ranking).
- **Lighthouse en CI** como salvaguarda para atrapar regresiones *antes* de que se envíen.
- Segmenta el RUM por dispositivo/país/conexión: un número promediado oculta que el Android de gama baja es tu cola lenta.

## Por qué es importante

La señal de nivel senior es saber que laboratorio ≠ campo, que el ranking usa el p75 de campo, y que INP solo es real en campo. Optimizar una puntuación de Lighthouse mientras el p75 real sigue siendo deficiente es una trampa clásica que esta pregunta está diseñada para exponer.

Fuente	Una ejecución sintética, dispositivo/red fijos	Visitas reales, todos los dispositivos/redes
Bueno para	Depurar, gates de regresión en CI, repetible	Lo que los usuarios realmente experimentan
INP	No puede medirlo (sin interacciones reales)	Medido a lo largo de toda la visita
Debilidad	No refleja tu tráfico real	Ruidoso, necesita volumen, más difícil de depurar

Laboratorio frente a campo

Recopilar datos de campo con la biblioteca web-vitals

Cómo usarlos juntos

Por qué es importante

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