RUM（真实用户体验监控）介绍、优势、采样与挑战
RUM（Real User Monitoring）顾名思义，就是真实用户体验监控。在端上（Web、H5、App）埋点，观测用户真实的产品使用体验。
相比 RUM（Real User Monitoring），还有一类监控通常与之对比，即 Synthetic Monitoring，姑且可以翻译为合成监控。合成监控是通过程序模仿人去操作，通常只模仿关键路径，RUM 则是真实的用户体验监控数据。
RUM 优势
- 精准定位性能问题——找出哪些页面在特定设备（例如移动设备与桌面设备）上加载缓慢或运行不佳。
- 减少用户挫败感——在错误导致用户离开前及时发现它们。
- 优化业务影响力——加载更快的页面意味着更满意的用户，进而带来更多转化（销售、注册、互动）。
- 识别趋势——用户会经常触发这种边缘情况错误吗？不要只是猜测，要数据驱动！
- 优先修复——无需猜测，利用真实数据来决定首先改进哪些内容。
示例
如果移动端的结账页面加载需要8秒，而桌面端只需2秒，真实用户监测（RUM）能帮助你找到并解决这一瓶颈。RUM监控会精确显示哪些用户正遭遇加载缓慢的问题，你还可以查看历史趋势，判断是否是近期的某项更改导致了这一问题。
RUM 如何工作？
1. 数据收集
通常，需要在端上代码（比如 JavaScript）中用一行命令引入 SDK 即可。SDK 会自动追踪：
- 页面加载时间：页面多久才能可用？
- 资源计时：是缓慢的图像或API延迟了渲染吗？
- 用户交互：点击、滚动、表单提交
- 错误：JavaScript 崩溃、API 调用失败、资源损坏
所有这些数据都会被收集起来，通常作为带有事件和错误注释的跟踪信息，由轻量级的RUM代码进行传输。
2. 数据传输
- 数据被发送到监控后端
- 采样（可选）通过仅发送一定百分比的会话来降低成本
3. 数据分析
- 仪表板显示性能趋势（例如，“欧洲的移动用户速度慢了40%”）。
- 警报会在错误率飙升时通知您。
- 会话重放（在某些工具中）让你可以看到真实用户在遇到漏洞时的困境。
💡从核心指标（加载时间、错误率）开始，然后扩展到跟踪业务目标（例如，“用户多久能播放视频？”）。
采样和存储
真实用户监控（RUM）会生成海量数据。如果要跟踪数百万用户的每一次点击、滚动和页面加载，成本可能会飙升。存储RUM数据不仅会让你的存储解决方案耗资巨大，还意味着查询历史性能时速度会慢得惊人。
典型的采样逻辑有两种，头部采样和尾部采样。
头部采样
采用随机算法，随机监控用户 session，性能极好，但是一些异常的 session 可能没被捕获。比如下图中红色部分是随机捕获的 session，而耗时最长的那个 session 恰好未被捕获。
头部采样可以用来查看一些数据趋势，对于排查问题效果会差一些，因为有些让用户崩溃的体验可能恰好没有采集。
尾部采样
尾部采样是说先把数据统一收集到后端，在后端决策采样保留哪些、丢弃哪些。比如下面这个例子，采集了最高延迟的 session（用户感觉慢）和最小延迟的 session（可能报错了）。
尾部采样会把所有数据推到后端，需要考虑网络层面的影响，当然也要考虑厂商的计费策略，力争找一个 ROI 最高的实践方式。
Flashduty RUM 推荐的做法
数据可以 100% 上报，服务端会把原始数据计算生成各类指标，这些指标可以让用户看到各类趋势。
原始数据可以采样存储，比如只存储异常数据和延迟较高的数据，可以大幅降低成本。
