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Rust에서의 결정론적 시뮬레이션 테스트: 상태 머신 접근 방식

2025-08-05
Rust에서의 결정론적 시뮬레이션 테스트: 상태 머신 접근 방식

Polar Signals 팀은 결정론적 시뮬레이션 테스트(DST)를 최우선으로 하는 상태 머신 아키텍처를 사용하여 새로운 Rust 데이터베이스를 구축한 경험을 공유합니다. 이전 Go 데이터베이스인 FrostDB와 달리, 새로운 데이터베이스는 기존 스케줄러 제어를 피하고 대신 모든 주요 구성 요소가 메시지 버스를 통해 통신하는 단일 스레드 상태 머신으로 작성되는 상태 머신 모델을 사용합니다. 이 접근 방식은 동시성, 시간, 임의성, 오류 주입에 대한 완벽한 제어를 제공하여 DST 구현을 크게 단순화하고 두 가지 중요한 버그를 발견했습니다. 이 접근 방식은 추가적인 인지적 오버헤드가 필요하지만, 시스템 동작에 대한 더 정확한 추론과 더 안정적인 코드를 제공합니다.

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(www.polarsignals.com)
개발 결정론적 시뮬레이션 테스트

서버리스 API S2, 지속적인 프로파일링을 통해 성능 대폭 향상 및 비용 절감 달성

2025-02-14
서버리스 API S2, 지속적인 프로파일링을 통해 성능 대폭 향상 및 비용 절감 달성

스트리밍 데이터를 위한 서버리스 API인 S2는 Polar Signals Cloud를 활용한 지속적인 프로파일링을 통해 성능을 대폭 향상시키고 비용을 절감했습니다. CPU 사용 효율 저하라는 과제에 직면하여 사용자 수 제한과 운영 비용 증가에 어려움을 겪던 S2는 Polar Signals Cloud의 지속적인 프로파일링 기능, 특히 pprof.me와 역순 호출 스택 기능을 사용하여 여러 성능 병목 현상을 파악하고 해결했습니다. 예를 들어, sha2 라이브러리를 통해 Graviton에서 하드웨어 가속을 활성화하는 한 줄의 코드 변경으로 SHA256 체크섬 계산의 CPU 사용률을 68.37%에서 31.82%로 줄여 처리량을 효과적으로 두 배로 늘렸습니다. 또한 AWS S3 Rust SDK의 CRC32C 체크섬 계산 및 메모리 할당 개선도 이루어졌습니다. Polar Signals Cloud의 유연한 가격 책정도 S2의 고유한 요구 사항에 중요한 역할을 했습니다.

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(www.polarsignals.com)
개발 지속적인 프로파일링