startup-perf

โดย microsoft

วัดประสิทธิภาพการเริ่มต้นแอปพลิเคชัน Aspire โดยใช้ dotnet-trace และเครื่องมือ TraceAnalyzer ใช้เมื่อถูกขอให้วัดผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงโค้ดต่อ Aspire…

npx skills add https://github.com/microsoft/aspire --skill startup-perf

Aspire Startup Profiling with OTEL

Use this skill when measuring, validating, or investigating Aspire startup performance with the CLI self-profile capture flow.

The workflow is the hidden CLI flag --capture-profile. It starts a private standalone dashboard collector, enables profiling-only OTEL instrumentation for the command and child AppHost processes, exports a trace archive, and then exits with the wrapped command's exit code.

Current Profiling Model

Profiling is opt-in and separate from reported telemetry:

  • Enable profiling with ASPIRE_PROFILING_ENABLED=true or 1.
  • CLI profiling spans use the Aspire.Cli.Profiling ActivitySource.
  • Hosting profiling spans use the Aspire.Hosting.Profiling ActivitySource.
  • DCP startup spans use the dcp.startup instrumentation scope when DCP emits startup telemetry.
  • Reported telemetry must not carry profiling session IDs, high-cardinality profiling tags, or profiling spans.

Prerequisites

Use an Aspire CLI build that contains --capture-profile. From a repo checkout:

./restore.sh
./dotnet.sh build src/Aspire.Cli/Aspire.Cli.csproj /p:SkipNativeBuild=true

Repo-local development builds discover the built managed dashboard from artifacts/bin/Aspire.Managed when ASPIRE_REPO_ROOT points at the checkout. Installed or bundled CLIs discover the dashboard from the bundle. Use ASPIRE_DASHBOARD_PATH / ASPIRE_MANAGED_PATH when profiling with a custom dashboard build.

Quick Start

Capture startup for an AppHost and exit automatically after startup:

./dotnet.sh exec artifacts/bin/Aspire.Cli/Debug/net11.0/aspire.dll run \
  --project tests/TestingAppHost1/TestingAppHost1.AppHost/TestingAppHost1.AppHost.csproj \
  --capture-profile \
  --capture-profile-output artifacts/tmp/startup-profile/profile.zip \
  --non-interactive

Capture any other Aspire command:

aspire ls \
  --capture-profile \
  --capture-profile-output artifacts/tmp/startup-profile/ls-profile.zip \
  --non-interactive

If --capture-profile-output is omitted, the CLI writes aspire-profile-<timestamp>-<session>.zip under the current working directory. For long-lived run and start, the CLI exits automatically after startup and waits for profiling data to settle before writing the export.

Self-Profile Options

OptionDescription
--capture-profileHidden recursive root option that enables self-profile capture for any Aspire command.
--capture-profile-output PATHOutput zip path. Relative paths are rooted at the current working directory.
--capture-profile-delay SECONDSOptional warmup delay before stopping long-lived run/start commands. Defaults to 5 seconds so AppHost-side spans have time to flush before shutdown. Increase it when you intentionally want additional post-start resource activity in the capture.

Output Artifacts

The capture writes a dashboard export zip containing:

PathDescription
traces/profile.jsonOTLP JSON trace export from the private dashboard collector.

Inspect the export:

unzip -l artifacts/tmp/startup-profile/profile.zip
tmpdir="$(mktemp -d)"
unzip -q artifacts/tmp/startup-profile/profile.zip -d "$tmpdir"
jq -r '.resourceSpans[]?.scopeSpans[]?.scope.name' "$tmpdir/traces/profile.json" | sort | uniq -c
jq -r '.resourceSpans[]?.scopeSpans[]?.spans[]?.name' "$tmpdir/traces/profile.json" | sort | uniq -c

Expected startup captures include:

  • Aspire.Cli.Profiling spans such as aspire/cli/command, aspire/cli/run, dotnet process spans, backchannel connect spans, and dashboard URL retrieval.
  • Aspire.Hosting.Profiling spans such as DCP model work, resource creation, resource wait, and DCP resource observation.
  • dcp.startup spans when the DCP process emits startup telemetry and the scenario is configured to require them.

Comparing Before/After Changes

Prefer separate worktrees for baseline and feature measurements so branch switching does not disturb a dirty worktree.

# Baseline worktree
aspire run --project path/to/AppHost.csproj \
  --capture-profile \
  --capture-profile-output artifacts/tmp/startup-profile-baseline/profile.zip \
  --non-interactive

# Feature worktree
aspire run --project path/to/AppHost.csproj \
  --capture-profile \
  --capture-profile-output artifacts/tmp/startup-profile-feature/profile.zip \
  --non-interactive

Compare traces/profile.json span names, durations, operation IDs, process IDs, events, and trace correlation. For statistically meaningful wall-clock comparisons, run multiple iterations manually and keep the environment stable. The self-profile capture flow produces artifacts; it is not a statistical benchmark runner by itself.

Parallel captures are supported because each --capture-profile process allocates its own collector ports and profiling session ID. Always use distinct --capture-profile-output paths. If the profiled AppHost launch profile pins dashboard, resource-service, or application ports, those AppHost ports can still conflict across parallel worktrees; use an isolated/randomized profile or adjust the AppHost ports for parallel runs.

Instrumentation Guidance

Keep profiling APIs coarse-grained and profiling-specific:

  • Centralize raw Activity, activity names, tag names, and event names in the profiling telemetry type for the area (Aspire.Cli.Profiling or Aspire.Hosting.Profiling).
  • Do not expose one public/internal method per tag. Prefer operation/result-level methods that accept the data for a phase and set multiple tags/events internally.
  • Good API shape examples: start a dotnet process span with command, project, working directory, and options; record a process start result with started/process ID; record process completion with exit code and output counts; start a Kubernetes API span with operation/resource type; record retry details as one event method.
  • Call sites should describe the operation being profiled, not know tag/event names.
  • Do not add profiling tags/events to Activity.Current unless the current activity is known to be a profiling activity or profiling has explicitly wrapped it.
  • Keep high-cardinality data out of reported telemetry.

Common Issues

SymptomCauseFix
The CLI bundle layout was found, but the dashboard binary (aspire-managed) is missing.The CLI could not find a bundled, repo-local, or override dashboard binary.Build the repo-local CLI, use an installed/bundled CLI, set ASPIRE_REPO_ROOT to the checkout, or set ASPIRE_DASHBOARD_PATH / ASPIRE_MANAGED_PATH to a custom managed dashboard build.
Self-profile export contains CLI spans but not Hosting spansThe AppHost did not run through a profiled startup path, or Hosting telemetry did not reach the collector.Confirm aspire run or aspire start launched the expected AppHost and inspect traces/profile.json for Aspire.Hosting.Profiling.
No exported spans contained aspire.profiling.session_idProfiling was not enabled or telemetry was not exported.Confirm --capture-profile was parsed before -- and inspect traces/profile.json.
No profiling session contained correlated... spansCLI/Hosting/DCP spans did not land in one correlated trace.Inspect traces/profile.json for missing scopes or broken parent/trace IDs.

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน AKS", "AI Runway controller
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
แนวทางสำหรับการติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับเว็บแอปพลิเคชันด้วย Azure Application Insights ให้รูปแบบเทเลเมทรี การตั้งค่า SDK และเอกสารอ้างอิงการกำหนดค่า เมื่อใด: วิธีติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับแอป, App Insights SDK, รูปแบบเทเลเมทรี, App Insights คืออะไร, คำแนะนำเกี่ยวกับ Application Insights, ตัวอย่างการติดตั้งเครื่องมือวัด, แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ APM
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development