Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Совет по производительности: x% этого запроса было потрачено на ожидание.

При просмотре Application Insights на предмет медленных запросов API я заметил сообщение о том, что «98,49% этого запроса было потрачено на ожидание». Я не нахожу почти никаких объяснений по этому поводу в Интернете.

  1. Что это значит? Чего он ждет?
  2. Как я могу это исправить?

введите здесь описание изображения

azure-application-insights azure-application-insights-profiler
04.06.2019

Ответы:


1

Application Insights собирает сведения о производительности для различных операций в вашем приложении. Определив операции с наибольшей продолжительностью, вы сможете диагностировать потенциальные проблемы или наилучшим образом направить текущую разработку на повышение общей производительности приложения.

Совет по производительности в верхней части экрана поддерживает оценку того, что excessive duration связано с ожиданием. Щелкните ссылку ожидания для получения документации по интерпретации различных типов событий.

введите здесь описание изображения

Все это указывает на медленную работу сервера.

Подробнее о можно прочитать здесь. Также, пожалуйста, найдите событие, которое вызывает продолжительность времени ожидания, и действуйте соответствующим образом.

Дайте мне знать, если вам нужна помощь, связанная с устранением проблемы с производительностью.

10.06.2019
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..