Webtagr - Technologienummer

Codon-Compiler: Ein Blick auf schnelleres Python?

2025-03-16

Codon ist ein Compiler, der darauf abzielt, die Ausführungsgeschwindigkeit von Python drastisch zu verbessern. Obwohl der Autor zuvor Kompilierungsprobleme hatte, wurden diese durch aktuelle Updates behoben. Obwohl ein Testskript keine Geschwindigkeitsverbesserungen zeigte, erzielte Codon signifikante Leistungssteigerungen in den NPBench NumPy-Benchmarks und erreichte bis zu 900x Beschleunigung, hauptsächlich aufgrund der direkten Portierung von NumPy durch das Codon-Team. Obwohl der Autor die Benchmark-Ergebnisse nicht reproduziert hat, deutet der Test eines angeblich 300x schnelleren Python-Skripts auf das Potenzial von Codon in bestimmten Anwendungsfällen hin.

(www.usenix.org)

Entwicklung

NSDI '24: Autothrottle: Ein praktischer Zwei-Ebenen-Ansatz zum Ressourcenmanagement für SLO-orientierte Microservices

2025-02-03

USENIX setzt sich für Open Access ein und stellt die Forschungsergebnisse seiner Veranstaltungen kostenlos zur Verfügung. Artikel, Proceedings und alle nachfolgenden Videos/Audios/Folien sind nach der Veranstaltung für alle zugänglich. Dazu gehört auch der NSDI '24-Artikel "Autothrottle: Ein praktischer Zwei-Ebenen-Ansatz zum Ressourcenmanagement für SLO-orientierte Microservices" von Wang et al., der einen praktischen Ansatz zur Ressourcenverwaltung für SLO-orientierte Microservices präsentiert. Der Artikel, das Video und die Folien sind jetzt öffentlich zugänglich.

(www.usenix.org)

Entwicklung

Die Entwicklung von SRE bei Google: Von Fehlerbudgets zur Systemtheorie

2025-01-03

Das Site Reliability Engineering (SRE)-Team von Google hat in den letzten 25 Jahren eine bedeutende Entwicklung durchlaufen. Anfangs stützte es sich auf Methoden wie Service Level Objectives (SLOs), Fehlerbudgets und Isolationsstrategien. Angesichts immer komplexerer Systeme und neuer Herausforderungen hat sich das Google SRE-Team jedoch der Systemtheorie und der Regelungstechnik zugewandt und das STAMP-Framework eingeführt. STAMP verlagert den Fokus von der Verhinderung einzelner Komponentenfehler auf das Verständnis und die Verwaltung komplexer Systeminteraktionen. Dieser Artikel verwendet eine Fallstudie aus der Praxis, um zu zeigen, wie STAMP Google bei der Vermeidung von Systemfehlern hilft, und untersucht seine zukünftigen Anwendungen in der gesamten Technologiebranche.

(www.usenix.org)

Entwicklung Systemtheorie

Googles neuer Load Balancer PReQuaL: Jenseits des CPU-Lastausgleichs

2024-12-16

Google Research präsentierte auf der NSDI 2024 PReQuaL (Probing to Reduce Queuing and Latency), einen neuartigen Load Balancer. Im Gegensatz zum traditionellen CPU-Lastausgleich sondiert PReQuaL aktiv die Serverlatenz und aktiven Anfragen, um Server auszuwählen und so Tail Latency, Fehlerraten und Ressourcenverbrauch bei Systemen wie YouTube drastisch zu reduzieren. Seit über einem Jahr im Einsatz bei YouTube, hat PReQuaL die Systemnutzung deutlich verbessert. Dieser innovative Ansatz stellt die gängige Weisheit in Frage und bietet ein neues Paradigma für Hochleistungs-verteilte Systeme.

(www.usenix.org)

Entwicklung Lastausgleich