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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.

Olá pessoal, tudo bem?

Estou enfrentando problemas na replicação de dados do meu Caché 2016 para um banco PostgreSQL. Preciso lidar com cerca de 300 atualizações de dados por minuto, e, sempre que determinadas tabelas sofrem alterações, essas mudanças precisam ser refletidas em outras bases de dados.

Até o momento, já tentei várias abordagens, como:

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Recentemente, disponibilizamos uma nova versão do InterSystems IRIS no Vector Search Early Access Program, apresentando um novo índice Approximate Nearest Neighbor baseado no algoritmo de indexação Hierarchical Navigable Small World (HNSW).

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Artigo
· jan 12 4min de leitura
Recursos de performance SQL

Há três coisas mais importantes para qualquer converrsa sobre performance SQL: Índices, TuneTable e Plano de Consulta. Os PDFs anexos incluem apresentações históricas sobre esses tópicos que cobrem os fundamentos desses 3 itens em um só lugar. Nossa documentação fornece mais detalhes sobre esses e outros tópicos de desempenho do SQL nos links abaixo. As opções de eLearning reforçam vários desses tópicos. Além disso, há vários artigos da Comunidade de Desenvolvedores que abordam o desempenho do SQL, e os links relevantes também estão listados.

Há uma quantidade considerável de repetição nas informações listadas abaixo. Os aspectos mais importantes do desempenho do SQL a serem considerados são:

  1. Os tipos de índices disponíveis
  2. O uso de um tipo de índice em vez de outro
  3. As informações que o TuneTable coleta para uma tabela e o que isso significa para o Otimizador
  4. Como ler um Plano de Execução para melhor entender se uma consulta é boa ou ruim
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Artigo
· Fev. 27 6min de leitura
De volta ao início: Por que InterSystems?

A InterSystems está na vanguarda da tecnologia de bancos de dados desde sua criação, sendo pioneira em inovações que consistentemente superam concorrentes como Oracle, IBM e Microsoft. Ao se concentrar em um design de kernel eficiente e adotar uma abordagem intransigente em relação ao desempenho de dados, a InterSystems criou um nicho em aplicações de missão crítica, garantindo confiabilidade, velocidade e escalabilidade.

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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 e os outros Arquitetos de Tecnologia frequentemente precisamos explicar aos clientes e fornecedores os requisitos de E/S do Caché e a forma como as aplicações Caché utilizarão os sistemas de armazenamento. As tabelas a seguir são úteis ao explicar o perfil e os requisitos típicos de E/S do Caché para uma aplicação de banco de dados transacional com clientes e fornecedores. As tabelas originais foram criadas por Mark Bolinsky.

Em publicações futuras, discutirei mais sobre E/S de armazenamento, portanto, estou publicando essas tabelas agora como referência para esses artigos.

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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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Introdução

O desempenho do banco de dados tornou-se um fator crítico de sucesso em um ambiente de aplicações moderno. Portanto, identificar e otimizar as consultas SQL que consomem mais recursos é essencial para garantir uma experiência de usuário fluida e manter a estabilidade da aplicação.

Este artigo explorará uma abordagem rápida para analisar as estatísticas de execução de consultas SQL em uma instância InterSystems IRIS para identificar áreas de otimização dentro de uma macro-aplicação.

Em vez de focar no monitoramento em tempo real, configuraremos um sistema que coleta e analisa estatísticas pré-calculadas pelo IRIS uma vez por hora. Essa abordagem, embora não permita o monitoramento instantâneo, oferece um excelente compromisso entre a riqueza de dados disponíveis e a simplicidade de implementação.

Usaremos o Grafana para visualização e análise de dados, o InfluxDB para armazenamento de séries temporais e o Telegraf para coleta de métricas. Essas ferramentas, reconhecidas por seu poder e flexibilidade, nos permitirão obter uma visão clara e explorável.

Mais especificamente, detalharemos a configuração do Telegraf para recuperar estatísticas. Também configuraremos a integração com o InfluxDB para armazenamento e análise de dados, e criaremos dashboards personalizados no Grafana. Isso nos ajudará a identificar rapidamente as consultas que exigem atenção especial.

Para facilitar a orquestração e o deploy desses vários componentes, empregaremos o Docker.

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Open Exchange app
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As soluções de Infraestrutura Hiperconvergente (HCI) têm ganhado força nos últimos anos, com o número de implementações agora aumentando rapidamente. Os tomadores de decisão de TI estão considerando HCI ao planejar novas implementações ou atualizações de hardware, especialmente para aplicações já virtualizadas no VMware.

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Introdução

MonLBL é uma ferramenta para analisar o desempenho da execução de código ObjectScript linha por linha. codemonitor.MonLBL é um wrapper baseado no pacote %Monitor.System.LineByLinedo InterSystems IRIS, projetado para coletar métricas precisas sobre a execução de rotinas, classes ou páginas CSP.

O wrapper e todos os exemplos apresentados neste artigo estão disponíveis no seguinte repositório do GitHub: iris-monlbl-example

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