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InterSystems IRIS 2024 ha introducido recientemente los tipos de vectores. Esta adición os permite trabajar con búsquedas por vectores, habilitando búsquedas eficientes de similitud, agrupación y una amplia gama de otras aplicaciones. En este artículo, profundizaremos en las complejidades de los tipos de vectores, exploraremos sus aplicaciones y os proporcionaremos ejemplos prácticos para guiar vuestra implementación.

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Entonces, si estáis siguiendo desde la publicación anterior o si os incorporáis ahora, pasemos al mundo de las aplicaciones eBPF y echemos un vistazo a Parca. Este se basa en nuestra breve investigación sobre cuellos de botella en el rendimiento utilizando eBPF, pero añade una aplicación revolucionaria sobre vuestro clúster para monitorizar todas vuestras cargas de trabajo de IRIS de forma continua, ¡a nivel de todo el clúster!

Perfilado continuo con Parca, cargas de trabajo IRIS en todo el clúster

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Asistí a la Cloud Native Security Con en Seattle con la plena intención de aprovechar el día de OTEL, para luego profundizar en el tema de la seguridad aplicada a las cargas de trabajo nativas en la nube en los días siguientes, culminando con el CTF como ejercicio profesional. Esto fue felizmente interrumpido por un nuevo entendimiento de eBPF, lo cual supuso una mejora muy necesaria para mis pantallas, carrera, cargas de trabajo y actitud, gracias a nuevos enfoques para resolver problemas relacionados con las cargas de trabajo.

Así que llegué a la "fiesta" de eBPF y desde entonces he estado asistiendo a clínica tras clínica sobre el tema. Aquí me gustaría "desempaquetar" eBPF como una solución técnica, mapeada directamente a lo que hacemos en la práctica (aunque no siempre coincida del todo), y recorrer eBPF a través de mis experimentos en el soporte de las cargas de trabajo de InterSystems IRIS, particularmente en Kubernetes, pero sin excluir las cargas de trabajo independientes.

Pasos de eBee con eBPF y Cargas de Trabajo de InterSystems IRIS

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Hacía mucho tiempo que no escribía un post de actualización en IoP (Interoperabilidad en Python).

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¿Qué hay de nuevo desde el lanzamiento de la interfaz de línea de comandos de IoP?

Dos nuevas grandes características se han añadido a IoP:
- Rebranding: el módulo grongier.pex fue renombrado a iop para reflejar el nuevo nombre del proyecto.
- Soporte asíncrono**: IoP ahora soporta funciones asíncronas y corrutinas.

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Parece que fue ayer cuando hicimos un pequeño proyecto en Java para probar el rendimiento de IRIS, PostgreSQL y MySQL (podéis revisar el artículo que escribimos allá por Junio al final de este artículo). Si recordáis IRIS se mostró superior a PostgreSQL y claramente superior a MySQL en las inserciones, no habiendo gran diferencia en las consultas.

Poco después @Dmitry Maslennikov me dijo "¿Por qué no pruebas desde un proyecto en Python?" pues bien, aquí está la versión en Python de las pruebas que realizamos mediante las conexiones JDBC previamente.

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Continuando con la serie de análisis de rendimiento, en este artículo voy a mostrar un método para dimensionar los requisitos de memoria compartida para aplicaciones de base de datos que se ejecutan en plataformas de datos de InterSystems, incluyendo los Global y Routine Buffers, gmheap y locksize. También daré algunos consejos de rendimiento que se deberían tener en cuenta al configurar servidores y al virtualizar aplicaciones de Iris. Como siempre, cuando hablo de Iris o Caché , me refiero a toda la plataforma de datos. Este artículo tiene algunos años pero mantiene su esencia, por lo que me referiré a Iris o Caché indistintamente ya que la teoría es exáctamente igual para todos los productos con kernel Caché/Iris.

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YASPE es el sucesor de YAPE (Yet Another pButtons Extractor). YASPE ha sido escrito desde cero con muchos cambios internos para facilitar el mantenimiento y añadir mejoras.

Funcionalidades de YASPE:

  • Analizar y representar gráficamente los archivos de InterSystems Caché pButtons e InterSystems IRIS SystemPerformance para un rápido análisis de rendimiento de las métricas de IRIS y del Sistema Operativo.
  • Facilitar un análisis profundo, creando gráficos tanto ad-hoc como combinando métricas de IRIS y del Sistema Operativo con la opción "Pretty Performance".
  • La opción "System Overview" te ahorra tener que buscar en los archivos SystemPerformance detalles del sistema u opciones de configuración comunes.

YASPE está escrito en Python y está disponible en GitHub como código fuente o para contenedores Docker en:


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¡Hola desarrolladores! Quería compartir hoy un ejemplo muy interesante por parte de Tani Frankel. Se trata de una aplicación sencilla sobre la utilidad SystemPerfomance.

Repasando nuestra documentación sobre la rutina de monitorización ^SystemPerformance (conocida como ^pButtons en versiones anteriores a IRIS), un cliente me dijo «Entiendo todo esto pero ojalá fuese más simple, más sencillo para definir perfiles y gestionarlos, etc.».

Entonces pensé que sería interesante como ejercicio facilitar una pequeña interfaz para hacer esas tareas más sencillas.

El primer paso era envolver en una API basada en clases la rutina actual de ^SystemPerformance.

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Hace varios años, estaba enseñando los conocimientos básicos de nuestro framework %UnitTest durante la clase de Fundamentos de Caché (ahora llamada Developing Using InterSystems Objects and SQL). Un alumno preguntó si era posible recoger estadísticas de rendimiento mientras se ejecutan pruebas unitarias. Unas semanas más tarde, añadí un código adicional a los ejemplos de %UnitTest para responder a esa pregunta. Ahora lo comparto con la Comunidad.

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Al igual que los servidores hardware, los servidores virtuales en nubes públicas y privadas pueden generar cuellos de botella en los recursos, según aumentan las cargas de trabajo. Si utilizas y administras instancias de InterSystems IRIS implementadas en nubes públicas o privadas, es posible que te hayas encontrado la situación en la que para solucionar problemas de rendimiento o de otro tipo se requiere aumentar la capacidad del servidor de una instancia (es decir, escalar verticalmente).

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Me gustaría compartir algunas funciones de almacenamiento que también existen en Caché y que son prácticamente desconocidas y en su mayoría no se utilizan. Por supuesto, están disponibles en IRIS y son más relevantes con arquitecturas de almacenamiento extensas y distribuidas.

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Siguiendo la serie de artículos de mi compañero Murray vamos a centrarnos en el artículo donde analizamos la CPU.

Un cliente me pidió que le aconsejara sobre el siguiente escenario: sus servidores de producción se están acercando al final de su vida útil y es el momento de actualizar el hardware. También están pensando en consolidar los servidores por medio de la virtualización y quieren ajustar la capacidad, ya sea con servidores de hardware dedicado o virtualizados.

Hoy analizaremos la CPU. En artículos posteriores explicaré el enfoque para dimensionar correctamente otros "grupos alimenticios de hardware": la memoria y las Entradas/Salidas.

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La cobertura del código y su optmización del rendimiento ya han surgido muchas veces, así que la mayoría de vosotors seguro que ya conocéis la herramienta SYS.MONLBL.

A menudo, un enfoque visual para revisar el código es mucho más intuitivo que los números puros. Este es principalmente el objetivo de esta serie de artículos. Esta vez vamos a hacer una pequeña excursión lejos de Python y sus herramientas, y vamos a explorar la generación de mapas de calor de los informes ^%SYS.MONLBL.

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Artículo
· 20 abr, 2021 Lectura de 2 min
Docker - durabilidad ligera

Al trabajar desde casa durante estos "días de coronavirus", me faltan recursos.

  • no tengo ninguna máquina Linux disponible
  • espacio en disco limitado

Además, Docker Desktop (en Windows10) bloqueó de alguna manera los scripts de Durable %SYS como se describe aquí.
Investigando el caso, descubrí que se almacenaban muchos más datos de los que realmente necesitaba.
Así que diseñé mi durabilidad personalizada.

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En el artículo anterior creamos un gráfico simple con los datos de un solo archivo. Ahora bien, como todos sabemos, a veces tenemos diferentes archivos de datos para analizar y correlacionar. Así que en este artículo vamos a cargar datos adicionales de perfmon y aprenderemos a representarlos en el mismo gráfico.

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Objetivo

Esta herramienta se usa para generar una Entrada/Salida (E/S) de lectura aleatoria desde dentro de la base de datos. La finalidad de esta herramienta es llevar la mayor cantidad de tareas posibles para conseguir las IOPS objetivo y asegurar que se mantienen tiempos de respuesta de disco aceptables. Los resultados recopilados de las pruebas de E/S variarán de configuración a configuración, de acuerdo con el subsistema de E/S. Antes de ejecutar estas pruebas, asegúrate de que el sistema operativo y la monitorización del nivel de almacenamiento estén configurados para capturar métricas de desempeño de E/S para su posterior análisis.

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Una cuestión muy común es cuál es la configuración ideal para el servidor web Apache HTTPD cuando se utiliza con HealthShare. El propósito de este artículo es describir la configuración inicial recomendada del servidor web para cualquier producto HealthShare.

Como punto de partida, se recomienda la versión 2.4.x (64-bit) de Apache HTTPD. Existen versiones anteriores como la 2.2.x, pero no se recomienda esta versión por rendimiento y escalabilidad de HealthShare.

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Nota (junio de 2019): han cambiado muchas cosas para obtener los detalles más recientes, haz clic aquí
Nota (septiembre de 2018): ha habido grandes cambios desde que esta publicación apareció por primera vez; sugiero que utilices la versión del contenedor en Docker dado que el proyecto y la información para que se ejecute como un contenedor sigue publicada en GitHub, en el mismo lugar, para que puedas descargarlo, ejecutarlo y modificarlo, si lo necesitas.

Cuando trabajo con clientes en revisiones de rendimiento, planificaciones de capacidad y resolución de problemas, con frecuencia tengo que descomprimir y revisar las métricas del sistema operativo y de caché desde pButtons. En vez de lidiar con los archivos html para cortar y pegar secciones que serán graficadas en Excel, hace algún tiempo escribí una publicación sobre una herramienta para descomprimir las métricas de pButtons, escrita con el intérprete de unix, perl y los scripts de awk. Si bien este es un valioso ahorro de tiempo, no es la historia completa…

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Artículo
· 10 feb, 2021 Lectura de 4 min
Recursos sobre el rendimiento de SQL

Hay tres aspectos muy importantes en cualquier conversación sobre el rendimiento de SQL: los Índices, el TuneTable, y el Plan de ejecución. En los PDFs adjuntos a este artículo se incluyen presentaciones antiguas sobre estos temas. En los enlaces a nuestra documentación debajo, se ofrece más información sobre estos y otros asuntos relacionados con el rendimiento de SQL. La formación online también refuerza varios de estos temas. Además, hay varios artículos de la Comunidad de Desarrolladores que están relacionados con el rendimiento de SQL y que mostramos a continuación.

Hay bastantes repeticiones en la información que se muestra a continuación. Los aspectos más importantes a considerar sobre el rendimiento de SQL son:

  • Los tipos de índices que están disponibles
  • Por qué utilizar un tipo de índice en lugar de otro
  • La información que TuneTable recaba para crear una tabla y lo que esto significa para Optimizer
  • Cómo leer un Plan de ejecución para comprender mejor si una consulta es buena o mala
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En la última publicación programamos recogidas de métricas de rendimiento usando pButtons, a lo largo de 24 horas. En esta publicación, analizaremos algunas de esas métricas clave que se están recogiendo y cómo se relacionan con el hardware del sistema subyacente. También empezaremos a explorar la relación entre las métricas de Caché (o de cualquiera de las plataformas de datos de InterSystems) y las métricas del sistema. Veremos también cómo usar estas métricas para entender el pulso diario de tu sistema y diagnosticar problemas de rendimiento.

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Artículo
· 26 mar, 2020 Lectura de 14 min
Conoce tus índices

Este es el primero de dos artículos sobre los índices SQL.

Parte 1 - Conoce tus índices

¿Qué es un índice?

Recuerda la última vez que fuiste a una biblioteca. Normalmente, los libros están ordenados por temática (y luego autor y título) y cada repisa tiene un cartel en el extremo con un código que describe la temática de los libros. Si necesitaras libros de un cierto tema, en lugar de caminar por cada pasillo y leer la descripción en la parte interior de cada libro, podrías dirigirte directamente al estante cuyo cartel describa la temática que buscas y elegir tus libros de allí. Sin esos carteles, el proceso de encontrar los libros que quieres, habría sido muy lento.

Un índice SQL tiene la misma función general: mejorar el rendimiento, al ofrecer una referencia rápida del valor de los campos para cada fila de una tabla.

Configurar índices es uno de los pasos más importantes a la hora de preparar tus clases para un rendimiento óptimo de SQL.

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Artículo
· 15 mayo, 2020 Lectura de 9 min
Gestión de índices

¡Hola desarrollador!

Si has leído la parte 1 de este artículo, ya tienes una buena idea del tipo de índices que necesitas para tus clases y cómo definirlos. Lo siguiente es saber cómo gestionarlos.

Plan de consultas

(RECUERDA: Al igual que cualquier modificación en una clase, añadir índices en un sistema en producción conlleva riesgos: si los usuarios están actualizando o accediendo a datos mientras se rellena un índice, podrían obtener resultados vacíos o incorrectos a sus consultas, o incluso dañar los índices que se están formando. Ten en cuenta que hay pasos adicionales para definir y usar índices en un sistema en producción. Estos pasos se analizarán en esta sección, y se detallan en nuestra documentación).

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¡Hola Comunidad!

Voy a empezar a traducir los artículos de mi compañero Murray sobre rendimiento, pues son muy interesantes y merece la pena echarles un vistazo. Aprovecho para comentar que si tenéis preguntas y /o problemas de rendimiento os animéis a escribir y entre todos trataremos de ayudaros. Empecemos...

Tu aplicación está implementada y todo funciona bien. ¡Genial, enhorabuena! Pero, de repente, el teléfono empieza a sonar sin parar: son usuarios que se quejan de que la aplicación a veces se vuelve "lenta". Pero... ¿qué quiere decir eso? ¿A veces? ¿De qué herramientas dispones y a qué estadísticas deberías prestar atención para encontrar y resolver la lentitud? ¿La infraestructura de tu sistema está a la altura de la carga de usuarios? ¿Qué preguntas de diseño de infraestructura deberías haber hecho antes de haber pasado a producción? ¿Cómo puedes hacer la planificación de capacidad para nuevo hardware con confianza y sin gastar en más hardware del necesario? ¿Cómo hacer que el teléfono deje de sonar? ¿Cómo podrías haber evitado que sonara desde un principio?

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A continuación veremos cómo mostrar una lista de métricas de ejemplo disponibles a través del servicio /api/monitor.

En el artículo anterior, echamos un vistazo al servicio que expone las métricas de IRIS en formato Prometheus. Veamos cómo configurar y ejecutar IRIS preview release 2019.4 en un contenedor y listar las métricas disponibles.

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¡Hola a tod@s!

En las partes anteriores (1, 2) de este artículo, hablamos de Globals como árboles. En esta tercera parte, los veremos como matrices dispersas.

Una matriz dispersa es un tipo de matriz donde la mayoría de los valores asumen un valor idéntico.

En la práctica, a menudo veréis matrices dispersas tan grandes que no tiene sentido ocupar memoria con elementos idénticos. Por lo tanto, tiene sentido organizar matrices dispersas de tal manera que no se desperdicie memoria al almacenar valores duplicados.

En algunos lenguajes de programación, las matrices dispersas son parte del lenguaje (por ejemplo, en J, MATLAB). En otros lenguajes, hay bibliotecas especiales que permiten usarlas. Para C ++, esos serían Eigen y similares.

Los Globals son buenos candidatos para implementar matrices dispersas por las siguientes razones:

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Principiantes- ver Parte 1.

3. Variantes de estructuras cuando se usan globals

Una estructura, como un árbol ordenado, tiene varios casos especiales. Echemos un vistazo a aquellos que tienen un valor práctico para trabajar con globals.

3.1 Caso especial 1. Un nodo sin ramas

Los globals pueden usarse no solo como una matriz, sino como variables regulares. Por ejemplo, para crear un contador:

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¡Hola Comunidad!

En publicaciones anteriores, mi compañero Murray mostró cómo se pueden recopilar métricas históricas de rendimiento utilizando los pButtons. Hablamos primero de los pButtons porque se instalan con cada instancia de las plataformas de datos (Ensemble, Caché, …). Sin embargo, existen otras formas para recopilar, procesar y desplegar las métricas de rendimiento de Caché, en tiempo real, ya sea con la finalidad de realizar una supervisión sencilla o, lo más importante, para llevar a cabo operaciones analíticas mucho más sofisticadas y obtener la capacidad de planificación. Uno de los métodos utilizados más comunes para recopilar datos es el SNMP (Protocolo simple de administración de la red).

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¡Hola a tod@s!

En este artículo voy a hablar sobre los Globals, esas espadas mágicas para almacenar datos, que han estado con nosotros desde hace tiempo, pero no mucha gente las utiliza de forma eficiente o realmente conoce esta súper herramienta.

Si se utilizan globals para realizar las tareas en donde realmente brillan, los resultados pueden ser sorprendentes, ya sea en términos de un mayor rendimiento o en una simplificación drástica de la solución en general (1, 2).

Globals ofrecen una forma especial de almacenar y procesar datos, la cual es completamente diferente de las tablas SQL. Se introdujeron por primera vez en 1966 con el lenguaje de programación M(UMPS), donde inicialmente se utilizaron en las bases de datos médicas. Todavía se usan de la misma manera, pero también fueron adoptados por otras industrias donde la confiabilidad y el alto rendimiento son la máxima prioridad (como en las finanzas, las operaciones comerciales, etc.)

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