Lighthouse vs RUM: como medir performance corretamente?

Question

IT Interview Practice · Accepted Answer

Meça com **ambos**, dados de laboratório e de campo — eles respondem perguntas diferentes. O **Lighthouse** é laboratório (sintético, reproduzível, para depuração); o **RUM** é campo (usuários reais, para a verdade). Se você confia em apenas um, otimiza a coisa errada.

## Laboratório vs campo

| | Laboratório (Lighthouse) | Campo / RUM |
|--|------------------|-------------|
| Fonte | Uma execução sintética, dispositivo/rede fixos | Visitas reais, todos os dispositivos/redes |
| Bom para | Depuração, gates de regressão em CI, repetível | O que os usuários *de fato* experimentam |
| INP | Não consegue medir (sem interações reais) | Medido ao longo de toda a visita |
| Fraqueza | Não reflete o seu tráfego real | Ruidoso, precisa de volume, mais difícil de depurar |

O Lighthouse executa uma única carga throttled em uma máquina limpa — ótimo para *reproduzir* um problema, inútil para saber o seu p75. O **INP especialmente** só pode ser capturado em campo, porque precisa de interações reais ao longo de uma sessão.

## Coletando dados de campo com a biblioteca web-vitals

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

function send(metric) {
  // O build de atribuição diz QUAL elemento/interação a causou
  navigator.sendBeacon("/rum", JSON.stringify({
    name: metric.name, value: metric.value, id: metric.id,
  }));
}
onLCP(send); onCLS(send); onINP(send); // reporta cada métrica conforme ela se finaliza
```

Esta é a mesma metodologia do **CrUX** (Chrome User Experience Report) do Google, que alimenta o ranking de busca — o CrUX é o p75 de usuários reais, não de laboratório.

## Como usá-los juntos

- **RUM** para detectar regressões reais e conhecer o seu p75 (o que o ranking usa).
- **Lighthouse em CI** como guarda-corpo para pegar regressões *antes* de irem para produção.
- Segmente o RUM por dispositivo/país/conexão — um número médio esconde que o Android de baixo custo é a sua cauda lenta.

## Por que isso importa

O sinal de sênior é saber que laboratório ≠ campo, que o ranking usa o p75 de campo, e que o INP só é real em campo. Otimizar uma pontuação do Lighthouse enquanto o p75 real continua ruim é uma armadilha clássica que esta pergunta foi feita para expor.

Fonte	Uma execução sintética, dispositivo/rede fixos	Visitas reais, todos os dispositivos/redes
Bom para	Depuração, gates de regressão em CI, repetível	O que os usuários de fato experimentam
INP	Não consegue medir (sem interações reais)	Medido ao longo de toda a visita
Fraqueza	Não reflete o seu tráfego real	Ruidoso, precisa de volume, mais difícil de depurar

Laboratório vs campo

Coletando dados de campo com a biblioteca web-vitals

Como usá-los juntos

Por que isso importa

Perguntas relacionadas