原标题：GCP优化应用程序效能有新利器Profiler，助开发人员找出吃资源的怪兽程式码
Google近日在GCP的监控服务Stackdriver的效能管理工具APM中，推出新功能Profiler，能够分析在正式环境下执行的应用程序效能，让开发人员改善应用服务的效能，进而减少计算成本，Stackdriver△Profiler目前是公开测试版本。
开发人员共通的课题就是如何让应用变得更加快速且可靠，过去Google云端平台提供的监控Stackdriver△Monitoring和日志记录Logging服务，是防止应用程序底层出错安全问题的第一道防线，?但是，效能的问题却是隐藏在程式码中，Google内部的开发人员也了解要追踪程式码中的效能问题是非常困难的，尤其是正在执行的应用。
因此，Google这次推出自家内部用来监控和改善效能的管理工具APM（Application△Performance△Management?），APM是通过现有的追踪记录（Trace）和侦错器（Debugger）服务所打造而成，能够在不影响使用者的情况下，分析和除错正在执行的应用。
Stackdriver△Profiler可以让开发人员评估应用的每一个函式，或是每一行程式码对整体应用效能的影响，若不在正式的环境下分析程式码执行的状况，很容易会出现非预期性吃资源的情况，因而增加延迟性和成本，但是开发人员又找不到原因。
Google内部持续每天使用Profiler来找出应用中效能不佳的程式码，可在所有的环境下分析程式码的执行状况，并通过统计方法将分析过程造成的影响最小化，让开发人员找出程式码效能的问题，改善效能减少成本，而不是增加不必要的运算力。
Stackdriver△Profiler是利用轻量型的抽样工具从应用的Instance中，每一分钟针对一个Instance收集10秒的数据，数据收集和分析过程占用的整体CPU和记忆体资源不到5％。
经过分析后用图表展示分析结果，横轴显示针对每个函式库所选择的分析项目，像是CPU时间、Wall时间、记忆体使用率、争用资源等，垂直轴则依照每个函式的阶层关系排列（如下图，图片来源：Google）。
Profiler的底层是Linux，目前可支援的GCP环境包括Compute△Engine、Kubernetes△Engine、App△Engine等，支援的语言有Go、Java和Node.js，依照每个语言编写的方式不同，能够支援的分析项目也不太一样。
除此之外，Google也宣布将Stackdriver侦错器与GitHub企业版、GitLab整合，不管开发人员在哪一个环境下执行应用，都能通过统一的APM工具来监视程式运作的效能。
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