.NET in pillole

In questa puntata parto da un caso concreto nato preparando una sessione su Blazor e AI: cosa succede quando un processo non può più vivere comodamente dentro una singola request?
Da Task a IAsyncEnumerable, fino a processi in background, Channel e SignalR per aggiornare la UI: il punto non è complicare l’architettura, ma scegliere il modello giusto in base al lifetime del processo.
Perché una REST API va benissimo in moltissimi casi… ma non tutto deve necessariamente vivere dentro una request HTTP fino alla fine.

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.NET 11 porta con sé centinaia di ottimizzazioni, ma la domanda interessante è: quanto può diventare più veloce il nostro codice senza che noi cambiamo nulla?
In questa puntata parto dal gigantesco post annuale di Stephen Toub sulle performance di .NET 11 per capire cosa sta migliorando nel JIT e nel runtime, passando anche per Runtime Async e alcune ottimizzazioni che possono avere un impatto sulle normali applicazioni ASP.NET Core.
Il punto però non è dire che ".NET 11 è il 20% più veloce": i benchmark misurano scenari specifici e il risultato reale dipende sempre dal nostro workload.
Ma è interessante capire quanto lavoro riesca ormai a fare il runtime per ottimizzare automaticamente il codice che abbiamo già scritto. 
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/performance-improvements-in-net-11/
https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/core/whats-new/dotnet-11/runtime
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/performance-improvements-in-net-11/
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Nella scorsa puntata ho parlato di come scegliere tra modelli AI diversi all’interno delle nostre applicazioni.
Ora GitHub porta un concetto simile dentro Copilot con Project HydraFusion: invece di scegliere un singolo modello, può orchestrare più modelli durante lo stesso task, cercando il compromesso migliore tra qualità, costo e velocità.
In questa puntata parlo di come funziona questo approccio, delle differenze rispetto al model routing che possiamo implementare noi e, soprattutto, di quanto controllo siamo disposti a lasciare al provider.
https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/project-hydrafusion-frontier-quality-via-multi-model-orchestration/

https://github.com/orgs/community/discussions/206492

https://docs.github.com/en/copilot/concepts/agents/copilot-cli/rubber-duck

https://docs.github.com/en/copilot/concepts/models/auto-model-selection

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Un solo modello AI non basta più? In questa puntata parlo di routing e failover in Microsoft.Extensions.AI: come scegliere tra modelli diversi, gestire provider alternativi e capire quando queste nuove primitive servono davvero senza complicare inutilmente l’architettura.
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/routing-and-failover-for-microsoft-extensions-ai/

https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/ai/ichatclient#chat-routing-experimental
https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/api/microsoft.extensions.ai.routingchatclient

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In questa puntata parlo di una delle novità più interessanti di Blazor con .NET 11: la possibilità di mettere in pausa i circuit inattivi e ripristinarli quando l’utente torna sull’applicazione. Questo permette di liberare risorse lato server quando una tab rimane inutilizzata, migliorando uno degli aspetti più delicati della scalabilità di Blazor Interactive Server.
C’è però anche un altro aspetto interessante: con il server-triggered pause è il server stesso a poter chiedere la sospensione dei circuit, aprendo scenari utili per graceful shutdown, rolling deployment, instance draining e CI/CD
https://learn.microsoft.com/en-us/aspnet/core/blazor/state-management/server
https://learn.microsoft.com/en-us/aspnet/core/release-notes/aspnetcore-11

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