使用代码优化监视和分析运行时行为
代码优化（Azure Application Insights 中基于 AI 的服务）与 Application Insights Profiler 协同工作，在代码级别检测 CPU 和内存使用性能问题，并就如何修复这些问题提供建议。 代码优化通过以下方式识别这些 CPU 和内存瓶颈：
- 分析应用程序的运行时行为。
- 将行为与性能工程最佳做法进行比较。
使用从生产环境收集的实时性能数据和见解，做出明智的决策并优化代码。
使用代码优化的要求
在应用程序上使用代码优化之前：
- 启用 Application Insights Profiler。
- 验证应用程序：
- 为 .NET。
- 使用 Application Insights。
- 收集配置文件。
Application Insights Profiler 与代码优化
Application Insights Profiler 与代码优化协同工作，为性能问题检测提供全面的方法。
Application Insights Profiler
Profiler 侧重于跟踪特定请求（以毫秒为单位）。 它针对应用程序中的问题提供出色的“大局”视图，以及解决这些问题的一般最佳做法。
代码优化
代码优化可分析 Application Insights Profiler 收集的分析数据。 当 Profiler 将数据上传到 Application Insights 时，我们的机器学习模型会分析一些数据，以查找可以优化的应用程序代码。 代码优化：
- 显示随时间而收集的聚合数据。
- 将数据与应用程序代码中的方法和函数连接。
- 通过查找代码中的瓶颈来缩小问题范围。
成本和开销
启用 Application Insights Profiler 后，将会自动生成代码优化。 分析性能问题并生成性能建议时，不会产生向你收取额外的费用。 某些功能（例如代码级修复建议）需要适用于 GitHub 的 Copilot 和/或适用于 Azure 的 Copilot。
支持的区域
代码优化可在 Application Insights 所在的区域中使用。 可以使用以下命令检查可用区域：
az account list-locations -o table
可以使用连接字符串设置显式区域。 详细了解连接字符串参考。
后续步骤
相关链接
在应用程序上启用以下功能，以便开始使用代码优化：
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