Как стать автором
Обновить
1384.88
Рейтинг
Маклауд
Облачные серверы на базе AMD EPYC

Ускоряем загрузку веб-страниц: тестируем 4 стратегии оптимизации изображений

Блог компании МаклаудРазработка веб-сайтовСерверная оптимизацияHTML
Перевод
Автор оригинала: david walsh


Статистика не устаёт повторять нам про устойчивую корреляцию между падением скорости загрузки страниц сайта и ростом частоты отказов со снижением конверсии. Я не открою Америку, если скажу, что работу сайта замедляет «раздутая» полезная нагрузка (с плохо оптимизированными изображениями и избыточным HTML-кодом). Это заставляет сервер выполнять лишнюю работу. Огромный пласт такой работы связан с проблемами оптимизации изображений. 

Правильно подобранные изображения, сами по себе, хорошо привлекают внимание и способствуют повышению конверсии, распространению информации в социальных сетях и прочему взаимодействию посетителей. Поэтому их продолжают активно размещать на веб-страницах. Но как это сказывается на скорости загрузки этих страниц — вопрос интересный. Всё зависит от стратегии оптимизации.

Не очень эффективными я считаю стратегии, которые опираются на тезис о том, что изображения — это статический контент (в течение статьи я ещё разовью эту мысль и приведу аргументы). Сейчас на мобильные устройства приходится большая доля интернет-трафика, но есть проблема: эти устройства имеют различные размеры, разрешения экрана, операционные системы и прикладное ПО (например, браузеры). Каким образом сделать так, чтобы веб-страница быстро (!)и корректно загружалась на любой платформе и выглядела при этом одинаково?

В этой статье мы сведём решение к оптимизации изображений на этапе разработки, сборки проекта и/или на этапе обслуживания готового сайта. 

Правда, некоторые стратегии оптимизации могут существенно затруднить процесс проектирования и разработки, а также добавить головной боли при обслуживании. О растущей трате ресурсов и времени во время сборки я вообще молчу. Существует много методов и инструментов оптимизации изображений. Но некоторые их них нелегко использовать, не прибегая к автоматизации сложных и повторяющихся процессов. Мы рассмотрим четыре стратегии и выясним, какая из них позволяет лучше автоматизировать и сделать гибкую (динамическую) оптимизацию изображений для различных устройств.

Мы протестируем четыре стратегии. Сначала мы без оптимизации изображений просто скормим простой адаптивный код серверу со всеми брейкпоинтами и вариантами картинок для них. Затем мы рассмотрим оптимизацию на этапе сборки, когда специальные инструменты и сервисы помогают подготовить необходимые варианты изображений. Третья стратегия — это run-time оптимизация: перед отправкой страницы автоматизированный инструмент или онлайн-сервис применяет оптимизацию к изображению по заданному шаблону или на основе информации из браузера. Последняя стратегия — для формирования и доставки оптимизированных изображений использовать информацию об устройстве и браузере, полученную через другие специализированные сервисы (о них обязательно расскажу в конце статьи).

Внимание! Спойлер!





Стратегия оптимизации изображений с учётом особенностей устройства даст наилучшие результаты. В этой статье мы рассмотрим плюсы и минусы реализации каждой стратегии и их влияние на процесс разработки веб-приложения.

Конечная цель оптимизации изображений — повысить скорость загрузки веб-страниц. Для аудита страниц я использую Google PageSpeed ​​Insight. Он позволяет легко проанализировать эффективность отдельных стратегий. Как я писал выше, мы будем проводить аудит мобильных страниц.

Стратегия №1: адаптивный код без оптимизации


Я взял стандартный адаптивный код без использования какой-либо оптимизации изображений: браузер, отталкиваясь от размера экрана, просто выбирает из набора одинаковых изображений разных размеров более-менее подходящий вариант. В коде есть несколько брейкопоинтов для изображений разных размеров. Они определяются размерами дисплеев мобильных телефонов, планшетов и настольных компьютеров.

Но и тут опять проблема: существуют тысячи таких конфигураций, и с каждым днём их становится больше. Приходится добавлять всё больше брейкпоинтов. Однако это требует больше времени на разработку, приводит к разрастанию кодовой базы и в дальнейшем — к путанице и ошибкам. 

Вот пример с четырьмя брейкпоинтами, прописанными в атрибуте srcset:

<img srcset=«image-1920.jpg 1920w,

  image-1280.jpg 1280w, image-640.jpg 640w, image-480.jpg 480w» sizes=»(min-width: 36em) 50vw,100vw» src=«image-320.jpg» alt=«Responsive image syntax» />
Теперь подумайте, сколько такого кода может быть у вас в проекте... 

Более того, изображения для каждого из перечисленных размеров нужно создавать отдельно. На это требуется время, а также дополнительное место для хранения.

Можно реализовать адаптивность и с помощью медиа-запросов CSS. А можно использовать новые элементы и <source>, где <picture> служит контейнером для одного или более элементов <source> и одного элемента <img&gt. Однако все эти подходы не позволяют создать масштабируемые решения.

И последнее: эти подходы не учитывают особенности устройства. Каждый раз, когда вы пишете подобный код, вы просто пытаетесь угадать, какие брейкпоинты использовать и какие размеры изображений вам понадобятся. Кроме того, нет никакой гарантии, что варианты, которые вы удачно подобрали сегодня, будут работать завтра.

Преимущества:


  • не нужно покупать ПО или платить за подписку на дополнительный софт или сервисы;
  • относительно просто писать адаптивный код на основе хорошо документированного стандарта. 

Недостатки:


  • требуется дополнительное пространство для хранения изображений разных размеров;
  • требуются дополнительные время и усилия на реализацию такой «адаптивной многовариантности»;
  • разрастание кода и сложности с его сопровождением;
  • не во всех браузерах этот код работает одинаково;
  • нет опоры на контекст устройства;
  • для масштабирования нужна отдельная CDN (Content Delivery Network — Сеть доставки контента);
  • требуется много времени на доработку под новые устройства, форматы изображений и так далее.

Результаты тестов



Тесты показывают, что я выбрал не самые лучшие форматы, да ещё и без сжатия. И размеры моих изображений слишком велики.


Стратегия №2: Build-time оптимизация 


Один из способов облегчить работу по созданию вариантов изображений — использовать специализированные сервисы для редактирования или сжатия изображений, например, Kraken, Compressor.io, mozjpeg и squoosh.

Вы загружаете свои изображения и сервис обрабатывает и оптимизирует изображения на своём сервере. Затем вы можете использовать оптимизированные изображения в своём проекте. Можно установить стандартные или пользовательские настройки оптимизации: сжатие с потерями или без потерь, изменение размеров, даунскейлинг и так далее. Некоторые сервисы могут выдать сразу несколько вариантов одного и того же изображения в соответствии с необходимыми размерами.

А что, если пойти ва-банк и использовать сборщик Grunt или Gulp для оптимизации изображений? Для этого достаточно назначить соответствующие задачи, которые будут выполнены во время сборки. Саму обработку изображений может взять на себя js-пакет imagemin.

Его можно установить через npm или использовать через интерфейс командной строки. Это модульное решение с плагинами для сжатия различных форматов изображений: например, imagemin использует mozjpeg для JPEG и pngquant для сжатия PNG. Настройка параметров оптимизации изображений аналогична многим SaaS-инструментам.

При реализации этой стратегии самая большая нагрузка ложится на разработчиков. Они должны сначала автоматизировать пакетную обработку изображений с тонкой настройкой сторонних инструментов, а потом периодически обновлять свой код для поддержки новых форматов изображений.

Преимущества:


  • оптимизация изображений выполняется на чужом сервере;
  • сервисы достаточно быстро обрабатывают изображения;
  • управление оптимизацией можно встроить в ваш воркфлоу разработки и развёртывания;
  • сервисы имеют удобный интерфейс для настройки параметров оптимизации;
  • множество бесплатных инструментов (или бесплатных тарифов) с достаточно богатой функциональностью.

Недостатки:


  • вновь требуется много времени на реализацию адаптивной многовариантности;
  • по-прежнему нет опоры на контекст устройств (не учитываются размер, разрешение экрана и так далее);
  • по-прежнему нужно место, чтоб хранить много изображений;
  • всё ещё нужен CDN;
  • нужно ещё больше человеко-часов, чтобы дополнительно реализовать интеграцию со сторонними продуктами через API;
  • каждый раз, когда появляются новые варианты изображений, нужно также запускать весь процесс оптимизации и для уже существующих вариантов;


Результаты тестов



По баллам незначительно лучше, чем у первой стратегии. Претензии по поводу сжатия поутихли, но по поводу форматов и слишком больших размеров — остались.


Важно отметить, что суммарный объём полезной нагрузки снизился до 1,4 Мб. Это на 80% меньше, чем нам даёт решение без стратегии, и на 50% меньше, чем даёт стратегия с адаптивным кодом. 

Стратегия №3: Run-time оптимизация


Когда мы заходим на страницу с некого устройства, браузер отправляет на сервер запрос с HTTP-заголовком. В заголовке хранится информация о контексте доступа и форматах изображения.

Run-time оптимизация запускается на сервере, как раз перед отправкой браузеру ответа (контента). Задача такой оптимизации — уменьшить передаваемый объём данных, чтобы ускорить загрузку веб-страницы. 

Например, заголовок из браузера Chrome выглядит так:

image/avif,image/webp,image/apng,image/*,*/*;q=0.8

С появлением Client Hints в дополнительных полях можно передать больше информации, например, DPR (device pixel ratio, «плотность пикселей», величина аналогичная разрешению) и Viewport-Width (ширина экрана).

Client Hints – это протокол, при помощи которого браузер в заголовке запроса HTTP может сообщить серверу, какой тип контента он предпочитает получить. Client Hints добавляют дополнительные поля в заголовки HTTP-запросов, содержащие информацию о браузере. Одна из ключевых возможностей этого протокола – информирование сервера о том, какого размера изображения нужны странице.

Используя эти данные, run-time оптимизаторы определяют, как сжимать изображения и в каком формате их выдавать. Однако вам для гибкого изменения размера всё равно потребуется руками реализовать адаптивную логику, основанную на брейкпоинтах.

Эти задачи выполняют такие SaaS-оптимизаторы, как Cloudinary и imgix. На этих платформах обычно есть опция автоматической оптимизации, когда сервер изображений или прокси решает, как лучше всего оптимизировать контент. Но вы также можете самостоятельно настраивать параметры оптимизации с помощью API (обычно с использованием простых параметров URL).

ImgIx — это надстройка над CDN (Amazon CloudFront), которая позволяет выполнять обработку изображений в реальном времени перед добавлением в кэш. ImgIx предоставляет весь необходимый функционал для обработки изображений, а также ряд дополнительных функций, например, Monochrome, Blur, Halftone.

Часто такие сервисы могут служить и в качестве CDN. А у Cloudinary есть своя система DAM (Digital Asset Management — система управления медиа активами).

Всё бы хорошо, но такие оптимизатор пока не могут анализировать контекст устройства. HTTP-заголовок мог бы передавать данные пользовательского агента и сообщать, что страница открыта, например, из браузера Chrome на устройстве Android. Но этого мало. Ничего не говорится о том, телефон это или планшет, и каковы его диагональ, разрешение экрана. 

Изображения также хранятся на серверах платформы, а не на ваших собственных ресурсах. Однако обычно у вас есть фиксированная квота дискового пространства с неким запасом на случай новых изображений.

Преимущества:


  • требуется очень мало усилий для оптимизации изображений;
  • часто run-time оптимизатор включает CDN для ускорения доставки;
  • оптимизатор может обладать другими возможностями, например, DAM или расширенный инструментарий обработки изображений;
  • автоматическая или ручная оптимизация изображений с помощью директив на основе URL;
  • имеет собственное хранилище изображений, освобождает ваше локальное / облачное хранилище
  • в этом смысле, сайту практически не требуется обслуживание или перенастройка;

Недостатки:


  • обычно дорогая ежемесячная подписка, потому что вы платите не только за оптимизацию изображений;
  • необходимо залезть в код и обновить значения src в тегах , чтобы отображать картинки, которые выдаёт сервис-оптимизатор;
  • для автоматического изменения размера по-прежнему требуется адаптивный код;
  • обычно работает медленнее при первых запросах, потому что сервису приходится получать изображение из стороннего источника, а затем оптимизировать его при полном отсутствии кеша.

Результаты тестов



Претензии по поводу сжатия и форматов почти сошли на нет, но всё ещё можно
придраться к размерам.


По сравнению с двумя предыдущими стратегиями полезная нагрузка снизилась на 88%. Теперь она составляет всего 897 Кб.

Стратегия №4: оптимизация с учётом контекста устройства


Как и в предыдущей стратегии, нам нужен сервис с сервером изображений. Он должен использовать заголовки запросов для динамической контекстно-зависимой оптимизации. Например, браузер может заявить о поддержке AVIF через Accept в HTTP-запросе. Тогда сервис задумается, какое именно изображение он должен выдать в формате AVIF. И вот тут начинается «магия».

Для примера рассмотрим сервис ImageEngine. Он способен получить полноценную информацию об устройстве из контекста доступа с помощью js-библиотеки WURFL. Помимо браузера и ОС, он может определить точную марку и модель устройства, а также характеристики экрана (разрешение, PPI и многие другие). Он также поддерживает Client Hints, включая заголовок save-data, с которым работают далеко не все сервисы.

Это позволяет такому оптимизатору предлагать более релевантные варианты изображений на все случаи жизни, обеспечивая при этом оптимальное соотношение полезной нагрузки и качества картинок.

Подобные сервисы тоже используют CDN для ускорения доставки изображений и повышения коэффициента попадания в кэш. Такой подход имеет огромное преимущество в мобильном сегменте интернета, так как существует очень много устройств с разными параметрами экрана.

Эта стратегия практически не требует допиливания кода. Достаточно просто обновить значения атрибутов src тега img, связав их с сервисом оптимизации. И всё. 

Преимущества:


  • требует минимальных усилий при разработке и сопровождении;
  • можно эффективно настроить и забыть (при использовании настроек автоматической оптимизации);
  • автоматическая и ручная оптимизация изображений с помощью директив в URL;
  • максимально возможная экономия полезной нагрузки изображения при сохранении максимального качества;
  • внедрить и начать использовать эту стратегию можно за считанные минуты;
  • сервис оптимизации обычно предлагает лучшее соотношение цены и пропускной способности;
  • нет избыточного разрастания кодовой базы: нет адаптивного кода и брейкпоинтов.

Недостатки:


  • необходимо обновить значения src в тегах , чтобы отображать картинки, которые выдаёт сервис-оптимизатор (но сделать это нужно один раз); 
  • платная ежемесячная подписка;
  • обычно работает медленнее при первых запросах, потому что сервису приходится получать изображение из стороннего источника, а затем оптимизировать его при полном отсутствии кеша.

Результаты тестов



Теперь Google PageSpeed ​​Insights доволен. 

Значительно улучшилось большинство показателей. Сервис автоматически начал использовать новые форматы изображений (например, AVIF с оптимальным сжатием в соответствии с контекстом доступа). Кроме того, для различных размеров экрана изображения автоматически меняют длину и ширину, а также масштабируются.

Наша суммарная полезная нагрузка уменьшилась примерно на 95%:



И будет вам счастье


Как видите, у всех стратегий есть свои плюсы и минусы. Нет никаких сомнений в том, что сервисы оптимизации изображений, особенно с опорой на контекст устройства, имеют преимущество.

Третья и четвёртая стратегии позволят рационально выстроить процесс разработки с минимальными проблемами на этапе создания, поддержки и хранения изображений. Более того, не нужно будет писать запутанный и немасштабируемый адаптивный код. Оптимизация изображений будет работать надёжно и гибко подстраиваться под новые требования и нужды бизнеса.

Не стоит беспокоиться о возможной потере контроля над настройками оптимизации изображений, потому что вы можете вносить свои коррективы с помощью API или простых параметров URL.

Безусловно, за такое удовольствие придётся платить. Но представители сервисов уверяют, что для физических лиц, а также для малого и среднего бизнеса предусмотрены недорогие тарифные планы.



Облачные VDS от Маклауд отлично подходят для хостинга сайтов.

Зарегистрируйтесь по ссылке выше или кликнув на баннер и получите 10% скидку на первый месяц аренды сервера любой конфигурации!

Теги:дешевый vpsоптимизация изображенийразработка веб-сайтовvdsvps
Хабы: Блог компании Маклауд Разработка веб-сайтов Серверная оптимизация HTML
Всего голосов 29: ↑28 и ↓1+27
Просмотры6K

Похожие публикации

Лучшие публикации за сутки