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#Desempenho

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A tag de desempenho agrupa postagens sobre problemas de desempenho de software e as práticas recomendadas para solucionar e monitorar problemas de desempenho.

A maioria dos aplicativos transacionais tem um perfil de leitura/escrita (RW) de 70:30. No entanto, alguns casos especiais têm perfis de IO extremamente altos.

Realizei testes de IO de armazenamento na região da AWS ap-southeast-2 (Sydney) para simular os padrões de IO do banco de dados do IRIS e uma taxa de transferência semelhante a de um aplicativo com uma alta taxa de escrita.

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Com frequência, me pedem para avaliar dados de desempenho relacionados a aplicativos IRIS de clientes para entender se os recursos do sistema são sub ou superprovisionados.

Este exemplo recente é interessante, porque envolve um aplicativo que fez uma migração "lift and shift" de um grande aplicativo de banco de dados IRIS para a nuvem. AWS, no caso.

Um aprendizado importante é que, depois de migrar para a nuvem, os recursos podem ser dimensionados corretamente ao longo do tempo conforme necessário. Não é preciso comprar e provisionar infraestrutura local para o crescimento que você espera alcançar daqui a vários anos no futuro.

É necessário monitoramento contínuo. A taxa de transações do seu aplicativo mudará à medida que seu negócio e o próprio aplicativo ou o uso dele mudar. Isso alterará os requisitos de recursos do sistema. Planejadores também devem considerar picos sazonais na atividade. Claro, uma vantagem da nuvem é que os recursos podem ser aumentados ou reduzidos conforme necessário.

Para mais informações contextuais, há vários posts detalhados sobre AWS e IRIS na comunidade. Um bom ponto de partida é pesquisar "referência da AWS". Também adicionei alguns links úteis no final deste post.

Os serviços da AWS são como blocos de Lego: tamanhos e formatos diferentes podem ser combinados. Ignorei networking, segurança e preparação de uma VPC para este post. Foquei em dois dos componentes de blocos de Lego;
- Requisitos de computação.
- Requisitos de armazenamento.

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O Subsistema Windows para Linux (WSL) é um recurso do Windows que permite executar um ambiente do Linux na sua máquina do Windows, sem precisar de uma máquina virtual separada ou inicialização dupla.

O WSL foi projetado para oferecer uma experiência perfeita e produtiva a desenvolvedores que querem usar ambos o Windows e o Linux ao mesmo tempo**.

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[Contexto]

A família InterSystems IRIS tem um ótimo utilitário ^SystemPerformance (conhecido como ^pButtons no Caché e no Ensemble) que gera as informações de desempenho do banco de dados em um arquivo HTML legível. Ao executar ^SystemPerformance no IRIS para Windows, um arquivo HTML é criado onde nosso próprio log de desempenho mgstat e o log de desempenho do Windows são incluídos.

Open Exchange app
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Então, se você está acompanhando do post anterior ou entrando agora, vamos passar para o mundo dos aplicativos eBPF e dar uma olhada no Parca, que se baseia em nossa breve investigação de gargalos de desempenho usando eBPF, mas coloca um aplicativo incrível no topo do seu cluster para monitorar todas as suas cargas de trabalho iris, continuamente, em todo o cluster!

Perfilamento Contínuo com Parca, Cargas de Trabalho IRIS em Todo o Cluster

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Eu estive na Cloud Native Security Con em Seattle com total intenção de entrar no dia de OTEL, então lendo o assunto de segurança aplicada a fluxos de trabalho Cloud Native nos dias seguintes até CTF como um exercício profissional. Isso foi felizmente finalizado por um novo entendimento de eBPF, que tem minhas telas, carreira, fluxos de trabalho e atitude com muita necessidade de uma melhoria com novas abordagens para resolver problemas de fluxo de trabalho.

Então, consegui chegar à festa do eBPF e desde então tenho participado de clínica após clínica sobre o assunto. Aqui, gostaria de "desempacotar" o eBPF como uma solução técnica, mapeada diretamente para o que fazemos na prática (mesmo que esteja um pouco fora), e passar pelo eBPF através da minha experimentação em suporte a cargas de trabalho InterSystems IRIS, particularmente no Kubernetes, mas não necessariamente vazio em cargas de trabalho autônomas.

Passos eBee com eBPF e fluxos de trabalho InterSystems IRIS

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