코드 최적화(미리 보기)를 통해 런타임 동작 모니터링 및 분석

  • 아티클

Azure Application Insights의 AI 기반 서비스인 코드 최적화는 Application Insights Profiler와 함께 작동하여 코드 수준에서 CPU 및 메모리 사용량 성능 문제를 감지하고 해결 방법에 대한 권장 사항을 제공합니다. 코드 최적화는 다음을 통해 이러한 CPU 및 메모리 병목 현상을 식별합니다.

  • 애플리케이션의 런타임 동작을 분석합니다.
  • 동작을 성능 엔지니어링 모범 사례와 비교합니다.

프로덕션 환경에서 수집된 실시간 성능 데이터 및 인사이트를 사용하여 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 코드를 최적화합니다.

데모 비디오

코드 최적화 사용을 위한 요구 사항

애플리케이션에서 코드 최적화를 사용하기 전에:

Application Insights Profiler와 코드 최적화 비교

Application Insights Profiler와 코드 최적화는 함께 작동하여 성능 문제 검색에 대한 전체적인 방식을 제공합니다.

Application Insights Profiler

Profiler는 특정 요청을 밀리초 단위까지 추적하는 데 중점을 둡니다. 이는 애플리케이션 내의 문제에 대해 효과적으로 "큰 그림"을 보여 주고 이를 해결하기 위한 일반적인 모범 사례를 제공합니다.

코드 최적화

코드 최적화는 Application Insights Profiler에서 수집한 프로파일링 데이터를 분석합니다. Profiler가 Application Insights에 데이터를 업로드하면 기계 학습 모델이 일부 데이터를 분석하여 애플리케이션 코드를 최적화할 수 있는 위치를 찾습니다. 코드 최적화:

  • 시간에 따라 수집된 집계 데이터를 표시합니다.
  • 데이터를 애플리케이션 코드의 메서드 및 함수와 연결합니다.
  • 코드 내에서 병목 현상을 찾아 문제의 원인을 추적합니다.

비용

코드 최적화에는 추가 비용이 발생하지 않습니다.

지원되는 지역

코드 최적화는 Application Insights와 동일한 지역에서 사용할 수 있습니다. 다음 명령을 사용하여 사용 가능한 지역을 확인할 수 있습니다.

az account list-locations -o table

연결 문자열을 사용하여 명시적인 지역을 설정할 수 있습니다. 예를 통해 연결 문자열에 대해 자세히 알아봅니다.

다음 단계

코드 최적화 설정

애플리케이션에서 다음 기능을 사용하도록 설정하여 코드 최적화를 시작합니다.

문제가 발생했나요? 문제 해결 가이드를 확인합니다.