Approches intégrées d'analyse de performance des systèmes distribués asynchrones par trace d'exécution système

Les avancées technologiques récentes ont entraîné l’émergence de nouveaux paradigmes dans le développement d’applications, la surveillance de leurs performances et la gestion des ressources nécessaires. Les systèmes distribués ont résolu de nombreux problèmes qui étaient impossibles à aborder avec les architectures monolithiques, offrant des avantages tels que la résilience et l’élasticité pour gérer la charge utilisateur de manière dynamique. Cependant, malgré les avantages indéniables de ces architectures, elles posent également des défis en termes de débogage des performances. Les systèmes distribués utilisent des composants autonomes qui interagissent de manière coordonnée pour atteindre un résultat souhaité. Ils fonctionnent généralement de manière asynchrone, ce qui signifie que le système peut passer à d’autres tâches après avoir envoyé un message ou mis une tâche en attente, sans bloquer le processus. L’asynchronisme peut être étudié selon deux approches d’implémentation à savoir : les systèmes asynchrones multicouches et les systèmes asynchrones unicouche. Dans le premier cas, hormis le module d’orchestration d’événements, le système est constitué de plusieurs couches interdépendantes qui interagissent dans le but d’exécuter des tâches. Ces systèmes sont extrêmement complexes et leur débogage nécessite une prise en compte de cette dimension. Dans le second cas, le système est implémenté simplement avec une couche d’orchestration qui assure l’asynchronisme. Le débogage et l’analyse de performance dans ce cas, appellent à des méthodes permettant de discriminer les contextes d’exécution des différents événements entrants. Ce mode de fonctionnement complexifie l’architecture et rend l’analyse des performances difficile avec les méthodes actuelles. Les systèmes asynchrones complexes tels que Node.js intègrent plusieurs couches internes qui coopèrent pour exécuter des tâches. Par exemple, la couche supérieure traite le code JavaScript, le transmet à une couche d’orchestration appelée Libuv, qui coordonne l’exécution, puis la tâche est soumise à la machine virtuelle pour exécution.

Abstract

The significant advancements in technology have triggered various new paradigms in application development, performance monitoring, and resource management. Distributed systems have resolved many problems that were unfeasible with monolithic architectures, offering benefits such as system resilience, scalability, and elasticity for dynamic user load management. However, despite the undeniable advantages of these architectures, they also pose parallel concerns regarding performance debugging. Distributed systems employ autonomous components that interact cohesively to achieve the desired outcomes. They typically operate asynchronously, allowing the system to proceed with other tasks after sending a message or queuing a task without blocking the process. Asynchronousness can be studied through two implementation approaches, namely: multilayer asynchronous systems and single-layer asynchronous systems. In the former case, apart from the event orchestration module, the system consists of several interdependent layers that interact with the aim of executing tasks. These systems are highly complex, and debugging them necessitates consideration of this dimension. In the latter case, the system is implemented with only one orchestration layer that ensures asynchronousness. Debugging and performance analysis in this case require methods that allow for the discrimination of execution contexts for various incoming events.