startup-perf

bởi microsoft

Đo hiệu suất khởi động ứng dụng Aspire bằng dotnet-trace và công cụ TraceAnalyzer. Sử dụng khi được yêu cầu đo tác động của thay đổi mã lên 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.

Thêm skills từ microsoft

oss-growth
microsoft
Cá tính tăng trưởng OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Xây dựng các tác nhân Azure AI Foundry bằng SDK Python của Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). Sử dụng khi tạo các tác nhân bền vững với AzureAIAgentsProvider, sử dụng các công cụ được lưu trữ (trình thông dịch mã, tìm kiếm tệp, tìm kiếm web), tích hợp máy chủ MCP, quản lý chuỗi hội thoại hoặc triển khai phản hồi phát trực tuyến. Bao gồm các công cụ hàm, đầu ra có cấu trúc và các tác nhân đa công cụ.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Thiết lập AI Runway trên AKS — từ cụm trống đến mô hình đang chạy. Bao gồm xác minh cụm, cài đặt controller, đánh giá GPU, thiết lập nhà cung cấp và triển khai đầu tiên. KHI NÀO: "thiết lập AI Runway", "onboard cụm AKS", "cài đặt AI Runway", "thiết lập airunway", "triển khai mô hình lên AKS", "suy luận GPU trên AKS", "thiết lập KAITO trên AKS", "chạy LLM trên AKS", "vLLM trên AKS", "thiết lập phục vụ mô hình trên AKS", "AI Runway controller".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Hướng dẫn để instrument các ứng dụng web với Azure Application Insights. Cung cấp các mẫu telemetry, thiết lập SDK, và tài liệu tham khảo cấu hình. KHI NÀO: cách instrument ứng dụng, App Insights SDK, các mẫu telemetry, App Insights là gì, hướng dẫn Application Insights, ví dụ instrumentation, các phương pháp tốt nhất APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrument các ứng dụng trình duyệt/web bằng SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Dùng cho Real User Monitoring (RUM) — lượt xem trang, nhấp chuột, phụ thuộc AJAX/fetch, ngoại lệ, sự kiện tùy chỉnh và dấu vết tác nhân GenAI phía trình duyệt tương quan với dấu vết OpenTelemetry phía backend. Bao gồm thiết lập SDK Loader Script và npm, tiện ích mở rộng framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, trình khởi tạo telemetry và quy ước ngữ nghĩa OTel GenAI cho các span tác nhân/công cụ/mô hình phát ra từ trình duyệt.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Xây dựng ứng dụng phát hiện bất thường với Azure AI Anomaly Detector SDK cho Java. Sử dụng khi triển khai phát hiện bất thường đơn biến/đa biến, phân tích chuỗi thời gian hoặc giám sát hỗ trợ AI.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Triển khai Conversational Language Understanding (CLU) bằng SDK Python azure-ai-language-conversations. Sử dụng khi làm việc với ConversationAnalysisClient để phân tích ý định và thực thể trong hội thoại, xây dựng tính năng NLP, hoặc tích hợp hiểu ngôn ngữ vào ứng dụng.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 cho Python. Dùng cho không gian làm việc ML, công việc, mô hình, tập dữ liệu, tính toán và quy trình. Kích hoạt: "azure-ai-ml", "MLClient", "không gian làm việc", "đăng ký mô hình", "công việc đào tạo", "tập dữ liệu".
development