O Oracle Engineer revela mistérios de latência com mapas de calor

Enquanto os gerentes de data center usam há muito tempo mapas de calor para determinar onde posicionar melhor os racks de servidores e unidades de resfriamento, esse modo de visualização também pode ser útil para entender melhor a latência do sistema, argumenta um engenheiro da Oracle na edição de julho Comunicações do ACM.

"Apresentar a latência como um mapa de calor é uma maneira eficaz de identificar características sutis que podem passar despercebidas", escreve Brendan Gregg, engenheiro de software da Oracle, no artigo "Visualizando a latência do sistema".

Gregg também advertiu que, embora tal visualização possa nos dar uma visão mais ampla do que está ocorrendo, nem sempre fornece respostas para o comportamento que está sendo observado. Ainda assim, os mapas de calor podem fornecer informações sobre como lidar com a próxima geração de problemas de latência de data center.

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Identificar as causas da lentidão do sistema há muito tempo é uma frustração gestores de centros de dados e administradores de sistemas. Ferramentas de análise de rede estão disponíveis para visualizar o desempenho da rede, embora outros aspectos de um sistema, como a capacidade de resposta de discos em um storage array, tenham sido mais difíceis de quantificar. A Sun Microsystems oferece uma ferramenta para seu sistema operacional Solaris. chamado DTrace, que pode caracterizar a latência em várias partes de um sistema em uma base segundo a segundo. Os dados esmagadores que pode produzir, no entanto, ainda precisam ser resumidos em uma forma prontamente compreensível.

Insira os mapas de calor de Gregg. Os mapas de calor são uma técnica de visualização simples na qual, em um gráfico bidimensional, diferentes valores são representados por cores diferentes.

Gráficos de calor podem revelar mais do que os gráficos de linha na maioria das ferramentas de análise de rede, porque enquanto gráficos "permitiriam a latência a ser examinada ao longo do tempo, a composição real ou distribuição dessa latência não pode ser identificada além de um máximo, se fornecida ", ele escreve.

Mapas de calor também são bons para identificar rapidamente valores discrepantes, que podem ser examinados em maior detalhe, argumentou.

Para o artigo, Gregg traçou uma variedade de condições incomuns de carga de trabalho, usando o software de visualização Oracle Analytics para renderizar visualmente os dados coletados pelo DTrace. Ele definiu o eixo X para representar o tempo e o eixo Y para representar o tempo de latência. As cores mais escuras representavam a maior parte do input-output.

Em muitos casos, ele descobriu que cargas de trabalho simples podem produzir uma variedade de padrões complexos - e às vezes inexplicáveis.

Em um caso, uma pequena quantidade de dados foi sequencialmente escrito para um pool de discos. Gregg esperava ver apenas "ruído branco" representando latência aleatória para aparecer. Em vez disso, o mapa de calor mostrou níveis de latência subindo e descendo em padrões distintos por alguma razão desconhecida. "A visualização da latência desta maneira coloca claramente mais questões do que fornece respostas", disse ele.

Outro padrão provou ser igualmente misterioso. O teste envolveu o envio de um fluxo de dados para 44 discos. Primeiro, os dados seriam enviados para apenas um disco, depois para dois discos, e assim por diante, até que todos os 44 discos estivessem recebendo dados.

Gregg esperava que a latência do disco aumentasse de maneira linear à medida que os barramentos do sistema ficassem saturados de dados.

Em vez disso, a latência aumentaria, então diminuiria um pouco, antes de aumentar um pouco mais.

Ele chamou esse padrão de pterodáctilo arco-íris, em que o gráfico de calor lembrava o perfil de um dinossauro voador colorido.

"Para resumir o "pterodáctilo arco-íris: pouco é conhecido com precisão e muito mais investigação é necessária. O que isso mostra é quão profunda uma simples visualização pode se tornar", escreve ele. Gregg também usou um mapa de calor para revelar os efeitos de choque que o ruído alto tem em servidores, fenómenos que Gregg demonstrou há alguns anos no YouTube.

Embora esses heat maps tenham sido feitos em um sistema rodando no Zettabyte File System (ZFS) rodando sobre o protocolo Network File Storage (NFS), esta abordagem poderia ser usada para caracterizar as operações de outros sistemas de arquivos, e até mesmo outros componentes como CPUs, Gregg escreve.

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