Oracle Engineer revela misterios de latencia con mapas de calor

Si bien los gerentes de centros de datos han utilizado mapas de calor durante mucho tiempo para determinar dónde ubicar mejor los racks de servidores y unidades de refrigeración, este modo de visualización también puede ser útil para comprender mejor la latencia del sistema, argumenta un ingeniero de Oracle en la edición de julio de Comunicaciones del ACM.

"Presentar la latencia como un mapa de calor es una forma efectiva de identificar características sutiles que de otro modo podrían pasarse por alto", escribe Brendan Gregg, ingeniero principal de software en Oracle, en el artículo "Visualizar latencia del sistema".

Gregg también advirtió que, si bien dicha visualización puede brindarnos una mejor visión general de lo que está sucediendo, no siempre proporciona respuestas para el comportamiento que se observa. Aún así, los mapas de calor pueden proporcionar información sobre cómo abordar la próxima generación de problemas de latencia del centro de datos.

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Identificar las causas de la inactividad del sistema ha sido una frustración para administradores del centro de datos y administradores del sistema. Las herramientas de análisis de red están disponibles para visualizar el rendimiento de la red, aunque otros aspectos de un sistema, como la capacidad de respuesta de los discos en una matriz de almacenamiento, han sido más difíciles de cuantificar.

Sun Microsystems ofrece desde hace tiempo una herramienta para su sistema operativo Solaris. llamado DTrace, que puede caracterizar la latencia en varias partes de un sistema en segundo lugar por segundo. Sin embargo, los abrumadores datos que puede producir aún deben reducirse a una forma comprensible.

Ingrese los mapas de calor de Gregg. Los mapas de calor son una técnica de visualización simple en la cual, en un gráfico bidimensional, diferentes valores están representados por diferentes colores.

Los gráficos de calor pueden revelar más que los gráficos de líneas en la mayoría de las herramientas de análisis de red, porque mientras los gráficos latencia que debe examinarse con el tiempo, la composición o distribución real de esa latencia no se puede identificar más allá de un máximo, si se proporciona ", escribe.

Los mapas de calor también son buenos para identificar rápidamente valores atípicos, que luego se pueden examinar con mayor detalle, argumentó.

Para el artículo, Gregg trazó una variedad de condiciones inusuales de carga de trabajo, utilizando el software de visualización Oracle Analytics para representar visualmente los datos recopilados por DTrace. Estableció el eje X para representar el tiempo y el eje Y para representar el tiempo de latencia. Los colores más oscuros representaban la mayor cantidad de entradas y salidas.

En muchos casos, descubrió que las cargas de trabajo simples pueden producir una variedad de patrones complejos, ya veces inexplicables.

En un caso, una pequeña cantidad de datos fue secuencialmente escrito en un grupo de discos. Gregg esperaba ver solo un "ruido blanco" que representara una latencia aleatoria. En cambio, el mapa de calor mostró que los niveles de latencia subían y bajaban en distintos patrones por algún motivo desconocido. "Visualizar la latencia de esta manera plantea claramente más preguntas que respuestas", dijo.

Otro patrón resultó igualmente misterioso. La prueba implicó enviar una secuencia de datos a 44 discos. Primero, los datos se enviarían a un solo disco, luego a dos discos, y así sucesivamente, hasta que los 44 discos recibieran datos.

Gregg esperaba que la latencia del disco aumentara linealmente a medida que los buses del sistema se saturaban de datos.

En cambio, la latencia aumentaría, luego disminuiría un poco, antes de aumentar un poco más.

Llamó a este patrón el pterodáctilo del arco iris, en el que el gráfico de calor se parecía al perfil de un dinosaurio volador colorido.

"Resumir el pterodáctilo arcoiris: se sabe muy poco con exactitud, y se necesita mucha más investigación. Lo que muestra es cuán profunda puede llegar a ser una visualización simple ", escribe.

Gregg también usó un mapa de calor para revelar los efectos de choque de ese ruido tiene en los servidores, fenómenos que Gregg demostró hace unos años en YouTube.

Aunque estos mapas de calor se realizaron en un sistema que se ejecuta en Zettabyte File System (ZFS) ejecutándose sobre el protocolo Network Storage (NFS), este enfoque podría utilizarse para caracterizar las operaciones de otros sistemas de archivos e incluso otros componentes como CPU, Gregg escribe.

Joab Jackson cubre el software de Enterpise y noticias de última hora sobre tecnología general para The IDG News Service. Sigue a Joab en Twitter en @Joab_Jackson. La dirección de correo electrónico de Joab es [email protected]