Publicaciones por grupos de etiquetas según el rendimiento con respecto a los errores en su software y las prácticas recomendadas para resolver y supervisar los problemas relacionados con el rendimiento.
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.
¡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:
¡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.
Aunque la integridad de las bases de datos Caché e InterSystems IRIS está completamente protegida de las consecuencias de un fallo de sistema, los dispositivos de almacenamiento físico sí que pueden fallar, corrompiendo los datos que almacenan.
Por esa razón, muchos sitios optan por realizar chequeos o verificaciones periódicas de integridad de bases de datos, sobre todo en coordinación con las copias de seguridad, para validar que se pueda confiar en una determinada copia de seguridad en caso de que ocurra algún desastre.
Principiantes- ver Parte 1.
Una estructura, como un árbol ordenado, tiene varios casos especiales. Echemos un vistazo a aquellos que tienen un valor práctico para trabajar con globals.
Los globals pueden usarse no solo como una matriz, sino como variables regulares. Por ejemplo, para crear un contador:
Este es el primero de dos artículos sobre los índices SQL.
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.
¡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.)
¡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.
(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).
¡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?
¡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).
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.
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.
Asumimos que tienes Docker instalado. Si no es así, descárgalo e instálalo para tu sistema operativo :)
Si ya te resulta familiar trabajar con IRIS y contenedores Docker, puedes saltar directamente al Paso 2. Mostrar métricas.
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.
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.
AWS ha liberado oficialmente su segunda generación de procesadores Graviton2 basados en ARM y asociados al tipo de instancia Amazon EC2 M6g, que presume de ser hasta un 40% mejor en precio-rendimiento sobre la actual generación de instancias M5 basadas en Xeon.
Hace pocos meses, Inthhis nos llevó a suportar arquitecturas ARM64 por primera vez.
¡Ahora puedes probar InterSystems IRIS e InterSystems IRIS for Health sobre instancias Amazon EC2 M6g basadas en Graviton2 accesibles a través del AWS Marketplace!
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.
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.
¡Hola Comunidad!
Os traemos un nuevo vídeo, disponible en el canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en inglés:
Empecé a programar en 2015, cuando estaba haciendo la carrera de informática. No conocía ObjectScript hasta que empecé en mi nuevo trabajo hace cuatro meses. ObjectScript en realidad no es un lenguaje de programación joven. Comparado con C++, Java y Python, la comunidad no es tan activa, pero queremos hacer que este espacio sea más dinámico, ¿verdad?
Me he dado cuenta de que a algunos de mis compañeros les cuesta entender las relaciones entre clases en estos proyectos tan enormes. No hay ninguna herramienta moderna y fácil de usar para crear diagramas de clases en ObjectScript.
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.
¡Hola Comunidad!
Os traemos un nuevo vídeo del Global Summit de este año, disponible en el canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en inglés:
⏯ InterSystems IRIS y la memoria Intel Optane
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.
¡Hola Comunidad!
Tenemos un nuevo vídeo en el canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en inglés, grabado por @Joel Solon, InterSystems Senior Technical Trainer:
Un cliente preguntó recientemente si IRIS soporta OpenTelemetry, dado que estaban buscando medir el tiempo que los servicios SOAP implementados por IRIS tardan en completarse, y el cliente ya tenía varias otras tecnologías que soportan OpenTelemetry para el seguimiento de procesos.
Si bien, a día de hoy, InterSystems IRIS (IRIS) no soporta de forma nativa OpenTelemetry, es justo decir que la plataforma de datos IRIS tiene varias maneras de capturar, registrar y analizar el rendimiento de una instancia en ejecución.
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).
Un motivo frecuente es la memoria insuficiente.
¡Hola Comunidad!
Tenemos un nuevo video en el Canal de YouTube de la Developer Community:
InterSystems IRIS con Spark, hasta el resultado final
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.
Como podemos querer utilizar en informes o en una página web nuestros gráficos generados, también revisaremos formas de exportar los gráficos generados.
Al trabajar desde casa durante estos "días de coronavirus", me faltan recursos.
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.
¡Hola a tod@s!
Os hacemos llegar otra de la ponencias grabadas durante el Global Summit 2018.
El vídeo también está disponible en el Canal de YouTube de la Developer Community.
Arquitecturas de referencia para InterSystems IRIS
¡Hola Comunidad!
Os traemos el cuarto episodio de Data Points, el podcast de InterSystems en inglés. En esta ocasión, charlamos con @Benjamin De Boe, que nos explica algunas de las cosas que podéis hacer para optimizar vuestras consultas SQL en InterSystems IRIS.
Todos hemos oído — tanto de nosotros mismos como de otros — la queja "esto va demasiado lento". Creo que Benjamin ha hecho un gran trabajo revisando todas las cosas en las que os podeis fijar en vuestras consultas en IRIS para descubrir lo que se puede mejorar.