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Compilador Codon: Um vislumbre de um Python mais rápido?

2025-03-16
Compilador Codon: Um vislumbre de um Python mais rápido?

Codon é um compilador que visa melhorar drasticamente a velocidade de execução do Python. Embora o autor tenha encontrado problemas de compilação anteriormente, atualizações recentes os resolveram. Embora um script de teste não tenha mostrado melhorias de velocidade, o Codon demonstrou ganhos de desempenho significativos em benchmarks NPBench NumPy, atingindo até 900x de aceleração, em grande parte devido à portabilidade direta do NumPy pela equipe Codon. Embora o autor não tenha replicado os resultados do benchmark, um teste de um script Python supostamente 300x mais rápido sugere o potencial do Codon em casos de uso específicos.

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Desenvolvimento

NSDI 24: Autothrottle: Uma Abordagem Binivel Prática para Gerenciamento de Recursos para Microserviços Orientados a SLO

2025-02-03

A USENIX está comprometida com o Acesso Aberto, disponibilizando gratuitamente pesquisas de seus eventos. Artigos, atas e quaisquer vídeos/áudios/slides subsequentes estão abertos a todos após o evento. Isso inclui o artigo NSDI '24, "Autothrottle: Uma Abordagem Binivel Prática para Gerenciamento de Recursos para Microserviços Orientados a SLO", de Wang et al., apresentando uma abordagem prática para gerenciar recursos para microserviços orientados a SLO. O artigo, vídeo e slides estão agora acessíveis publicamente.

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Desenvolvimento microserviços

Evolução do SRE do Google: de Orçamentos de Erros à Teoria de Sistemas

2025-01-03
Evolução do SRE do Google: de Orçamentos de Erros à Teoria de Sistemas

A equipe de Engenharia de Confiabilidade de Sites (SRE) do Google passou por uma evolução significativa nos últimos 25 anos. Inicialmente, ela dependia de métodos como Objetivos de Nível de Serviço (SLOs), orçamentos de erros e estratégias de isolamento. No entanto, diante de sistemas cada vez mais complexos e desafios emergentes, a equipe SRE do Google passou a utilizar a teoria de sistemas e a teoria de controle, adotando a estrutura STAMP. A STAMP muda o foco de evitar falhas de componentes individuais para entender e gerenciar interações complexas do sistema. Este artigo usa um estudo de caso do mundo real para mostrar como a STAMP ajuda o Google a prevenir falhas em nível de sistema e explora suas aplicações futuras em toda a indústria de tecnologia.

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Desenvolvimento Teoria de Sistemas

Novo balanceador de carga do Google, PReQuaL: além do balanceamento de carga da CPU

2024-12-16

O Google Research apresentou o PReQuaL (Probing to Reduce Queuing and Latency), um novo balanceador de carga, na NSDI 2024. Diferentemente do balanceamento de carga da CPU tradicional, o PReQuaL sonda ativamente a latência do servidor e as solicitações ativas para selecionar servidores, reduzindo drasticamente a latência de cauda, as taxas de erro e o consumo de recursos em sistemas como o YouTube. Implantado no YouTube por mais de um ano, o PReQuaL melhorou significativamente a utilização do sistema. Essa abordagem inovadora desafia a sabedoria convencional e oferece um novo paradigma para sistemas distribuídos de alto desempenho.

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Desenvolvimento balanceamento de carga