A szoftverfejlesztés egyik legfontosabb, de gyakran alábecsült aspektusa a teljesítményoptimalizálás. Miközben a jól működő kód írása alapvető, legalább ilyen fontos, hogy az alkalmazás hatékonyan működjön. A felhasználók gyors és reszponzív alkalmazásokat várnak el, így a fejlesztőknek nemcsak a funkcionalitásra, hanem a sebességre és erőforrás-hatékonyságra is oda kell figyelniük. Az előző fejezetekben az egységtesztelés, teszt-alapú fejlesztés (TDD), fejlettebb hibakeresési stratégiák és a kódelemzés alapjait sajátítottuk el. Most arra összpontosítunk, hogyan használhatjuk ki a Visual Studio 2022 teljesítményoptimalizáló és profilozó eszközeit a legjobb eredmény elérése érdekében.

A teljesítményoptimalizálás a szoftverfejlesztés azon folyamata, amely célja, hogy az alkalmazás maximális hatékonysággal működjön, minimalizálva az erőforrások, például a memória, a CPU és a sávszélesség felhasználását. A fejlesztési folyamat különböző szakaszaiban végzett elemzés során gyakran azzal kezdünk, hogy a stabil verziók létrehozása után optimalizáljuk a kódot. Az optimalizálás első és legfontosabb lépése a szűk keresztmetszetek (bottleneck) azonosítása, mivel ezek azok a pontok a kódban, ahol az végrehajtás jelentősen lelassul. A szűk keresztmetszetek a teljesítmény problémáiért felelősek, gyakran erőforrás-korlátozások vagy nem hatékony algoritmusok miatt.

A szűk keresztmetszetek azonosítása lehetővé teszi számunkra, hogy ott végezzük el az optimalizálást, ahol annak a legnagyobb hatása lesz, így gyorsabb és hatékonyabb alkalmazásokat hozhatunk létre. Ez nemcsak az alkalmazás teljesítményét javítja, hanem a felhasználói élményt is, mivel csökkenti a betöltési időt és javítja a reszponzivitást. A szűk keresztmetszetek korai felismerése a fejlesztési folyamat során segíthet elkerülni a drága újraírásokat és késéseket, mivel a teljesítménybeli problémák korai kezelése gazdaságosabb.

A teljesítményoptimalizálás többféle szinten történhet, és különböző megközelítéseket kínál:

A rendszer architektúrája döntő szerepet játszik a teljesítményben. Ha az alkalmazást a teljesítmény szempontjából tervezzük, fontos, hogy a rendszer hogyan kölcsönhatásba lép a hardverrel és a hálózati erőforrásokkal. Például a hálózati késleltetés csökkentésére úgy törekedhetünk, hogy minimalizáljuk a hálózati kérések számát, és inkább egyetlen kérésre összpontosítunk, mintsem többre. Ez nemcsak csökkenti a hálózat terhelését, hanem az alkalmazás architektúráját is egyszerűsíti, így könnyebben karbantartható és skálázható.

A forráskódbeli megvalósítási választások is jelentős hatással vannak a rendszer optimalizálására. A hatékony kódírás alapvető fontosságú az optimalizálás szempontjából. Ennek része a felesleges számítások kerülése, amelyek jelentősen csökkenthetik az alkalmazás számítási terhelését. Például a Language-Integrated Query (LINQ) használata az adatkezeléshez nemcsak olvashatóbbá teheti a kódot, hanem hatékonyabb is lehet, mint a hagyományos ciklusok. Emellett a C# aszinkron programozási lehetőségei, mint az async és await, javíthatják az alkalmazások reszponzivitását azáltal, hogy lehetővé teszik számukra, hogy más feladatokat végezzenek el, miközben várnak a hosszú futású műveletek befejezésére.

Az algoritmusok és az adatszerkezetek kiválasztása kulcsfontosságú tényező a rendszer teljesítményében. Az algoritmusok és adatszerkezetek hatékonysága jelentősen csökkentheti a műveletek időkomplexitását, lehetővé téve a rendszer számára, hogy nagyobb adatkészleteket és bonyolultabb feladatokat is könnyedén kezeljen. Az algoritmusok ideális esetben konstans (O(1)), logaritmusos (O(log n)), lineáris (O(n)) vagy log-lineáris (O(n log n)) időbonyolultsággal kell működjenek. A másodfokú komplexitású algoritmusok (O(n²)) már nehezen skálázhatók, különösen a nagy adatmennyiségek esetén. Az absztrakt adatszerkezetek, amelyek az adatokat és a műveleteket egyetlen egységben ölelik fel, szintén hatékonyabbak lehetnek az optimalizálás szempontjából, mint a bonyolultabb adatszerkezetek.

A build szintű optimalizálás az alkalmazás speciális processzormodellre vagy környezetre történő testreszabását jelenti. Ez magában foglalhatja a nem szükséges szoftverfunkciók letiltását, amelyek csökkenthetik az exe fájl méretét és javíthatják annak teljesítményét. Ezenkívül a build szintű optimalizálás a fordítói zászlók használatát is magában foglalhatja, amelyek lehetővé teszik olyan optimalizálások alkalmazását, mint a ciklusok kibonthatósága vagy a függvények inline-ba helyezése, javítva ezzel a generált kód hatékonyságát.

A teljesítményoptimalizálás kulcsfontosságú része az algoritmusok és műveletek ideális időbonyolultságának kiválasztása. A Big O notáció használata elengedhetetlen ahhoz, hogy mérjük és értékeljük az algoritmusok hatékonyságát a bemenetek növekvő méretével. A Big O notáció segítségével meghatározhatjuk, hogy egy adott algoritmus mennyire lesz hatékony nagy adathalmazok esetén. Az alábbi Big O jelölések segítenek az algoritmusok teljesítményének értékelésében:

  • Konstans idő O(1): Az idő nem változik a bemeneti adatok méretével.

  • Logaritmikus idő O(log n): Az idő bonyolultsága minden egyes bemeneti adat duplázódásával egy egységgel növekszik.

  • Lineáris idő O(n): Az időlineárisan növekszik a bemeneti adatok méretével.

  • Log-lineáris idő O(n log n): A bonyolultság lineárisan és logaritmikusan is növekszik.

A teljesítményoptimalizálás és a profilozás sikeres alkalmazásához elengedhetetlen a Visual Studio 2022 által kínált eszközök megfelelő használata, valamint a fent bemutatott optimalizálási technikák alkalmazása. Ahogy haladunk előre, egyre fontosabbá válik, hogy a szoftverek nemcsak működjenek, hanem gyorsan és hatékonyan is működjenek a felhasználók számára.

Hogyan integráljunk gépi tanulási modelleket web API-kba és Azure Functions-ba?

A gépi tanulás alkalmazásának egyre nagyobb szerepe van a modern szoftverfejlesztésben, és a Model Builder eszközei segítenek egyszerűsíteni ezt a folyamatot, lehetővé téve, hogy akár kezdők is könnyedén építhessenek és integrálhassanak gépi tanulási modelleket a saját alkalmazásaikba. A következő fejezetben azt vizsgáljuk meg, hogyan integrálhatjuk a gépi tanulási modelleket ASP.NET Core web API-kba és Azure Functions szolgáltatásokba.

Miután kiválasztottuk a megfelelő szcenáriót és környezetet a modellünk képzéséhez, az első lépés az adatok összegyűjtése, amelyek alapot adnak a modell tréningezéséhez. Model Builder segít az adatok feltöltésében, majd elindíthatjuk a modell képzését. A program automatikusan kiválasztja a legjobb időpontot a tréning elindításához, figyelembe véve a használt adatállomány méretét.

Miután elkészült a modell, az értékelés során a legjobb teljesítményű algoritmus és a legnagyobb pontosság kerül előtérbe. Ez a lépés lehetővé teszi, hogy közvetlenül az UI-n próbáljuk ki a modellt. A felhasználói felületen bemeneti adatokat adhatunk meg, és a modell a becslés alapján megjósolja azokat az értékeket, amelyeket előre jelezni kívánunk. Miután meggyőződtünk a modell teljesítményéről, a következő lépés a modell alkalmazásba integrálása.

A modell beépítése egy ASP.NET Core web API-ba a következő módon történik: Model Builder eszköz segítségével generálhatunk egy projektet, amely tartalmazza a szükséges kódot a modell beépítésére a web API-ba. Az így létrehozott API lehetővé teszi, hogy a webalkalmazásunk a modellt használja. Az alapértelmezett kódot a következőképpen alakíthatjuk ki:

csharp
app.MapPost("/predict", async (PredictionEnginePool predictionEnginePool, SampleML.ModelInput input) =>


    await Task.FromResult(predictionEnginePool.Predict(input)));

Ez a kódrészlet létrehozza a /predict végpontot az ASP.NET Core minimális API-ban, amely lehetővé teszi, hogy HTTP POST kéréseket küldjünk a modell előrejelzéseinek elvégzésére. A kéréshez JSON formátumban kell megadnunk a megfelelő bemeneti adatokat, például:

json
{
  "Month": "2-Jan"
}

Miután létrehoztuk a web API-t, tesztelhetjük annak működését a Postman vagy egy hasonló eszköz segítségével, és meggyőződhetünk arról, hogy a modell megfelelően működik az alkalmazásunkban.

Egy másik lehetőség a modell használatára az Azure Functions. Az Azure Functions egy felhő alapú, szerver nélküli számítási szolgáltatás, amely lehetővé teszi, hogy alkalmazásokat futtassunk anélkül, hogy kezelni kellene a mögöttes infrastruktúrát. Az Azure Functions segítségével a gépi tanulási modell futtatása még rugalmasabbá válik, mivel nem szükséges dedikált szerverek fenntartása. Az Azure Functions használata során a modellünket a felhőbe telepíthetjük, és a gépi tanulás előrejelzéseit egy API-n keresztül elérhetjük. Az Azure Functions projektekhez szükséges NuGet csomagok telepítésével kezdjük, majd konfiguráljuk a projektet, hogy használni tudjuk a gépi tanulási modellt.

Az Azure Functions-ban történő modell integrálása során a következő lépéseket követhetjük:

  1. Hozzuk létre az Azure Functions projektet a Visual Studio-ban.

  2. Telepítsük a szükséges NuGet csomagokat, mint a Microsoft.ML és a Microsoft.Extensions.ML.

  3. Másoljuk a .mbconfig fájlt a projektbe, és állítsuk be, hogy az Azure Functions a megfelelő módon érhesse el a modellt.

  4. Az Azure Functions alkalmazásunkban indíthatjuk a gépi tanulási modellt a megfelelő konfigurációkkal és beállításokkal.

Miután az összes szükséges lépést elvégeztük, a gépi tanulási modellt elérhetjük az Azure Functions-en keresztül, így biztosítva a modell működését a felhőben.

Az Azure Functions és az ASP.NET Core API-k egyaránt kiváló megoldások lehetnek a gépi tanulási modellek alkalmazásokba történő integrálására, különösen akkor, ha az alkalmazás skálázhatósága és elérhetősége kulcsfontosságú. Az API-k lehetővé teszik, hogy a modellek távoli hozzáférését egyszerűen kezeljük, míg az Azure Functions szolgáltatás a költséghatékony és rugalmas működést biztosítja.

Fontos megjegyezni, hogy mindkét módszer rugalmasan alkalmazható különböző környezetekben, legyen szó helyi tesztelésről vagy éppen éles, felhő alapú alkalmazásról. A fejlesztők számára fontos, hogy a megfelelő architektúrát válasszák, figyelembe véve az alkalmazás specifikus igényeit és a környezeti feltételeket, amelyek között a modell működni fog. A modell integrálása ezen platformokon lehetőséget ad arra, hogy a gépi tanulási rendszerek a legkülönbözőbb felhasználási esetekben is hasznosak legyenek.

Hogyan segíti a Visual Studio az egységtesztelést és a tesztvezérelt fejlesztést (TDD)?

Az IntelliTest funkció bekapcsolása után a Visual Studio lehetővé teszi a kódunk automatikus tesztelésének és tesztgenerálásának folyamatát. Például egy egyszerű FizzBuzz osztály esetén az IntelliTest folyamatosan futtatja a kódot különböző bemenetekkel, és egy táblázatban rögzíti az egyes futások bemeneti adatait, valamint a kapott eredményeket vagy kivételeket. Ezáltal könnyen áttekinthetővé válik, hogy a különböző esetek hogyan viselkednek, és ezekből az adatokból automatikusan generálhatók a paraméterezett egységtesztek.

A tesztprojektbe bekerülő unit testeket megvizsgálhatjuk, elmenthetjük, majd a Visual Studio Test Explorer segítségével lefuttathatjuk. Az IntelliTest lehetővé teszi a már meglévő kódbázis gyors tesztelését, különösen hasznos ez régebbi, örökölt rendszerek vagy nem-regressziós tesztelés esetén.

A TDD folyamata egy valós példa mentén mutatható be a legérthetőbben. Először egy email-ellenőrző metódust (ValidateMail) szeretnénk létrehozni. A TDD alapelve, hogy előbb a specifikáció, vagyis a viselkedés meghatározása és a tesztek megírása történik, csak utána magához a kódhoz nyúlunk. Egy xUnit tesztprojektben először megírjuk a ValidateMail_NewUser_ReturnsTrue() nevű tesztet, amely egy új, érvényes email esetén igaz értéket vár vissza. Mivel a User osztály még nem létezik, az IntelliSense segítségével gyorsan generálhatjuk az osztályt és a metódust. Ez a vizuális eszköz megkönnyíti az új típusok és tagok létrehozását anélkül, hogy kézzel kellene begépelni a keretet.

A teszt kezdetben nem fut le sikeresen, hiszen a ValidateMail metódus még nem implementált. Azonban a legegyszerűbb, legminimálisabb kód megírásával hamar elérhető, hogy a teszt sikeres legyen. Ezt követően írhatunk további teszteket, amelyek érvénytelen emailcímek esetén hamis eredményt várnak. Ez a piros-zöld-újrafaktorálás ciklus tipikus példája, amely során a kódot fokozatosan alakítjuk ki és javítjuk, a tesztek mindig iránytűként szolgálnak.

A ValidateMail metódus egyszerű szabályokat tartalmaz, amelyek az emailcím szerkezetét ellenőrzik: jelen van-e az '@' karakter, nem végződik-e ponttal vagy '@'-val, nem tartalmaz-e hibás kombinációkat, mint az "@.". Bár ez a megközelítés kezdetleges, mégis kielégíti a tesztek elvárásait.

A refaktorálás fázisában a Visual Studio Live Unit Testing funkciója válik hasznossá. Ez az eszköz valós időben futtatja az egységteszteket, miközben módosítjuk a kódot, azonnal jelezve, ha valamelyik teszt elbukik. Ez megkönnyíti a kód átalakítását, hiszen azonnal láthatjuk, hogy az új változtatások nem okoztak-e regressziót. A Live Unit Testing vizuálisan is megmutatja a kódlefedettséget, így könnyen észrevehetjük, hogy mely részekhez kell még teszteket írni.

Ez a fejlesztési módszer nem csak a hibák korai felismerését és javítását teszi lehetővé, hanem a kód minőségének folyamatos fenntartását is elősegíti, különösen komplex, változó projektek esetén. Az automatikus tesztelés és a fejlett kódtámogatás eszközei révén a fejlesztők magabiztosabban és hatékonyabban dolgozhatnak.

Fontos megérteni, hogy a TDD nem csupán technikai eszközök használatát jelenti, hanem egy szemléletmódot, amelyben a specifikáció és a működés alapos ismerete előzi meg a kód megírását. Az egységtesztek tervezése során az elvárt viselkedés világos meghatározása a kulcs, hiszen a tesztek nem csak a hibák keresésére szolgálnak, hanem a funkciók pontos dokumentációjaként is. A folyamatos tesztelés és refaktorálás révén a kód fenntarthatóbbá, átláthatóbbá válik, ami hosszú távon növeli a projekt sikerességét.

Hogyan változtatják meg a kis dolgok az idő értékét és jelentőségét?
Hogyan strukturáljunk érvet: a bekezdések és mondatok szerepe az írásban
Hogyan élnek és táplálkoznak az állatvilág legegyszerűbb élőlényei?