Monitoreo práctico de Core Web Vitals 2025 — Checklist SRE para proyectos enterprise

En 2025, Core Web Vitals dejó de ser un indicador opcional y pasó a ser un requisito contractual para los socios de producción web. Largest Contentful Paint (LCP), Interaction to Next Paint (INP) y Cumulative Layout Shift (CLS) deben expresarse como SLO que se conectan con la operación diaria. Esta guía resume la perspectiva SRE para equipos distribuidos que diseñan, optimizan y operan experiencias ricas en imágenes.

TL;DR

• Define SLO para LCP/INP/CLS y la tasa de errores asignando responsabilidades que atraviesen web, CDN y pipeline de imágenes.
• Construye una pila de métricas de tres niveles —RUM, monitoreo sintético y logs/traces— y correlaciónala con cambios de imágenes o invalidaciones de caché en cuestión de segundos.
• Unifica runbooks entre el equipo de entrega de imágenes y SRE para que el cruce de umbrales dispare decisiones y escalaciones determinísticas.
• Publica reportes semanales orientados al negocio para mantener la transparencia con stakeholders y obtener presupuesto de optimización continuo.

1. Diseño de SLO — expectativas y presupuesto de error

Métrica	Meta (Mobile)	Fuente	Notas
LCP	p75 ≤ 2.3 s	RUM + CrUX	Refleja inmediatamente cambios de renderizado y optimización
INP	p75 ≤ 200 ms	RUM	Acompaña el lazy load competitivo y la interacción post-carga
CLS	p75 ≤ 0.1	Sintético	Detecta desplazamientos por placeholders y reemplazos publicitarios
Tasa de error	< 0.2 %	Logs CDN + APM	Incluye workers de imagen y excepciones en el edge

• Lleva un presupuesto de error mensual y detén despliegues cuando el consumo supere 60 %.
• Relaciona KPIs (ej. conversión) con las plantillas afectadas para explicitar el impacto de negocio.

2. Construcción del stack de observabilidad

Real User Monitoring (RUM)

• Integra la librería Web Vitals en Next.js y envía mediciones por locale a un endpoint Measurement Protocol.
• Visualiza distribución por dispositivo/región en Looker Studio para aislar cuellos de botella de LCP.

Monitoreo sintético

• Programa ejecuciones de Playwright + Lighthouse CI cada 15 minutos sobre journeys críticos.
• Combínalas con el CLI [performance-guardian](/es/tools/performance-guardian) para detectar al instante regresiones de assets o picos de latencia.

Logs y trazas

• Instrumenta el Edge Runtime de Next.js con OpenTelemetry y exporta duraciones de fetch y ratios de caché para recursos LCP a BigQuery.
• Guarda resultados de metadata-audit-dashboard en el mismo data warehouse para correlacionar brechas de metadatos con regresiones de LCP.

3. Flujo operativo y runbook

Detección de incidentes

1. RUM indica que el p75 de LCP supera el umbral de 2.3 s.
2. PagerDuty alerta al SRE on-call y replica el evento en el canal Core de Slack.
3. Los dashboards enlazados resaltan al instante los locales y plantillas afectadas.

Ejemplo de escalación

Etapa	Acción	Tiempo
Triage	Verificar integridad de assets con image-trust-score-simulator y descartar corrupción de caché	15 min
Mitigación	El equipo de imágenes cambia a variantes optimizadas o purga la ruta CDN involucrada	30 min
Recuperación	Checks sintéticos confirman la mejora y RUM valida que p75 vuelve al objetivo	60 min
Postmortem	Documentar RCA y acciones preventivas en Notion dentro de 24 h	24 h

Fragmento del runbook

• Regresión de LCP (imagen): Peso de next/image aumenta, la región S3 fallback se degrada o faltan metadatos y se fuerza AVIF→JPEG.
• Pico de INP (JS): Lazy load del hero colisiona con handlers; resolver con priority hints e isolation controlada.
• Brecha de CLS: Contenedor publicitario sin altura reservada; actualizar CSS de placeholders y usar aspect-ratio.

4. Reportes y gobernanza

• Reuniones semanales muestran cumplimiento de SLO, consumo del error budget e impacto en revenue.
• Compartir victorias regionales (ej. +4 % en CVR para APAC tras optimizar LCP) para reforzar el valor frente al cliente.
• Archivar automáticamente los reportes en buckets GCS y alinearlos con OKR internos.

5. Próximos pasos de implementación

1. Generar automáticamente plantillas de SLO creando issues en GitHub al inicio de cada proyecto.
2. Fundir logs de WAF/edge para etiquetar en automático las regresiones de LCP provocadas por bots.
3. Versionar assets de imagen, enviando los hallazgos de [performance-guardian](/es/tools/performance-guardian) como comentarios en pull requests.

Resumen

Operacionalizar Core Web Vitals bajo disciplina SRE permite a los equipos de producción web:

• Cumplir los SLA contractuales,
• Acelerar la colaboración entre diseño, ingeniería y delivery, y
• Presentar recomendaciones a clientes sustentadas en datos.

Utiliza este playbook como base, ajusta runbooks y métricas a cada engagement y mantente al frente en la carrera de performance 2025.