起動パフォーマンスメトリクス
実際のデバイスセッションにおけるコールド起動、ウォーム起動、バンドルの読み込み、初回レンダリング、インタラクティブになるまでの時間を追跡し、各メトリクスをP50、P90、P99で確認できます。
EAS Observeは、ExpoとReact Nativeアプリ向けの本番パフォーマンス監視ツールです。Expoダッシュボードで起動メトリクス、セッションのタイムライン、リリースマーカー、エラーを確認できます。
EAS Observeは、ExpoおよびReact Nativeアプリ向けのモバイルパフォーマンス監視サービスです。本番環境のメトリクスをExpoダッシュボードに直接表示し、それらのメトリクスを、原因となったビルドまたはOTAアップデートに関連付けます。
この製品は、アプリ全体の集計された健全性だけでなく、実際のデバイス上でのユーザー体験を把握したいチーム向けに位置付けられています。起動時間データ、セッションタイムライン、リリースマーカー、エラートレースを組み合わせ、パフォーマンスの変化、ルート単位の遅延、クラッシュを1か所で調査できます。
実際のデバイスセッションにおけるコールド起動、ウォーム起動、バンドルの読み込み、初回レンダリング、インタラクティブになるまでの時間を追跡し、各メトリクスをP50、P90、P99で確認できます。
1つのセッションをナビゲーション、パフォーマンス、カスタムイベントの流れに沿って追跡できます。これにより、ユーザーがコンバージョンした、離脱した、または障害に遭遇する前に何が起きたかを再構成できます。
すべてのビルドとOTAアップデートをパフォーマンスデータに関連付け、リリース後に何が変わったかを確認するため、直前のバージョンと比較できます。
JavaScriptエラーを、縮小されたバンドルの位置だけでなく、ファイルと行を示すスタックトレース付きで確認できます。
Expo Routerとの統合により、インタラクティブになるまでの時間をルート単位で分解できます。アプリ全体の平均値だけに頼らず、遅い画面を特定できます。
CLIからメトリクス、ルート、イベント、セッションを確認でき、エージェントにもObserveから同じコンテキストを直接受け取らせることができます。
Observeを使用して、実際のデバイスでコールド起動、ウォーム起動、バンドルの読み込み、初回レンダリング、インタラクティブになるまでの時間を監視し、ユーザーベース全体での分布を確認できます。
ビルドおよびアップデートのマーカーを使用して、特定のリリースまたはOTAアップデート後に遅延、エラーの急増、ユーザージャーニーの変化が発生したかを判断できます。
ルート単位のパフォーマンスビューとセッションタイムラインを使用して、どの画面またはステップが遅いかを特定し、ビルドやアップデート間でルートを比較できます。
カスタムイベントとタイムラインビューを使用して、チェックアウト、オンボーディング、同期などのフローを追跡し、ユーザーがコンバージョンまたは失敗する前に何が起きたかを確認できます。
CLIアクセスまたはエージェントワークフローを使用して、ダッシュボードから手動でコピーすることなく、同じコンテキストでメトリクス、ルート、イベント、セッションを取得できます。
ObserveはExpoアプリ向けに構築されています。このページでは、Expo SDK 55以降を使用し、EASを利用していれば準備が整っていると説明されています。ベアReact Nativeのサポートはロードマップ上の項目とされています。
はい。ページによると、configure()で0から1の範囲のsampleRateを設定できます。また、サンプリングまたはディスパッチ設定を変更するには、リリースまたはEAS Updateが必要です。
Observeは、パフォーマンスのタイミングデータ、デバイスモデル、OSバージョン、アプリバージョン、匿名のインストール単位IDを収集します。ページでは、個人を特定できる情報は収集しないと説明されています。
ランディングページによると、expo-observeをインストールすれば、数分で実際のセッションのレポートを開始できます。また、5つの起動メトリクスが実際のセッションからレポートされ、ルーター統合によって画面ごとのタイミングが追加されると説明されています。
料金ページによると、ObserveはFree、Starter、Production、Enterpriseを含む、掲載されているすべてのEASプランに含まれています。含まれるイベント数はプランによって異なります。
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Rectifyは、セッションリプレイ、監視、サポート、コードスキャン、ロードマップ、変更履歴を一元化したSaaS運用プラットフォーム。創業者や非技術系SaaSチーム、AI支援開発に最適。
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