Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Vue Fes Japan 2018 サイトの速度改善 / High Performance ...
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
INOUE Takuya
August 28, 2018
Programming
7.8k
9
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Vue Fes Japan 2018 サイトの速度改善 / High Performance Vue Fes Japan Site
Vue.js Tokyo v-meetup #8 の発表資料
https://vuejs-meetup.connpass.com/event/95678/
INOUE Takuya
August 28, 2018
More Decks by INOUE Takuya
See All by INOUE Takuya
create-nuxt-app で選べる現代の UI フレームワーク / Modern UI Frameworks
inouetakuya
7
2.7k
カンファレンス主催 Casual Talks #1 オープニング / Conference Casual Talks 1 Opening
inouetakuya
0
860
カンファレンス主催 Casual Talks #1 パネルディスカッション / Conference Casual Talks 1 Panel Discussion
inouetakuya
0
780
ウェブサイトの速度改善 / High Performance Website
inouetakuya
0
490
Vue Fes Japan 2018 ティザーサイトの裏側 / Inside Vue Fes Japan 2018
inouetakuya
4
3k
Nuxt.js でつくるアプリケーションの設計 / Architecture of nuxt application
inouetakuya
8
5.4k
Vue Fes Japan 2018 ティザーサイトの技術選定 / Vue Fes Japan 2018 site architecture
inouetakuya
1
400
いま Vue.js に現場の事例が求められている / stage of vuejs jp
inouetakuya
0
3.3k
お仕事で Nuxt.js を使うか検討した話 / decision about whether to use nuxtjs
inouetakuya
8
19k
Other Decks in Programming
See All in Programming
代数的データ型って何が嬉しいの? #frontend_phpcon_do
kajitack
8
3.7k
dRuby over BLE
makicamel
2
340
ECSアプリログをFireLensでコスト削減しようとしたけど諦めた話 in Fargate×Node.js
akihisaikeda
2
4.2k
Mujeres en SEO Summit 2026 - Greatest Disaster Hits en Web Performance
guaca
0
180
並列実装の現場、2ヶ月間実務でAIを使い倒したAIもPCも私も限界が近い
ming_ayami
0
130
LLM本来の能力を解き放つサンドボックス技術とAI民主化への適用
yukukotani
3
4k
例外の正しい扱い方 そのエラー try-catchして大丈夫?
jinwatanabe
0
230
Hunting Vulnerabilities in Symfony with LLMs
vinceamstoutz
0
540
技術記事、AIに書かせるか、自分で書くか? 〜それでも私が自分の手で書く理由〜 / #QiitaConference
jnchito
2
1.4k
AI時代のUIはどこへ行く?その2!
yusukebe
21
7.2k
Datadog × OpenTelemetry 入門と実践のあいだ
kn_to_maxpno
1
160
ローカルLLMでどこまでコードが書けるか -拡張版 / How much code can be written on a local LLM Extended
kishida
11
4.1k
Featured
See All Featured
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
66
8.5k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
Believing is Seeing
oripsolob
1
140
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
275
41k
The agentic SEO stack - context over prompts
schlessera
0
820
What the history of the web can teach us about the future of AI
inesmontani
PRO
1
610
The Director’s Chair: Orchestrating AI for Truly Effective Learning
tmiket
1
190
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
2.9k
Chasing Engaging Ingredients in Design
codingconduct
0
220
State of Search Keynote: SEO is Dead Long Live SEO
ryanjones
0
200
Become a Pro
speakerdeck
PRO
31
6k
Pawsitive SEO: Lessons from My Dog (and Many Mistakes) on Thriving as a Consultant in the Age of AI
davidcarrasco
0
160
Transcript
7VF'FTαΠτͷվળ EFWUPͦͯ͠Ѩ෦ͷϗʔϜϖʔδΛ͑Ζʂ ͍ͷ͏͑ͨ͘ʢ͓͍ͪΌΜʣ!JOPVFUBLVZB 7VFKT5PLZPWNFFVQ
స৬υϥϑτʢCZϦϒηϯεʣ ͍ͷ͏͓͍͑ͨͪ͘ΌΜ!JOPVFUBLVZB /VYUKT 7VFY 7VFKTެࣜυΩϡϝϯτͷ༁ऀɺϝϯςφ ൴ঁ͔Βɺ͓͍ͪΌΜͱݺΕ͍ͯ·͢
None
7VF'FTαΠτͷಛ wIUUQTWVFGFTKQ wϔουը૾ େখຕͷը૾ w੩తαΠτʢ/VYU(FOFSBUFʣ w/FUMJGZ
ࠓ͢͜ͱ
͢͜ͱ wඪͷཱͯํʢॏཁʣ wվળʢͲͷΑ͏ʹߟ͑ͯԿΛ͔ͬͨʣ wΛҡ࣋͢ΔΈͮ͘Γ
͞ͳ͍͜ͱ wվળͷৄࡉʢ࣮ʣ
ඪͷཱͯํ
Ϗδωεΰʔϧ͔Βߟ͑Δ
7VF'FTαΠτͷׂ w7VF'FTͱ͍͏ΠϕϯτΛͬͯΒ͏ʢप ʣ w7VF'FTʹߦ͖͍ͨͱࢥͬͯΒ͏ʢڵຯͷ שىɺಈػ͚ͮʣ w7VF'FTΛָ͠ΊΔใΛఏڙ͢Δ
7VF'FTαΠτͷվ ળ͕ͲͷΑ͏ʹܨ͕Δ͔ʁ
7VFKTͷ7VF'FTαΠτ ͕ߴͰշదʹݟΒΕΔ
7VFKTͷϒϥϯσΟϯά
7VFKTͻ͍ͯ7VF'FT ʹڵຯΛ࣋ͬͯΒ͑Δ
੩తαΠτͷվળͷࢦඪ
ʮͲͷࢦඪʯ͕ʮͲͷ͘Β͍ʯ ͚Εྑ͍͔ʁ
'JSTU.FBOJOHGVM1BJOU w IUUQTEFWFMPQFSTHPPHMFDPNXFCGVOEBNFOUBMTQFSGPSNBODF VTFSDFOUSJDQFSGPSNBODFNFUSJDT 8FCϖʔδ͕Ϣʔβʔʹͱͬͯҙຯͷ͋ΔʢʹཱͭʣදࣔʹͳͬͨλΠϛϯά
Ͳͷ͘Β͍͚ΕΑ͍͔ʁ wϠίϒɾχʔϧηϯͷهࣄ wਓؒͷೝػೳͷ؍͔ΒʣҰ࿈ͷφϏήʔγϣϯ͕ؒ அͳ͘ਐΜͰ͍Δͱײ͡ΒΕΔݶքඵ w3"*-Ϟσϧ w3FTQPOTF "OJNBUJPO *EMF -PBEͷඪ w-PBEͷඪ
ϛϦඵ
ք۾Ͱʮ͜ͷαΠτ͍ʯͱ͞Ε͍ͯ ΔαΠτΛ͑Δ΄͏͕7VFKTͷϒϥ ϯσΟϯάʹܨ͕ΔͷͰʁ
Ͳͷ͘Β͍͚ΕΑ͍͔ʁ wEFWUPͷ'JSTU.FBOJOHGVM1BJOUʢҎԼ '.1ʣΛ͑Δʂ wѨ෦ͷϗʔϜϖʔδͷ'.1Λ͑Δʂ
ܭଌ߹ϞχλϦϯά wܭଌ༻ͷԾڥ wಉ݅͡Ͱ܁Γฦ͠ܭଌΛߦ͏ w8FC1BHFUFTU
EFWUP w'.1NT
Ѩ෦ͷϗʔϜϖʔδ w'.1NT
7VF'FTαΠτʢ#FGPSFʣ w'.1NT
վળ
͍·ɺͲ͜ͷվળΛͬ ͍ͯΔʁΛৗʹҙࣝ
ΫϦςΟΧϧϨϯμϦϯ άύεΛৗʹ೦಄ʹஔ͘
IUUQTTRMB[VSFKQSCPPL ʢຊʹࡌ͍ͬͯΔਤʣ
ຊʹޮՌ͕͋ͬͨͷ͔ #FGPSF"GUFSΛ ͻͱͭͣͭܭଌ
ҎԼɺಛʹޮՌ͕େ͖͔ͬ ͨͷΛհ͍ͯ͘͠
ը૾ͷ࠷దԽฤ
ը૾ܗࣜͷબ
ը૾ܗࣜͷಛൺֱ w IUUQTXXXIUNMSPDLTDPNFOUVUPSJBMTTQFFEJNH DPNQSFTTJPO
ը૾ܗࣜͷબ
ը૾ͷϦαΠζ
ը૾ͷϦαΠζ wෆඞཁʹେ͖ͳը૾Λϩʔυ͠ͳ͍Α͏ʹ͢ Δ wQQJʢQJYFMQFSJODIʣʹ߹Θͤͯ࠷దͳαΠ ζͷը૾Λϩʔυ͢Δ wTSDTFUଐੑ
TSDTFUଐੑ
ը૾ͷѹॖ
ը૾ͷѹॖϥΠϒϥϦ wNP[KQFHKQFHUBOKQFHPQUJN wQOHRVBOU wPQUJQOH wHJGTJDMF wTWHP
(6*πʔϧ w*NBHF0QUJN w෦Ͱ+1&(0QUJN0QUJ1/(ͳͲΛ͏ w+1&(NJOJͱൺֱͯ͠ߴ͍ѹॖɻॲཧ ͍ w*NBHF"MQIB
ίϚϯυϥΠϯπʔϧ wJNBHFNJO wJNBHFNJONP[KQFH wJNBHFNJOKQFHPQUJN wͳͲϓϥάΠϯͱ߹Θͤͯ͏
JNBHFNJO wOQNJOTUBMMJNBHFNJODMJ wOQNJOTUBMMJNBHFNJOQOHRVBOU wJNBHFNJOQMVHJOQOHRVBOUPVU EJSCBSGPP
ը૾ͷԆಡࠐ
ը૾ͷԆಡࠐ wWVFMB[ZMPBE wϑΝʔετϏϡʔʹೖΒͳ͍ը૾Ԇಡࠐ wϓϨʔεϗϧμը૾ΛͰ͖Δ͚ͩදࣔͤͨ͞ ͘ͳ͔ͬͨͷͰɺ7JFXQPSUΑΓQY Լʹདྷͨ࣌ͰಡࠐΛ։࢝
ը૾ͷԆಡࠐ wʮը૾͕7JFXQPSUΑΓQYԼʹདྷ ͨʯఆ*OUFSTFDUJPO0CTFSWFSͰ w·ͩ*&ͱ4BGBSJ͕ରԠ͍ͯ͠ͳ͍ͷͰ 1PMZpMM͕ඞཁ
8FCϑΥϯτฤ
"EPCF5ZQFLJU w$44͔ΒಡΈࠐΉͱʙNT΄ͲϨ ϯμϦϯάΛϒϩοΫͯ͠͠·͏ w+4ͰԆಡࠐͤ͞ΔΑ͏ʹͨ͠
1SFMPBE
)551 $%/
None
վળͷ݁Ռ
7VF'FTαΠτʢ"GUFSʣ w'.1NTNT w EFWUPNT Ѩ෦ͷϗʔϜϖʔδNTʢ͜ΕͲ͏ͬͨΒউͯΔΜͩʜ
Λҡ࣋͢Δ Έͮ͘Γ
ը૾ѹॖͷࣗಈԽ
(JU)PPLT wίϛοτ͢ΔલʹࣗಈͰը૾ѹॖ wIVTLZΛ͑όʔδϣϯཧͰ͖Δ
IVTLZઃఆྫ
None
ϞχλϦϯάͷڧԽ
ϞχλϦϯάͷڧԽ w8FC1BHFUFTUΛϗεςΟϯάͯ͠ɺఆظత ʹ࣮ߦ͢ΔͳͲ wʢ·͍ͩͬͯͳ͍͕ɺͬͯΈ͍ͨʣ
·ͱΊ wվળͷඪɺϏδωεΰʔϧ͔Βߟཱ͑ͯͯ Δ wΫϦςΟΧϧϨϯμϦϯάύεΛ೦಄ʹஔ͍ͯɺ͍ ·ɺͲ͜ͷվળΛ͍ͬͯΔͷ͔Λৗʹҙࣝ͢Δ wվળΛҰͬͯऴΘΓͰͳ͘ɺվળͨ͠ Λҡ࣋͢ΔΈॏཁ
None
None