Performance Monitoring¶

Giriş¶

Performance Monitoring (Performans İzleme), uygulamanın performans metriklerinin sürekli olarak izlenmesi ve analiz edilmesi sürecidir. .NET uygulamalarında performans sorunlarının tespiti, optimizasyon ve kapasite planlaması için kritik bir bileşendir.

Performance Monitoring'ın Önemi¶

Performans Optimizasyonu
Bottleneck tespiti
Kaynak kullanımı analizi
Response time takibi
Throughput ölçümü
Kullanıcı Deneyimi
Uygulama yanıt süreleri
Sayfa yükleme süreleri
API latency
Error rate
Sistem Sağlığı
CPU kullanımı
Memory kullanımı
Disk I/O
Network trafiği

Performance Monitoring Araçları¶

Application Insights
Performans metrikleri
Dependency tracking
Exception monitoring
Custom telemetri
Prometheus + Grafana
Time series veritabanı
Zengin metrik toplama
Güçlü görselleştirme
Alerting
New Relic
APM (Application Performance Monitoring)
Distributed tracing
Real-time monitoring
Custom dashboards

Performance Monitoring Kullanımı¶

Application Insights Entegrasyonu

// NuGet paketleri:
// Microsoft.ApplicationInsights.AspNetCore
// Microsoft.ApplicationInsights.PerfCounterCollector

public class Startup
{
    public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
    {
        services.AddApplicationInsightsTelemetry(Configuration);
        services.AddApplicationInsightsTelemetryProcessor<CustomTelemetryProcessor>();
    }
}

public class CustomTelemetryProcessor : ITelemetryProcessor
{
    private readonly ITelemetryProcessor _next;

    public CustomTelemetryProcessor(ITelemetryProcessor next)
    {
        _next = next;
    }

    public void Process(ITelemetry item)
    {
        if (item is RequestTelemetry request)
        {
            request.Properties["CustomProperty"] = "Value";
        }
        _next.Process(item);
    }
}

Prometheus Entegrasyonu

// NuGet paketleri:
// prometheus-net
// prometheus-net.AspNetCore

public class Startup
{
    public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
    {
        services.AddPrometheusMetrics();
    }

    public void Configure(IApplicationBuilder app)
    {
        app.UseMetricServer();
        app.UseHttpMetrics();
    }
}

public class PerformanceMetrics
{
    private readonly Counter _requestCounter;
    private readonly Histogram _responseTimeHistogram;

    public PerformanceMetrics()
    {
        _requestCounter = Metrics.CreateCounter("http_requests_total", "Total HTTP requests");
        _responseTimeHistogram = Metrics.CreateHistogram("http_response_time_seconds", "HTTP response time");
    }

    public void TrackRequest(string path, double duration)
    {
        _requestCounter.Inc();
        _responseTimeHistogram.Observe(duration, new[] { path });
    }
}

Custom Performance Monitoring

public class PerformanceMonitor
{
    private readonly ILogger _logger;
    private readonly Stopwatch _stopwatch;

    public PerformanceMonitor(ILogger<PerformanceMonitor> logger)
    {
        _logger = logger;
        _stopwatch = new Stopwatch();
    }

    public async Task<T> MonitorOperationAsync<T>(string operationName, Func<Task<T>> operation)
    {
        _stopwatch.Restart();
        try
        {
            var result = await operation();
            _stopwatch.Stop();

            _logger.LogInformation("Operation {OperationName} completed in {Duration}ms", 
                operationName, _stopwatch.ElapsedMilliseconds);

            return result;
        }
        catch (Exception ex)
        {
            _stopwatch.Stop();
            _logger.LogError(ex, "Operation {OperationName} failed after {Duration}ms", 
                operationName, _stopwatch.ElapsedMilliseconds);
            throw;
        }
    }
}

Resource Monitoring

public class ResourceMonitor
{
    private readonly ILogger _logger;
    private readonly PerformanceCounter _cpuCounter;
    private readonly PerformanceCounter _memoryCounter;

    public ResourceMonitor(ILogger<ResourceMonitor> logger)
    {
        _logger = logger;
        _cpuCounter = new PerformanceCounter("Processor", "% Processor Time", "_Total");
        _memoryCounter = new PerformanceCounter("Memory", "Available MBytes");
    }

    public void LogResourceUsage()
    {
        var cpuUsage = _cpuCounter.NextValue();
        var availableMemory = _memoryCounter.NextValue();

        _logger.LogInformation("CPU Usage: {CpuUsage}%, Available Memory: {AvailableMemory}MB", 
            cpuUsage, availableMemory);
    }
}

Performance Monitoring Best Practices¶

Metrik Tasarımı
Anlamlı metrik isimleri
Doğru metrik türleri
Context bilgileri
Sampling stratejileri
Performans
Hafif metrik toplama
Batch işlemler
Async operasyonlar
Buffer yönetimi
Güvenlik
Hassas veri filtreleme
Erişim kontrolü
Data retention
Audit logging
Monitoring
Alert kuralları
Dashboard tasarımı
Trend analizi
Capacity planning

Mülakat Soruları¶

Temel Sorular¶

Performance Monitoring nedir ve neden önemlidir?
Cevap: Performance Monitoring, uygulamanın performans metriklerinin sürekli olarak izlenmesi ve analiz edilmesi sürecidir. Performans sorunlarının tespiti, optimizasyon ve kapasite planlaması için kritiktir.
Popüler Performance Monitoring araçları nelerdir?
Cevap:
- Application Insights
- Prometheus + Grafana
- New Relic
- Datadog
- Dynatrace
Performance Monitoring'ın temel bileşenleri nelerdir?
Cevap:
- Metrik toplama
- Veri depolama
- Görselleştirme
- Alerting
- Analiz
APM nedir?
Cevap: APM (Application Performance Monitoring), uygulama performansının end-to-end izlenmesi ve yönetilmesi için kullanılan araçlar ve teknikler bütünüdür.
Bottleneck nedir?
Cevap: Bottleneck, sistemin performansını sınırlayan ve darboğaz oluşturan bileşen veya kaynaktır.

Teknik Sorular¶

Application Insights nasıl yapılandırılır?

Cevap:

public class Startup
{
    public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
    {
        services.AddApplicationInsightsTelemetry(Configuration);
        services.AddApplicationInsightsTelemetryProcessor<CustomTelemetryProcessor>();
    }
}

Prometheus metrikleri nasıl tanımlanır?

Cevap:

public class PerformanceMetrics
{
    private readonly Counter _requestCounter;
    private readonly Histogram _responseTimeHistogram;

    public PerformanceMetrics()
    {
        _requestCounter = Metrics.CreateCounter("http_requests_total", "Total HTTP requests");
        _responseTimeHistogram = Metrics.CreateHistogram("http_response_time_seconds", "HTTP response time");
    }

    public void TrackRequest(string path, double duration)
    {
        _requestCounter.Inc();
        _responseTimeHistogram.Observe(duration, new[] { path });
    }
}

Custom performance monitoring nasıl yapılır?

Cevap:

public class PerformanceMonitor
{
    private readonly ILogger _logger;
    private readonly Stopwatch _stopwatch;

    public PerformanceMonitor(ILogger<PerformanceMonitor> logger)
    {
        _logger = logger;
        _stopwatch = new Stopwatch();
    }

    public async Task<T> MonitorOperationAsync<T>(string operationName, Func<Task<T>> operation)
    {
        _stopwatch.Restart();
        try
        {
            var result = await operation();
            _stopwatch.Stop();

            _logger.LogInformation("Operation {OperationName} completed in {Duration}ms", 
                operationName, _stopwatch.ElapsedMilliseconds);

            return result;
        }
        catch (Exception ex)
        {
            _stopwatch.Stop();
            _logger.LogError(ex, "Operation {OperationName} failed after {Duration}ms", 
                operationName, _stopwatch.ElapsedMilliseconds);
            throw;
        }
    }
}

Resource monitoring nasıl yapılır?

Cevap:

public class ResourceMonitor
{
    private readonly ILogger _logger;
    private readonly PerformanceCounter _cpuCounter;
    private readonly PerformanceCounter _memoryCounter;

    public ResourceMonitor(ILogger<ResourceMonitor> logger)
    {
        _logger = logger;
        _cpuCounter = new PerformanceCounter("Processor", "% Processor Time", "_Total");
        _memoryCounter = new PerformanceCounter("Memory", "Available MBytes");
    }

    public void LogResourceUsage()
    {
        var cpuUsage = _cpuCounter.NextValue();
        var availableMemory = _memoryCounter.NextValue();

        _logger.LogInformation("CPU Usage: {CpuUsage}%, Available Memory: {AvailableMemory}MB", 
            cpuUsage, availableMemory);
    }
}

Performance alerting nasıl yapılandırılır?

Cevap:

public class PerformanceAlert
{
    private readonly ILogger _logger;
    private readonly double _threshold;

    public PerformanceAlert(ILogger<PerformanceAlert> logger, double threshold)
    {
        _logger = logger;
        _threshold = threshold;
    }

    public void CheckPerformance(double metricValue, string metricName)
    {
        if (metricValue > _threshold)
        {
            _logger.LogWarning("Performance alert: {MetricName} exceeded threshold. Value: {Value}", 
                metricName, metricValue);
        }
    }
}

İleri Seviye Sorular¶

Performance Monitoring performans optimizasyonu nasıl yapılır?
Cevap:
- Hafif metrik toplama
- Batch işlemler
- Async operasyonlar
- Buffer yönetimi
- Sampling stratejileri
Performance Monitoring güvenliği nasıl sağlanır?
Cevap:
- Hassas veri filtreleme
- Erişim kontrolü
- Data retention
- Audit logging
- Encryption
Performance Monitoring ile capacity planning nasıl yapılır?
Cevap:
- Trend analizi
- Resource utilization
- Growth projection
- Scaling strategies
- Cost optimization
Performance Monitoring ile distributed tracing nasıl entegre edilir?
Cevap:
- Correlation ID
- Context propagation
- Span ve trace yönetimi
- End-to-end tracing
- Performance analysis
Performance Monitoring ile anomaly detection nasıl yapılır?
Cevap:
- Statistical analysis
- Machine learning
- Pattern recognition
- Threshold optimization
- Alert management