İçeriğe atla
Şimdi yükleniyor
AKAşkın KILIÇ
  • Anasayfa
  • Azure & Bulut
    • Microsoft Azure
    • Bulut Altyapı
    • Microsoft 365
  • Yazılım
    • DevOps
    • Geliştirici Araçları
    • Konteyner & K8s
  • AI & Veri
    • Yapay Zeka
    • Veri & Analitik
  • Güvenlik
    • Güvenlik & Kimlik
    • Kurumsal Teknoloji
  • Hakkımda
    • İletişim
×
  • Azure
  • Bulut Altyapı
  • DevOps
  • Geliştirici Araçları
  • Güvenlik & Kimlik
  • Konteyner & Kubernetes
  • Kurumsal Teknoloji
  • Microsoft 365
  • Microsoft Azure
  • Veri & Analitik
  • Yapay Zeka
  • Başlangıç
  • DevOps
  • MSVC’de SPGO Neyi Değiştiriyor: PGO’nun Pratik Hali
DevOps Geliştirici Araçları CI/CD, derleyici optimizasyonu, Kurumsal geliştirme, MSVC, performans, PGO, profilleme, SPGO Aşkın KILIÇ 22/05/2026 3 Yorumlar

MSVC’de SPGO Neyi Değiştiriyor: PGO’nun Pratik Hali

MSVC’de SPGO Neyi Değiştiriyor: PGO’nun Pratik Hali
📑 İçindekiler
  1. Nerede parlıyor?
  2. Türkiye'de kurumlar açısından ne ifade ediyor?
  3. Maliyet tarafını nasıl okumalı?
  4. Peki nasıl başlamalı?
  5. Şu ufak detaya bakın: tuzaklar
  6. Kendi notum: Bu özellik güzel mi? Evet, ama ham tarafları var!
  7. Sıkça Sorulan Sorular
  8. SPGO ile klasik PGO arasındaki temel fark ne?
  9. SPGO her uygulamada aynı faydayı verir mi?
  10. Küçük ekipler SPGO kullanmalı mı?
  11. Bunu CI/CD içine koymak zor mu?

⏱️ 7 dk okuma📅 22 Mayıs 2026🔄 Güncelleme: 16 Eylül 2026

Derleyici tarafında performans konuşulunca herkesin aklına aynı cümle geliyor: “Biraz hızlansın, ama build süreci de dağılıp kalmasın.” İşin aslı şu ki, klasik PGO yıllardır baya iş görüyor; buna lafım yok. Ama sahada, özellikle kurumsal ekiplerde, o gücü kullanmak için gereken üç aşamalı süreç bazen işi gereksiz uzatıyordu. Ben bunu ilk kez 2018’de bir finans müşterisinde net gördüm. Kod iyi gidiyordu, fakat profil toplama kısmı yüzünden CI hattı ağırlaşmıştı. Güzel fikir. Zor operasyon. Hani kağıt üstünde süper durur ya, pratikte bakalım ne çıkacak dediğiniz tipten.

Bunu biraz açayım.

Performans optimize etmeunda en pahalı hata genelde yanlış veriyle doğru karar vermeye çalışmaktır.

Nerede parlıyor?

Bence SPGO’nun en iyi olduğu yerler uzun yaşayan servisler, yoğun request alan backend’ler ve belirgin hot path’i olan uygulamalar. Örneğin C++ ile yazılmış bir fiyatlama motoru düşünün; belli fonksiyonlar sürekli dönüyor ve call stack neredeyse ezberlenebilir hâle geliyor. İşte orada sampling gerçekten anlamlı sinyal üretiyor.

Dürüst olmak gerekirse, Ama kısa çalışan CLI araçlarında ya da anlık batch job’larda aynı etkiyi beklememek lazım. Çünkü örnekleme penceresi daraldıkça veri seyrekleşiyor. Burada biraz hayal kırıklığı yaşayabilirsiniz—ben yaşadım açıkçası—özellikle ilk denemede “neden beklediğim kadar fark görmedim?” dedirten durumlar öldü.

Türkiye’de kurumlar açısından ne ifade ediyor?

Aslında, Bunu Türkiye’deki şirketler açısından değerlendirirsek tablo netleşiyor: performans ihtiyacı yüksek ama iyileştirme bütçesi sınırlı ekipler için SPGO baya mantıklı dürüyor. Kurumsal müşterilerimde gördüğüm kadarıyla bizim — ki bu tartışılır — pazarda sorun sadece teknoloji seçimi olmuyor; insan kaynağı da kilit oluyor. Yanı derleyicinin sunduğu özelliği anlayacak kişi sayısı sınırlıysa en güzel özellik bile rafta kalabiliyor.

Garip gelecek ama, Büyük yapılarda genelde şöyle ilerliyoruz: önce görünür faydayı gösteriyoruz, sonra yaygınlaştırıyoruz. Mesela tek bir kilit serviste SPGO açıp latency grafiğine bakarsanız yöneticiyi ikna etmek kolaylaşıyor. Fakat startup tarafında iş farklı; orada hız önemli olduğu için kimse altı haftalık tuning projesine sabır göstermiyor. Küçük ekipseniz basit başlayın, büyük kurumsal yapıdaysanız kontrol listesiyle gidin — ikisi aynı oyun değil.

İlgili içerik: Photoshop'ta MSVC ve SPGO ile %20 Hız Artışı: Nasıl Oldu?

💡 Bilgi: Eğer bütçe kısıtlıysa önce profiling tooling’i sadeleştirin; her şeyi aynı anda çözmeye çalışmayın.

  • Kritik servis seçin
  • Kullanıcı trafiğini temsil eden örnek alın
  • Metrikleri öncesi/sonrası karşılaştırın (bu kritik)

Maliyet tarafını nasıl okumalı?

Açık konuşayım, Azure veya genel bulut harcaması düşünülünce performans kazanımı çoğu zaman doğrudan para tasarrufu demek oluyor. Bir sunucuyu %10-15 daha verimli kullanmak bazen yeni VM almak yerine mevcut kapasiteyle devam etmek anlamına gelir. TL bazında baktığınızda kur dalgalanması yüzünden bu fark küçümsenecek gibi değil.

Ne yalan söyleyeyim, Bence burada doğru soru “kaç puan hızlanırım?” değil; “bu hızlanma aylık faturaya ne getirir?” olmalı. Bir finans kuruluşunda yürüttüğümüz kapasite analizinde küçük görünen iyileştirme yıl sonu bütçesinde oldukça hissedilir olmuştu. Hani Excel’in son satırı vardır ya… tam orası!

Peki nasıl başlamalı?

Lafı gevelemeden söyleyeyim: ilk işiniz neredeyse tüm sistemi değiştirmek olmamalı. Önce tek bir modül seçin,sonra onun sıcak yollarını bulun,sonra build çıktısını kıyaslayın. Ben AZ-305 sınavına hazırlanırken de hep aynı refleksi kullandım; büyük resmî anlamadan detaya dalınca insan boğuluyor.

// Basit yaklaşım mantığı
1) Kritik C/C++ modülü seç
2) Gerçekçi workload ile örnekleme al
3) Öncesi/sonrası CPU time ve latency ölç
4) Kazanç varsa yaygınlaştır
5) Profil yaşlanmasını takvime bağla

Bi saniye — Şimdi gelelim pratik tarafa… Eğer ekibiniz küçükse benim önerim önce manuel gözlem + basit benchmark ile ilerlemek olur. Her şeyi otomasyona boğmaya gerek yok. Ama enterprise seviyede iseniz bunu CI/CD hattına kontrollü şekilde koymak gerekiyor; yoksa birkaç ay sonra kimse profil dosyasının nereden geldiğini hatırlamıyor bile (inanın bana). Sız ne dersiniz?

Şu ufak detaya bakın: tuzaklar

  • Aynı workload’a aşırı güvenmeyin: Tek senaryodan çıkan profil genelleme yapmaz.
  • Sadece ortalama süreye bakmayın: Tail latency bazen asıl hikâyeyi anlatır.
  • Sürüm değişince yeniden ölçün: Kod hareket ettikçe sıcak noktalar da yer değiştirir.
  • Ekip içi sahiplik belirleyin: Profil dosyasını kimin yöneteceği belli olsun.
  • Kendi notum: Bu özellik güzel mi? Evet, ama ham tarafları var!

    Bana göre Microsoft burada doğru yönde ciddi bir adım atmış. MSVC tarafında zaten sağlam olan derleyici zekâsını biraz daha erişilebilir hâle getiriyorlar. Visual Studio 2022’den itibaren geniş erişilebilir olması da güzel haber. Fakat şunu saklamayayım:her ekibin hemen fayda görmesini beklemiyorum. Profil toplama yöntemi kolaylaşsa da yorumlama kısmı hâlâ uzmanlık istiyor.

    Daha önce Logosoft’ta Windows tabanlı yüksek trafikli bir entegrasyon projesinde benzer optimizasyon denemeleri yaptığımızda asıl kazanç kod satırından çok mimarı kararlardan gelmişti. Bazen derleyici ayarı sizi kurtarır,bazen — itiraz edebilirsiniz tabi — de cache stratejiniz kötüyse hiçbir sihir işe yaramaz. Aslında — dur bir saniye,önce şunu söyleyeyim:performans işi hiç yalnızca compiler işi değildir,ama compiler elindeki kartlardan biri olarak fena hâlde önemli.

    Eğer bugün bu konuya başlamak istiyorsanız benim tavsiyem şu:önce profil toplayabileceğiniz en temsilî production benzeri akışı bulun,sonra baseline alın,ardından SPGO sonucu ile kıyaslayın (ben de ilk duyduğumda şaşırmıştım). Azıcık düzen kurarsanız kazanım görünür hâle gelir.

    Sıkça Sorulan Sorular

    SPGO ile klasik PGO arasındaki temel fark ne?

    Bir şey dikkatimi çekti: Klasik PGO hani probe’lar ekleyerek çalışıyor ve ayrıca eğitim koşuları istiyor. SPGO işe doğrudan üretime yakın binary üzerinden örnekleme yapıyor. Yanı operasyonel yük açısından bakınca SPGO açıkçası çok daha hafif kalıyor.

    SPGO her uygulamada aynı faydayı verir mi?

    Hayır, vermez. Mesela uzun yaşayan servislerde ya da belirgin hot path’i olan uygulamalarda etkisi gerçekten güçlü oluyor. İlginç, değil mi? Aslında kural basit: iş yükünüz iyi temsil ediliyorsa fayda büyür, edilmiyorsa beklentileri düşük tutmak lazım.

    Küçük ekipler SPGO kullanmalı mı?

    Evet, ama bence kademeli gitmek şart. Önce kritik bir modülde deneyin, sonucu görün, sonra genişletin. Tecrübeme göre topyekûn geçiş yapmak çoğu zaman gereksiz efor yaratıyor ve ekibi bunaltıyor.

    Bunu CI/CD içine koymak zor mu?

    Tamamen zor demem, ama dikkat istiyor. Profil toplama sıklığı, sürüm eşlemesi ve metrik takibi net tanımlanmazsa süreç çabuk karışıyor. Aslında iyi kurgulanmış bir pipeline ile yönetilebilir seviyede kalıyor.

🤖Bu yazı yapay zeka (büyük dil modelleri) ile hazırlanmış, insan editör tarafından incelenmiştir. İçerik üretim sürecimiz.
Aşkın KILIÇ
Aşkın KILIÇYazar

20+ yıl deneyimli Azure Solutions Architect. Microsoft sertifikalı bulut mimari ve DevOps danışmanı. Azure, yapay zekâ ve bulut teknolojileri üzerine Türkçe teknik içerikler üretiyor.

AZ-305AZ-104AZ-500AZ-400DP-203AI-102

İlgili Yazılar

Koddan Buluta: azd ile AI Ajanınızı Microsoft Foundry’ye Dakikalar İçinde Taşıyın
Koddan Buluta: azd ile AI Ajanınızı Microsoft Foundry’ye Dakikalar İçinde Taşıyın23 Mar 2026
Azure App Service ile AI Hazır Uygulamalara Pratik Yol
Azure App Service ile AI Hazır Uygulamalara Pratik Yol31 Ağu 2026
Python ile Azure MCP Server: PyPI & uvx Yenilikleri
Python ile Azure MCP Server: PyPI & uvx Yenilikleri15 Mar 2026
Azure DevOps Commit Search Genel Kullanıma Açıldı
Azure DevOps Commit Search Genel Kullanıma Açıldı29 Tem 2026

Bu içerik işinize yaradı mı?

Benzer içerikleri kaçırmamak için YouTube ve GitHub hesaplarımı takip edin.

YouTube GitHub

Haftalık Bülten

Her pazar özenle seçilmiş teknoloji yazıları doğrudan e-postanıza gelsin.

Etiket CI/CD derleyici optimizasyonu Kurumsal geliştirme MSVC performans PGO profilleme SPGO
Önceki yazı

Kubernetes v1.36: Sharded Watch ile Ölçek Duvarını Aşmak

Sonraki yazı

T-SQL Regex Artık Büyük Veride de Rahat: CU5 Detayı

İlginizi Çekebilir

Work IQ Developer Tools ile Copilot Plugin Paketleme
Aşkın KILIÇ 0

Work IQ Developer Tools ile Copilot Plugin Paketleme

04/10/2026
GitHub Copilot: Kaldırılan 4 Model ve Geçiş Alternatifleri
Aşkın KILIÇ 0

GitHub Copilot: Kaldırılan 4 Model ve Geçiş Alternatifleri

04/10/2026
Azure Cosmos DB Shell Artık Data Explorer İçinde
Aşkın KILIÇ 0

Azure Cosmos DB Shell Artık Data Explorer İçinde

04/10/2026

3 comments

comments user
İrem B. 23/05/2026 05:03

Probe enstrümantasyonunun CI pipeline’ını nasıl karmaşıklaştırdığını bizzat yaşadım, ayrı build adımları, profil toplama ortamı derken iş çığırından çıkıyordu. SPGO’nun release binary üzerinden örnekleme yapması gerçekten cazip görünüyor ama örnekleme tabanlı yaklaşımın “sıcak” kodları ne kadar doğru yakaladığını merak ediyorum, klasik PGO kadar hassas olabiliyor mu?

comments user
Aslı S. 23/05/2026 05:11

Klasik PGO’yu CI’ya entegre etmeye çalışırken tam da bu probe overhead meselesiyle boğuşmuştum, build pipeline’ı bir anda karmaşıklaşıvermişti. SPGO’nun release binary üzerinden örnekleme yapması gerçekten işleri sadeleştiriyor gibi görünüyor, acaba örnekleme kalitesi açısından klasik PGO’ya ne kadar yaklaşabiliyor?

comments user
Merve Ş. 23/05/2026 13:48

PGO’yu CI’ya entegre etmeye çalışırken enstrümantasyon adımı yüzünden epey baş ağrısı yaşamıştım. SPGO’nun doğrudan release binary üzerinden çalışması kulağa çok daha makul geliyor, acaba sampling sırasında production trafiği yeterince temsili değilse optimizasyon kalitesi nasıl etkileniyor?

Yorumlar kapalı.

Yazı Ara

Takip Edin

  • Takipçi
  • Takipçi
  • Takipçi
  • Abone
  • Takipçi
  • Work IQ Developer Tools ile Copilot Plugin Paketleme
    04/10/2026 Work IQ Developer Tools ile Copilot Plugin Paketleme
  • GitHub Copilot: Kaldırılan 4 Model ve Geçiş Alternatifleri
    04/10/2026 GitHub Copilot: Kaldırılan 4 Model ve Geçiş Alternatifleri
  • Azure Cosmos DB Shell Artık Data Explorer İçinde
    04/10/2026 Azure Cosmos DB Shell Artık Data Explorer İçinde
  • Azure Developer CLI 1.34: azure.yaml Katmanları ve
    04/10/2026 Azure Developer CLI 1.34: azure.yaml Katmanları ve
  • Copilot Code Review: API Desteği ve Balanced Varsayılanı
    03/10/2026 Copilot Code Review: API Desteği ve Balanced Varsayılanı
  • 25 Dolar Altında Yapay Zeka Uygulaması mı? İşte Nasıl Yapılır!
    10/03/2026 25 Dolara Yapay Zeka Uygulaması Nasıl Yapılır?
  • 2026-03-10_15-35-23
    10/03/2026 Microsoft 365 E7: Yapay Zeka ve Güvenlik Bir Arada
  • Terminalde AI Ajanlarını Koddan Teste Taşımak: azd ile Gerçekten Yerel Deneyim
    18/03/2026 Terminalde AI Ajanlarını Koddan Teste Taşımak: azd ile Gerçekten Yerel Deneyim
  • DevOps Güncellemeleri
    09/03/2026 Azure DevOps Server Şubat Güncellemesi: Güvenlik
  • GitHub Copilot Pro Denemeleri Neden Durdu?
    11/04/2026 GitHub Copilot Pro Denemeleri Neden Durduruldu?
  • GitHub Copilot Pro Denemeleri Neden Durdu?
    11/04/2026 GitHub Copilot Pro Denemeleri Neden Durduruldu?
  • vcpkg'de Paralel Kurulum ve Güvenlik Yaması: Neler Değişti?
    06/04/2026 vcpkg’de Paralel Kurulum ve Güvenlik Yaması: Neler Değişti?
  • MCP Apps’i Kolaylaştıran Fluent API: Sahada Ne Değişiyor?
    08/04/2026 MCP Apps’i Kolaylaştıran Fluent API: Sahada Ne Değişiyor?
  • Yapay Zekâ Çağında Sanayi Politikası: Asıl Mesela Ne?
    06/04/2026 Yapay Zekâ Çağında Sanayi Politikası: Asıl Mesela Ne?
  • Microsoft Foundry Mart 2026: Sahadan İlk İzlenimler
    10/04/2026 Microsoft Foundry Mart 2026: Sahadan İlk İzlenimler

Hakkımda

Aşkın KILIÇ

Microsoft Azure Çözüm Uzmanı. Bulut bilişim, yapay zekâ, DevOps ve kurumsal güvenlik üzerine yazılar yazıyorum.

Devamını Oku →

Kategoriler

  • Azure
  • Bulut Altyapı
  • DevOps
  • Geliştirici Araçları
  • Güvenlik & Kimlik
  • Konteyner & Kubernetes
  • Kurumsal Teknoloji
  • Microsoft 365
  • Microsoft Azure
  • Veri & Analitik
  • Yapay Zeka

Popüler Etiketler

AI ajanları ASP.NET Core Azure azure app service Azure Cosmos DB Azure Developer CLI Azure DevOps Azure OpenAI azure sdk Azure SQL bulut bilişim CI/CD code review copilot Copilot CLI DevOps geliştirici verimliliği GitHub GitHub Actions GitHub Copilot güvenlik Kimlik Doğrulama Kubernetes Kurumsal geliştirme kurumsal güvenlik kurumsal yapay zeka maliyet optimizasyonu MCP Microsoft Agent Framework Microsoft Azure Microsoft Entra ID Microsoft Foundry otomasyon performans Pull Request RAG REST API SEO uyumlu verimlilik veri yönetimi Visual Studio Visual Studio 2026 VS Code yapay zeka Yazılım geliştirme
  • Gizlilik Politikası
  • Çerez Politikası
  • Kullanım Koşulları
  • Hakkımda
  • İletişim

© 2026 Aşkın KILIÇ | Tüm hakları saklıdır. | Powered By SpiceThemes

Çerez tercihleri Zorunlu çerezler sitenin çalışması için kullanılır. Analitik çerezler yalnız açık izninizden sonra Google Analytics ve Microsoft Clarity için etkinleştirilir. KVKK ve Çerez Politikası
✉

Haftalık Bülten

Azure, DevOps ve Yapay Zeka dünyasındaki en güncel içerikleri her hafta doğrudan e-postanıza alın.

Spam yok. İstediğiniz zaman iptal edebilirsiniz.
📱
Uygulamayı Yükle Ana ekrana ekle, çevrimdışı oku
Ana Sayfa
Kategoriler
💻 Geliştirici Araçları 469 yazı 🏗️ Bulut Altyapı 378 yazı 🤖 Yapay Zeka 314 yazı 🔧 DevOps 260 yazı ☁️ Microsoft Azure 254 yazı 🔒 Güvenlik & Kimlik 214 yazı 🏢 Kurumsal Teknoloji 96 yazı 📊 Veri & Analitik 66 yazı 🐳 Konteyner & Kubernetes 61 yazı 📧 Microsoft 365 22 yazı 📁 Azure 1 yazı
Ara
Popüler
Yapay Zeka Azure Kubernetes DevOps Copilot Docker
Paylaş
WhatsApp
İçindekiler
    ← Kubernetes v1.36: Sharded Watc...
    T-SQL Regex Artık Büyük Veride... →
    📩

    Gitmeden önce!

    Her pazar özenle seçilmiş teknoloji yazıları ve AI haberleri doğrudan e-postanıza gelsin. Ücretsiz, spam yok.

    🔒 Bilgileriniz güvende. İstediğiniz zaman ayrılabilirsiniz.

    📬 Haftalık bülten: Teknoloji + AI haberleri
    Beni Takip Et Yeni Azure / AI / DevOps yazılarını GitHub ve RSS üzerinden takip edin.
    GitHub RSS