Application Performance Monitoring - APM (Uygulama Performans İzleme)

Uygulama Performans İzleme (APM - Application Performance Monitoring), yazılım uygulamalarının performansını ve sağlık durumunu izlemek için kullanılan yöntemlerin bütünüdür. APM araçları sayesinde gecikmeler, hatalar, yavaş sorgular ve işlem darboğazları tespit edilebilir.

---

1. Neden APM Kullanmalıyız?

✔ Uygulama performansını ölçmek ve iyileştirmek
✔ Gecikmeleri ve darboğazları analiz etmek
✔ Gerçek zamanlı metrikleri ve uyarıları yönetmek
✔ Servisler arası çağrıları izlemek
✔ Veritabanı sorgularını ve HTTP isteklerini takip etmek

APM çözümleri, özellikle mikroservis mimarilerinde sistemin genel performansını anlamak için kritik öneme sahiptir.

---

2. APM İçin Popüler Araçlar

📌 .NET için Yaygın Kullanılan APM Araçları:
- Application Insights (Azure)
- New Relic
- Datadog APM
- Elastic APM
- Jaeger Tracing
- Zipkin
- Prometheus + Grafana

Bu araçlar sayesinde HTTP istekleri, veritabanı çağrıları, bellek kullanımı ve CPU tüketimi gibi metrikler detaylı olarak incelenebilir.

---

3. .NET Uygulamalarında APM Entegrasyonu

1. Azure Application Insights ile APM

Azure Application Insights, .NET uygulamalarında performans izleme için en güçlü çözümlerden biridir.

📌 Application Insights için Gerekli Paketleri Yükleyin:

dotnet add package Microsoft.ApplicationInsights.AspNetCore

📌 Application Insights’ı ASP.NET Core Uygulamasına Dahil Etme:

var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);
builder.Services.AddApplicationInsightsTelemetry("<YOUR_INSTRUMENTATION_KEY>");

📌 Özel Telemetri Logları Gönderme:

using Microsoft.ApplicationInsights;

var telemetry = new TelemetryClient();
telemetry.TrackEvent("UserLoggedIn");
telemetry.TrackMetric("RequestTime", 120);
telemetry.TrackException(new Exception("Hata oluştu!"));

✅ Application Insights ile:
- Gerçek zamanlı metrikler toplanır.
- Hata analizi yapılabilir.
- Kullanıcı etkileşimleri izlenebilir.

---

2. Prometheus + Grafana ile Performans İzleme

📌 Prometheus ve Grafana’yı Docker ile Çalıştırma:

docker run -d -p 9090:9090 --name prometheus prom/prometheus
docker run -d -p 3000:3000 --name grafana grafana/grafana

📌 ASP.NET Core Uygulamalarında Prometheus Metriklerini Toplama:

dotnet add package prometheus-net.AspNetCore

📌 Startup.cs veya Program.cs içine ekleyin:

app.UseMetricServer();
app.UseHttpMetrics();

✅ Bu sayede:
- Prometheus ile HTTP istekleri ve gecikmeler analiz edilir.
- Grafana ile metrikler görselleştirilir.

---

4. Dağıtık İzleme (Distributed Tracing) Kullanımı

Uygulamalarınızda servisler arası çağrıları izlemek için OpenTelemetry, Jaeger veya Zipkin gibi dağıtık izleme sistemleri kullanılabilir.

📌 OpenTelemetry ile İzleme:

var tracerProvider = Sdk.CreateTracerProviderBuilder()
    .AddAspNetCoreInstrumentation()
    .AddHttpClientInstrumentation()
    .AddConsoleExporter()
    .Build();

📌 Jaeger Entegrasyonu:

.AddJaegerExporter(options =>
{
    options.AgentHost = "localhost";
    options.AgentPort = 6831;
})

✅ Bu sayede:
- Servisler arası istekler takip edilir.
- Her isteğin gecikme süresi ölçülür.
- Performans darboğazları tespit edilir.

---

5. APM Kullanarak Performans Testleri Yapma

📌 BenchmarkDotNet Kullanarak Performans Ölçümü:

dotnet add package BenchmarkDotNet

📌 Örnek Benchmark Testi:

using BenchmarkDotNet.Attributes;
using BenchmarkDotNet.Running;

public class PerformanceTests
{
    private readonly List<int> numbers = Enumerable.Range(1, 100000).ToList();

    [Benchmark]
    public int SumWithLinq() => numbers.Sum();

    [Benchmark]
    public int SumWithLoop()
    {
        int sum = 0;
        foreach (var num in numbers)
            sum += num;
        return sum;
    }
}

BenchmarkRunner.Run<PerformanceTests>();

✅ Bu test ile:
- Kodunuzun performansını ölçebilirsiniz.
- Linq vs Döngü gibi karşılaştırmalar yapabilirsiniz.

---

6. APM En İyi Pratikleri

✔ Uygulamanın CPU, bellek, disk ve ağ kullanımı izlenmeli.
✔ APM araçları ile gecikmeler ve darboğazlar analiz edilmeli.
✔ Kritik noktalar için metrikler toplanmalı ve alarmlar ayarlanmalı.
✔ Loglar merkezi bir sistemde toplanarak hatalar anlık tespit edilmeli.