Publicação: Otimização de aplicações web: Melhorando as métricas Core Web Vitals com NextJS
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Resumo
Este trabalho analisa a relevância do desempenho de aplicações web, demonstrando como
otimizações específicas podem melhorar a experiência do usuário. A crescente demanda
por websites rápidos e responsivos reforça a necessidade de métodos eficientes que garantam um desempenho satisfatório. Com base em literatura especializada e estudos de
caso, como os divulgados pela Google, este estudo propõe uma abordagem prática de
otimização utilizando as tecnologias React e Next.js. O método utilizado envolve a criação e a melhoria de um projeto de aplicação web, usando técnicas como renderização no
lado do servidor (SSR), lazy loading e otimização de imagens. A metodologia é composta
por análises quantitativas e qualitativas, utilizando a ferramenta Lighthouse para avaliar
as métricas de desempenho pré e pós-otimização, particularmente as Core Web Vitals.
Os resultados indicam que as otimizações implementadas contribuíram para melhorias
significativas nas métricas de desempenho, destacando-se um aumento na velocidade de
carregamento e na interatividade das páginas. Essas melhorias reforçam como alterações
técnicas podem impactar positivamente na usabilidade e satisfação do usuário. Este estudo conclui que a aplicação de técnicas de otimização específicas em aplicações web pode
levar a melhorias substanciais no desempenho, corroborando com a literatura existente
e fornecendo um guia prático para desenvolvedores e designers aprimorarem seus projetos web. As percepções obtidas também contribuem para práticas de desenvolvimento
baseadas em evidência, elevando o padrão de desempenho na indústria web.
Abstract
Palavras-chave
Desempenho de aplicações web, Otimização web, React, Core Web Vitals
Citação
ZILIOTTI, Fabrício Fernandes. Otimização de aplicações web: Melhorando as métricas Core Web Vitals com NextJS. 2024. 58 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.
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