Codon은 Python의 실행 속도를 극적으로 향상시키는 것을 목표로 하는 컴파일러입니다. 저자는 이전에 컴파일 문제에 직면했지만 최근 업데이트를 통해 해결되었습니다. 테스트 스크립트에서는 속도 향상이 나타나지 않았지만 Codon은 NPBench NumPy 벤치마크에서 상당한 성능 향상을 보였으며 최대 900배의 속도 향상을 달성했습니다. 이는 주로 Codon 팀의 NumPy 직접 이식 때문입니다. 저자는 벤치마크 결과를 재현하지 않았지만, 300배 빨라진다고 알려진 Python 스크립트를 테스트한 결과 특정 사용 사례에서 Codon의 잠재력을 시사합니다.
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USENIX는 오픈 액세스를 약속하며, 이벤트의 연구 결과를 무료로 공개합니다. 논문, 발표 자료, 그리고 이후의 비디오/오디오/슬라이드는 이벤트 후 모든 사람에게 공개됩니다. 여기에는 Wang 등이 발표한 NSDI '24 논문인 "Autothrottle: SLO를 목표로 하는 마이크로서비스의 리소스 관리를 위한 실용적인 2단계 접근 방식"이 포함되며, SLO를 목표로 하는 마이크로서비스의 리소스 관리를 위한 실용적인 접근 방식을 제시합니다. 논문, 비디오, 슬라이드는 현재 공개적으로 이용 가능합니다.
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Google의 사이트 안정성 엔지니어링(SRE)팀은 지난 25년 동안 괄목할 만한 진화를 거쳤습니다. 초기에 서비스 수준 목표(SLO), 에러 버짓, 격리 전략과 같은 방법에 의존했지만, 점점 더 복잡해지는 시스템과 새로운 과제에 대응하기 위해 시스템 이론과 제어 이론으로 전환하여 STAMP 프레임워크를 채택했습니다. STAMP는 개별 구성 요소의 오류 방지에서 복잡한 시스템 간의 상호 작용을 이해하고 관리하는 것으로 초점을 이동시킵니다. 이 기사에서는 실제 사례 연구를 통해 STAMP가 Google의 시스템 수준 오류 방지에 어떻게 도움이 되는지 설명하고 기술 업계 전반에 걸친 미래 응용 분야를 탐구합니다.
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Google Research는 NSDI 2024에서 새로운 로드 밸런서 PReQuaL(Probing to Reduce Queuing and Latency)을 발표했습니다. 기존 CPU 부하 분산과 달리 PReQuaL은 서버 대기 시간과 활성 요청을 적극적으로 탐색하여 서버를 선택함으로써 YouTube와 같은 시스템의 테일 레이턴시, 오류율, 리소스 소비를 크게 줄입니다. YouTube에서 1년 이상 운영되어 시스템 활용률을 크게 향상시켰습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 기존의 상식에 도전하고 고성능 분산 시스템을 위한 새로운 패러다임을 제시합니다.
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