Inżynier Oracle ujawnia mity z latencją z mapami ciepła

Podczas gdy menedżer centrów danych od dawna korzystał z map ciepła, aby określić, gdzie najlepiej umieścić stojaki serwerów i jednostek chłodzących, ten tryb wizualizacji może być również przydatny do lepszego zrozumienia opóźnienia systemu, argumentuje inżynier Oracle w lipcowym numerze Komunikacja ACM.

"Przedstawienie opóźnienia jako mapy ciepła jest skutecznym sposobem identyfikacji subtelnych cech, które w innym przypadku mogłyby zostać pominięte" - pisze Brendan Gregg, główny inżynier oprogramowania Oracle, w artykule "Wizualizacja opóźnienia systemu".

Gregg ostrzegł również, że chociaż taka wizualizacja może dać nam lepszy przegląd tego, co się dzieje, to nie zawsze dostarcza odpowiedzi na obserwowane zachowanie. Mimo to mapy ciepła mogą dostarczyć informacji na temat rozwiązywania problemów związanych z opóźnieniami następnej generacji.

[Więcej informacji: Najlepsze pudełka NAS do strumieniowego przesyłania multimediów i tworzenia kopii zapasowych]

Dokładne określenie przyczyn spowolnienia systemu od dawna jest frustrujące menedżerowie centrów danych i administratorzy systemów. Narzędzia do analizy sieci są dostępne do wizualizacji wydajności sieci, chociaż trudniejsze do oszacowania są inne aspekty systemu, takie jak czas reakcji dysków w macierzy pamięci masowej.

Sun Microsystems od dawna oferuje jedno narzędzie dla swojego systemu operacyjnego Solaris, DTrace, który może charakteryzować opóźnienia w różnych częściach systemu na zasadzie sekund po drugim. Jednak przytłaczające dane, które może wytworzyć, nadal muszą zostać sprowadzone do łatwej do zrozumienia formy.

Wejdź do mapy ciepła Gregga. Mapy ciepła są prostą techniką wizualizacji, w której na wykresie dwuwymiarowym różne wartości są reprezentowane przez różne kolory.

Wykresy ciepła mogą ujawniać więcej niż wykresy liniowe w większości narzędzi do analizy sieci, ponieważ podczas gdy wykresy "pozwalają na średnią opóźnienie, które należy zbadać z biegiem czasu, rzeczywisty skład lub rozkład tego opóźnienia nie może być zidentyfikowany poza maksymalną wartością, jeśli jest przewidziany, "pisze.

Mapy cieplne są również dobre do szybkiego identyfikowania wartości odstających, które następnie mogą być badane bardziej szczegółowo. - przekonywał.

W tym artykule Gregg opracował szereg nietypowych warunków obciążenia pracą, korzystając z oprogramowania do wizualizacji Oracle Analytics, aby wizualnie renderować dane zebrane przez DTrace. Ustawił oś X na czas i oś Y, aby przedstawić czas opóźnienia. Najciemniejsze kolory reprezentowały najwięcej danych wejściowych na wyjściu.

W wielu przypadkach odkrył, że proste obciążenia mogą generować różnorodne skomplikowane - a czasem niewytłumaczalne - wzory.

W jednym przypadku sekwencyjnie mała ilość danych napisane do puli dysków. Gregg spodziewał się ujrzeć jedynie "biały szum", reprezentujący losową latencję. Zamiast tego mapa ciepła wykazała wzrost opóźnień i opadanie w różne wzory z jakiegoś nieznanego powodu. "Wizualizacja opóźnienia w ten sposób wyraźnie stawia więcej pytań niż udziela odpowiedzi" - powiedział.

Inny schemat okazał się równie tajemniczy. Test polegał na wysłaniu strumienia danych do 44 dysków. Po pierwsze, dane byłyby przesyłane tylko na jeden dysk, a następnie na dwa dyski itd., Dopóki wszystkie 44 dyski nie otrzymały danych.

Gregg spodziewał się, że opóźnienia dysku wzrosną liniowo, ponieważ szyny systemowe zostaną nasycone danymi.

Zamiast tego, opóźnienie wzrośnie, a następnie nieco opadnie, zanim zacznie wzrastać.

Nazwał ten wzór tęczowym pterodaktylem, ponieważ wykres ciepła przypominał profil kolorowego latającego dinozaura.

"Podsumowując tęczowy pterodaktyl: mało wiadomo z dokładnością i potrzeba znacznie więcej badań, co pokazuje, jak głęboka może być prosta wizualizacja "- pisze.

Gregg użył również mapy ciepła, aby pokazać efekty szokujące, że głośny hałas ma na serwerach zjawiska, które Gregg demonstrował kilka lat temu na YouTube.

Chociaż te mapy ciepła zostały wykonane w systemie działającym w systemie plików Zettabyte (ZFS) działającym na protokole NFS (Network File Storage), to podejście to można wykorzystać do scharakteryzowania operacji innych systemów plików, a nawet innych komponentów, takich jak procesory, Gregg pisze.

Joab Jackson obejmuje oprogramowanie typu enterpise i wiadomości dotyczące przełomowych technologii dla News Service IDG. Śledź Joaba na Twitterze na @Joab_Jackson. Adres e-mail Joaba to [email protected]