Carlos Augusto P.S. Martins Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais

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1 OTIMIZAÇÃO DE DESEMPENHO EM AMBIENTES WEB: UMA ABORDAGEM BASEADA EM MONITORAMENTO, CARACTERIZAÇÃO DA CARGA DE TRABALHO E AJUSTE DE PARÂMETROS ARQUITETURAIS Carlos Augusto P.S. Martins Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais João Paulo Coelho Furtado Faculdade Infórium de Tecnologia - FIT Marcílio Jr. de Andrade Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais Resumo: A crescente necessidade de otimização de desempenho em ambientes web abre espaço para uma enorme variedade de técnicas de otimização. Nesse artigo, apresenta-se um estudo de caso real onde foi utilizada uma abordagem baseada em monitoramento de indicadores de desempenho e caracterização de carga de trabalho no intuito de evidenciar o comportamento geral do ambiente possibilitando a realização de ajustes de parâmetros arquiteturais. Os resultados iniciais apresentados evidenciam muitos dos benefícios de desempenho trazidos por esse tipo de implementação. 1. Introdução A crescente utilização da rede mundial de computadores, conforme mostrado no gráfico 1 [1], faz aumentar o interesse das corporações pelas potencialidades proporcionadas por esse meio de comunicação. Contudo, ao utilizarem tecnologias web, as instituições acabam deparando-se com novas questões relacionadas ao desempenho de seus sistemas. Senão pelo fato de uma degradação no tempo de resposta poder gerar prejuízos em decorrência da diminuição do número de negócios e potencial 1

2 perda de clientes para empresas com plataformas mais velozes, pela simples possibilidade de eventos dessa natureza poderem ser associados à imagem da instituição. GRÁFICO 1 - Estações ligadas à Internet Além disso, essa tecnologia tem sido utilizada também na implementação de soluções internas. Nesses casos, a portabilidade dos sistemas, que passam a necessitar apenas de um navegador (browser) instalado nas estações clientes, torna-se um dos principais atrativos para a adoção desse tipo de solução. Dessa forma, qualquer tipo de instabilidade, passa também a comprometer a própria produtividade interna da instituição. Por isso, muitos são os esforços direcionados para a otimização de desempenho em sistemas web. Em um desses, representado pela elaboração de um trabalho de mestrado ainda em desenvolvimento, ficou evidente a necessidade de se conhecer alguns detalhes comportamentais específicos do ambiente a ser trabalhado. Sem esse conhecimento, qualquer proposta poderia enveredar por soluções complexas, caras e, em certos casos, com resultados abaixo das expectativas. Surgiu daí um problema: como evidenciar, de maneira precisa e eficiente, as características comportamentais relativas aos indicadores de desempenho e à carga de trabalho de ambientes computacionais complexos e voláteis, como os disponibilizados através da Internet (Web), no intuito de otimizar o seu desempenho? Nesse sentido, o presente artigo busca apresentar um estudo de caso real em que, através da utilização de técnicas de monitoramento, buscou-se acompanhar a evolução de indicadores de desempenho e caracterizar a carga de trabalho dos sistemas web de uma instituição de ensino. Os resultados obtidos, ao exporem a demanda computacional requerida, trouxeram uma série de benefícios diretos, como a possibilidade de atuação sobre parâmetros arquiteturais a fim de adequar o sistema para o atendimento a eventos futuros, uma vez que disponibilizaram dados históricos de grande relevância. Além disso, ao associar-se esse conhecimento ao constante acompanhamento de indicadores de desempenho, alguns outros resultados preliminares relacionados à otimização de desempenho também foram alcançados. Para tanto, a seção 2 busca elucidar alguns aspectos fundamentais de sistemas computacionais web. A seção 3 aborda os conceitos envolvidos com medição de desempenho descrevendo rapidamente benchmarks, monitoramento e carga de trabalho. Na seção 4, apresenta-se uma proposta de solução para o problema descrito e são discutidos os trabalhos correlatos. Já na seção 5, é apresentado o ambiente real do estudo de caso. Os resultados obtidos são apresentados na seção 6 que é seguida das conclusões, trabalhos futuros, agradecimentos e referências bibliográficas. 2

3 2. Sistemas Computacionais Web Atualmente, a maioria dos sistemas web trabalha com geração dinâmica de páginas. Um sistema que funcione dessa forma é composto por vários componentes: navegador (browser), servidor web, servidor de banco de dados (SGBD), servidor de imagens, servidor de cache e elementos ativos de rede (switches, hubs, cabeamento). Todos eles podendo, de alguma maneira, influenciar no desempenho geral do sistema. Esse tipo de implementação mostra-se, atualmente, bastante adequada para Intranets e para o comércio eletrônico da Internet, onde a natureza da informação muda constantemente e a necessita de atualizações imediatas e automáticas, normalmente executada por acesso a grandes bancos de dados, é cada vez maior. Por outro lado, tais páginas exercem grande influência (possíveis degradações) no desempenho do servidor web [2] de acordo com a quantidade de dados recuperados do SGBD para sua geração. É importante também entender que, solicitar uma página pode gerar uma ou mais requisições http, dependendo do número de documentos envolvidos. Além do corpo html, normalmente existem vários botões, gráficos, imagens, ícones e, cada um desses componentes, gera uma requisição que pode ser registrada no arquivo de log de acessos do servidor web. Nesse registro, encontra-se um código de resposta que indica se a solicitação foi bem sucedida ou não. As bem sucedidas são chamadas de hit. Segundo Killelea [3], um site com baixo volume de acessos gera entre mil e dez mil hits por dia, enquanto que um site médio atinge de dez mil a um milhão de hits por dia. Um site com mais de um milhão de hits ao dia é considerado um site com alto volume de acesso. 3. Medição Medição é uma técnica de avaliação de desempenho que utiliza normalmente ferramentas como benchmarks e monitoramento Benchmarks Benckmarcks são programas ou parte de programas comerciais ou científicos que tentam representar uma carga de trabalho real que será submetida ao sistema a ser avaliado. No entanto, o termo é, por vezes, utilizado como sinônimo de carga de trabalho. Existem órgãos especializados no estudo e desenvolvimento desse tipo de aplicação, tais como: TPC (Transaction Processing Concil) [4], que se especializou em benchmarks para sistemas baseados em transações; e SPEC (Systems Performance Evaluation Cooperative) [5], responsável pelo desenvolvimento de diversos benchmarks para aplicações científicas e comerciais. 3

4 3.2. Monitoramento O monitoramento é uma forma de medição que consiste em observar o desempenho de um sistema através da utilização de diferentes instrumentos os quais observam o comportamento do sistema, coletam estatísticas, analisam os dados, e mostram resultados. Alguns chegam até a identificar áreas de problemas e a sugerir soluções. Pode-se utilizar um monitor para medir a utilização de recursos. Com isso, torna-se possível encontrar pontos críticos de degradação de desempenho (gargalos) e, a partir daí, ajustar os parâmetros do sistema. O monitoramento serve também para caracterizar a carga de trabalho, sendo os resultados úteis no planejamento de capacidade. Dois dos principais instrumentos de monitoramento são os arquivos de registro de utilização (logs) e ferramentas de monitoramento de desempenho embutidas nos sistemas operacionais Carga de Trabalho A caracterização da carga de trabalho de servidores web permite um melhor entendimento dos padrões de utilização de um sistema. Essa carga de trabalho é determinada tanto pelo fluxo de requisições enviadas pelos clientes quanto pelas respostas do(s) servidor(es) para estas requisições. Tal caracterização envolve a determinação e descrição das características fundamentais da demanda. Para isso, é necessária a coleta de dados relevantes durante um período de tempo significativo, sendo os mesmos armazenados para posterior análise. Dentre outras informações, devem estar presentes: horário de chegada da requisição, rede de origem, tipo de requisição, demanda de recursos e tamanho da resposta. Com estes dados relativos a um período de tempo representativo do funcionamento do sistema, através de técnicas estatísticas, são obtidas informações importantes sobre a carga de trabalho do servidor web possibilitando caracterizações tais como taxa de requisições, distribuição dos tamanhos dos objetos do servidor, tamanho médio dos documentos requisitados, concentração das referências, tipos de objetos (HTML, imagem, etc), taxa de requisições bem sucedidas dentre outras. 4. Proposta e Trabalhos Correlatos Visando a otimização do desempenho em sistemas web, propõe-se um esquema de constante monitoramento dos servidores envolvidos no processamento de requisições. Acredita-se que, com esse tipo de abordagem, alguns benefícios diretos podem ser obtidos tornando mais eficiente a administração do ambiente. 4

5 Para tanto, não basta monitorar o desempenho computacional. Dados sobre a utilização dos sistemas, tais como erros ocorridos, origem das requisições e tráfego gerado devem também ser observados. Temse, dessa forma, dois conjuntos de métricas: um referente ao desempenho e outro à carga de trabalho. Como já mencionado, o primeiro pode ser obtido diretamente de ferramentas de monitoramento embutidas no sistema operacional. Já o segundo é fornecido pelos servidores através dos registros de utilização (logs). Ao coletar e armazenar esse tipo de informação, algumas possibilidades passam a existir. Em primeiro lugar, torna-se viável o acompanhamento dos indicadores de desempenho, sejam eles imediatos ou históricos. Além disso, passa a ser possível caracterizar, de maneira bastante segura, a carga de trabalho suportada. Informações provenientes da análise dos indicadores de desempenho podem, por si só, trazer uma série de benefícios ao administrador do sistema. Torna-se possível, por exemplo, a identificação de pontos críticos de degradação de desempenho (gargalos) permitindo a rápida e correta atuação sobre o problema. Além disso, ao disponibilizar-se uma linha histórica das métricas envolvidas, acaba gerando-se um conhecimento sobre o comportamento normal do sistema. Assim, ainda que não haja um gargalo, pode-se atuar sobre variações incomuns observadas de modo a antecipar um possível problema futuro. Por outro lado, a caracterização da carga de trabalho, ao evidenciar o comportamento temporal do ambiente, permite a atuação sobre parâmetros arquiteturais no intuito de melhor adequá-los à uma demanda específica. Máquinas podem, por exemplo, ser adicionadas ao ambiente ou mesmo remanejadas para o atendimento de um sistema específico. Pode-se ainda, com base nesse conhecimento, projetar-se um ambiente computacional mais adequado, já que a escolha da arquitetura passa a ser embasada em dados concretos de utilização. A decisão de utilizar-se um aglomerado (cluster) ou um servidor multi-processado de grande porte passa a ser embasada em dados concretos. Por fim, a caracterização passa a permitir um melhor planejamento de manutenções programadas. Além de tudo isso, esse tipo de abordagem pode ser financeiramente muito atrativa, já que minimiza a possibilidade de investimentos inadequados em equipamentos ao mesmo tempo em que diminui o esforço necessário para a detecção de problemas. Propostas de monitoramento para a coleta de indicadores de desempenho são encontradas no meio científico com uma certa facilidade. Anderson [6] apresenta uma solução bastante interessante denominada Digital Continuous Profiling Infrastructure que possibilita a coleta de dados em ambientes já em produção. Proposta similar foi apresentada por Zhang [7]. Trabalhos enfocando a caracterização de carga de trabalho também aparecem já há algum tempo. Jain [8], por exemplo, apresenta a teoria relacionada a esse tipo de tratamento. Além dele, apesar de enfocar outros objetivos, Almeida [9] também discuti as características envolvidas com esse processo. Apesar disso, não foram encontrados trabalhos que utilizassem os benefícios trazidos por essas duas abordagens no intuito de possibilitar o ajuste de parâmetros arquiteturais e conseqüentemente otimizar o desempenho de sistemas web. 5

6 Dessa forma, o presente trabalho busca apresentar e analisar os benefícios alcançados por esse tipo de abordagem quando se faz necessária a otimização de desempenho em sistemas computacionais disponibilizados através da web. Acredita-se, contudo, que implementações similares podem ser expandidas e utilizadas em outros ambientes. O que deve ser abordado em trabalhos futuros. 5. Ambiente Real do Estudo de Caso O estudo de caso a ser apresentado refere-se ao ambiente web de uma grande instituição de ensino com cerca de 50 mil usuários diretos (alunos, professores e funcionários) e que presta diversos serviços via internet tais como: inscrição e divulgação de resultados de concursos e vestibulares, acesso às informações acadêmicas, prestação de serviços e informações financeiras, divulgação de estágios e oportunidades de trabalhos, informações sobre seus cursos e respectivos currículos, apropriação de horas de seus funcionários e etc. Vale dizer que o número de usuários do sistema pode ser muito maior que o de usuários diretos de acordo com os serviços disponibilizados à comunidade. Por exemplo, durante inscrição e divulgação de resultados de concursos ou vestibulares Infra-estrutura Dados os objetivos específicos desse trabalho, tornou-se possível focar a interação entre os servidores que compõem o sistema sem considerar a influência dos componentes do lado cliente. Portanto, trabalhou-se com um sistema web simplificado similar ao esquema mostrado na figura 1. FIGURA 1 Servidores de Aplicações Web e SGBD A infra-estrutura final utilizada no estudo foi composta de: dois servidores IBM Netfinity 5100 com dois processadores Pentium III de 650 MHz e 2 GB de memória RAM para servidores de aplicações web; um IBM Netfinity 8500R com oito processadores Pentium III de 550 Mhz com 4 GB de memória RAM para servidor de banco de dados. Todos com sistema operacional Windows 2000 Server, sendo o sistema gerenciador de banco de dados utilizado o Microsoft SQL Server Já o software servidor de aplicações utilizado foi o Silverstream Application Server da própria Silverstream Inc que foi adquirida em 2003 e atualmente pertence a Novell. Esse software é um servidor web com APIs para geração de páginas dinâmicas através de JSPs, servlets e HTML. Uma característica importante do software é que ele não armazena 6

7 páginas como arquivos em disco. Todo documento disponibilizado é gerado dinamicamente a partir de requisições SQL enviadas a um banco de dados relacional. Portanto, para que o sistema funcione, é necessário que se tenha um SGBD para armazenar os documentos que serão disponibilizados para web. Os dois servidores de aplicações e o SGBD foram interligados por uma rede 100Mbps sendo os dois primeiros completamente dedicados aos sistemas web e o de banco de dados compartilhado por aplicações executando outros tipos de sistemas. O cenário foi monitorado de novembro de 2001 a novembro de 2003, realizando-se uma coleta continua de dados de acesso e de contadores de desempenho. Estes, atualmente, compõem uma base com mais de cem milhões de registros. 6. Resultados A abordagem utilizada possibilitou uma precisa caracterização da carga de trabalho do ambiente web. Assim, inúmeras informações relevantes puderam ser obtidas tornando a administração do sistema muito mais eficiente, já que as ações corretivas e preventivas, a partir daí, passaram a ser tomadas com um embasamento histórico bastante efetivo. Para isso, conforme dito anteriormente, a coleta de informações de log e contadores de desempenho foi imprescindível. Essa coleta seguiu a abordagem descrita a seguir Arquivo de Log de Acesso Foram examinadas as requisições dos clientes, concluídas, registradas no arquivo de log dos servidores de aplicações. Cada requisição http gerava uma linha no log contendo as seguintes informações: - LIPAddress: O endereço IP do sistema que realizou a requisição (cliente, firewall intermediário ou servidor proxy); - Lhost: O servidor do aglomerado que recebeu a requisição; - Luser: Usuário que requisitou a página (na maioria das vezes: anônimo); - Ldate: Data e hora da chegada da requisição; - Lrequest: O tipo de requisição; - LURL: A URL alvo da requisição; - LreplyStatus: O status HTTP após o processamento da requisição; - Lbytes: O número de bytes retornados. Como exemplo de linhas inseridas nesse arquivo de log, tem-se: SYS\\Anonymous [02/Nov/2003:12:10:32 +3] "GET HTTP/1.0" SYS\\Anonymous [02/Nov/2003:12:10:35 +3] 7

8 "GET HTTP/1.0" TABELA 1 - Linhas inseridas no log Contadores de Desempenho Foram selecionados os contadores mais significativos para cada objeto (disco, memória, processador, processo e sistema operacional). A escolha dos contadores foi modificada ao longo do processo de monitoramento de acordo com as necessidades identificadas. Já a faixa de valores aceitáveis para cada um desses contadores baseou-se nas especificações do fabricante do Sistema Operacional e do SGBD que, no caso, foi a Microsoft [10]. A linha de base identificada nesse estudo de caso resultou de uma análise contínua dos dados coletados, avaliações empíricas do desempenho e depoimentos dos usuários do sistema. Essa linha de base difere para cada sistema, pois depende do hardware, software e configurações que podem ser muito diferentes. Os contadores com suas faixas de valores aceitáveis estão descritos a seguir: Objet o Processo Disco Memória Contador MBytes disponíveis Páginas por segundo % tempo ocioso Compriment o médio da fila de disco Falhas de Página por segundo Observação Valores abaixo de 5 MB indicam falta de memória física para executar os processos. Se estiver constantemente maior que zero o SO estará utilizando arquivo de paginação. Deve sempre estar acima de 10%. Deve ser sempre menor que o dobro da quantidade de acessos simultâneos possíveis (dado pela configuração de discos - RAID). Números altos para este contador indicam uma paginação excessiva. 8

9 Proces- Sistema sador Interface de rede Área de Trabalho % tempo de processador Alternâncias de contexto por segundo Compriment o da fila do processador Compriment o da fila de saída Valores abaixo de 5 MB indicam falta de memória para o processo. Deve estar sempre abaixo de 90%. Não deve alcançar 8000, sobretudo quando o percentual de utilização de processador ficar constantemente acima de 90%. Se estiver constantemente acima de 2, deve-se diminuir a carga, aumentar a eficiência de processamento ou adicionar mais poder de processamento ao servidor. Se superior a 2, indica que se está produzindo um atraso. TABELA 2 - Contadores de desempenho 6.3. Otimizações Realizadas O primeiro benefício concreto alcançado foi o conhecimento temporal do acesso ao sistema. Os gráficos 2, 3 e 4 exemplificam o conhecimento gerado por esse tipo de informação. 9

10 Requisições de Páginas por Horário Requisições :00 02:00 04:00 06:00 08:00 10:00 12:00 Horário 14:00 16:00 18:00 20:00 22:00 GRÁFICO 2 - Requisição de páginas por horário Acessos por Dia da Semana SEG TER QUA QUI Acessos DOM SEX SAB 0 Dia Dia da Semana GRÁFICO 3 - Requisição de páginas por dia da semana Acessos por Mês Acessos Mês GRÁFICO 4 - Requisição de páginas por meses do ano Com isso, decisões relativas a manutenções passaram a ser tomadas levando-se em consideração tais informações. Isso aumentou significativamente a disponibilidade do sistema em horários críticos de 10

11 utilização. O que, conseqüentemente, elevou a satisfação dos usuários diminuindo o número de reclamações causadas por manutenções programadas. Além disso, ao conhecer a elevação de demanda ocorrida em determinados períodos do ano, passouse a realizar o aluguel de máquinas que, acrescentadas ao aglomerado (cluster), aumentavam o poder de respostas dos sistemas envolvidos. Ao adotar-se essa solução, foi possível manter inalterado o desempenho do sistema mesmo diante de um enorme aumento na demanda computacional. Essa solução mostrou-se bastante adequada, já que dispensou a compra de servidores de maior capacidade que, por certo, ficariam ociosos na maior parte do ano. Outro importante conhecimento gerado foi a distribuição de acesso por sistema, demonstrado no gráfico 5. Requisições de Páginas por Sistema - Horário Requisições :00 03:00 06:00 09:00 12:00 15:00 18:00 21:00 Horário Sistema1 Sistema2 Outros Sistema4 GRÁFICO 5 - Requisição de páginas por sistema O maior benefício trazido por essa informação foi a possibilidade de distribuição dos sistemas por máquinas específicas. Com isso, foi possível minimizar a influência provocada por um sistema que estivesse em período de alta utilização sobre aqueles que mantinham um comportamento inalterado nesse mesmo intervalo de tempo. Ou seja, a divulgação do resultado de um vestibular passou a não mais ter qualquer influência sobre o lançamento de horas dos funcionários da instituição de ensino. Isso foi conseguido após o desenvolvimento de uma solução interna de balanceamento de carga baseada no sistema a ser acessado. Seguindo com os resultados alcançados, pode-se citar a mudança de infra-estrutura de rede provocada pela descoberta de que quase 50% das requisições, no período de divulgação de notas, partia da rede de um dos campi da instituição. Com essa informação, foi possível aumentar o link de comunicação com o Centro de Processamento de Dados provocando um alívio do tráfego e conseqüente melhoria no acesso ao sistema acadêmico. Também através da caracterização obtida, foi possível direcionar esforços da equipe de desenvolvimento no sentido de melhorar o desempenho geral do sistema. Observando-se a tabela 3, pode-se verificar a relação do tamanho médio dos documentos mais acessados. 11

12 Documento Tamanho Nº de Médio Acessos (Bytes) PgAln_OfertaEstagios.html PgAlOfertaEstagios.html PgAlLogin.html PgAln_Apresentacao.html Login.html PgAln_OfertaEstDetalhe.ht ml PgInicialCanal2.html PgLimpaRefresh.html DetalhesSGA.css Mng_DefCurricular01.gif Mng_NotasFreq01.gif PgAln_NotaFrequencia.html Mng_SolicServ01.gif PgInsObjeto.html TABELA 3 - Tamanho médio dos documentos mais acessados De posse dessa informação, equipes foram constantemente formadas no intuito de otimizarem as páginas que apresentavam maior volume de acesso ou maior tamanho médio. Não foram poucos os casos em que tais equipes diagnosticaram falhas de programação e mesmo falhas (bugs) do servidor de aplicação onde, em certos casos, consultas gigantescas eram desnecessariamente submetidas ao servidor de Banco de Dados. Além dessas ações tomadas com base na caracterização da carga de trabalho, alguns outros resultados preliminares relativos à otimização de desempenho puderam ser alcançados. Um dos mais importantes foi a descoberta e ajuste em uma falha de configuração de memória do servidor de banco de dados. Apesar desse servidor possuir 4,0GB de memória física, observou-se que apenas 1,2 GB era, em média, utilizado. Ainda assim, com memória física disponível, o sistema apresentava paginação excessiva. Com base nessa observação e em estudos realizados após esse levantamento, descobriu-se a necessidade de ajustar um parâmetro do sistema operacional para que o mesmo permitisse uma maior utilização de memória por parte do SGBD. Incluiu-se então o parâmetro /3gb ao arquivo de configuração do Windows 2000 (boot.ini). Após a configuração, o sistema operacional liberou três gigabytes de memória RAM para o banco que passou a utilizá-los diminuindo sensivelmente a paginação e falhas de página. Um acompanhamento 12

13 semanal do monitoramento realizado antes e depois dessa alteração pode ser observado nos gráficos a seguir: MB Disponíveis Valor SEG TER QUA QUI SEX Dia da Semana Antes Depois alterações no boot.ini GRÁFICO 6 MB Disponíveis antes e depois das Pode-se observar que a quantidade de memória livre, que era em média 1774 MB, passou para 893 MB. Isso indica que o servidor trabalhava, antes da alteração, com uma demanda reprimida de memória o que, por certo, degradava o tempo de resposta dos sistemas atendidos. Páginas por Segundo Valor SEG TER QUA QUI SEX Dia da Semana Antes Depois das alterações no boot.ini GRÁFICO 7 Páginas por Segundo antes e depois Já o contador páginas/seg, o qual não se enquadrava nas recomendações destacadas na tabela 2, teve sua média diminuída de 50,10 para 0,45. Sabendo-se que o acesso a disco eleva muito o tempo de processamento de uma aplicação, pode-se perceber que valores médios, em certos momentos, próximos a 80, ocasionavam sérios problemas de desempenho. 13

14 Falhas de Páginas / Segundo Valor SEG TER QUA QUI SEX Dia da Semana Antes Depois GRÁFICO 8 Falhas de Páginas por Segundo antes e depois das alterações no boot.ini Outro indicativo de excesso de paginação era indicado pelo contador de falhas de páginas por segundo. Também nesse caso, a melhora foi muito grande, saindo-se de uma média de 117,07 e chegando em 7,64. Sabendo-se que as semanas de monitoramento não apresentaram qualquer modificação no nível de acesso que pudesse explicar a alta variação nos níveis dos contadores destacados, concluiu-se que a variação observada foi quase que exclusivamente provocada pela alteração (ajuste) de configuração descrita. Assim, com uma simples alteração de configuração, foi possível provocar uma significativa melhora geral no desempenho do servidor, o que pôde ser confirmado pelo retorno dado pelos usuários e observação direta do comportamento dos sistemas. Contudo, esse resultado seria muito difícil de ser alcançado se não houvesse um ambiente de monitoramento como o descrito. Nesse caso, muitas ações ineficazes poderiam ser tomadas antes de se descobrir o verdadeiro motivo ou causa do problema. Ações tão desastrosas e onerosas quanto a compra de novos equipamentos ou mesmo a substituição de sistemas. 7. Conclusões e Trabalhos Futuros Com base no estudo de caso apresentado, é possível perceber que muitos foram os benefícios trazidos pela implementação de um esquema de monitoramento focado em indicadores de desempenho e caracterização da carga de trabalho. Com essa abordagem, consegui-se aumentar a disponibilidade geral dos sistemas, implementar uma arquitetura adequada para o atendimento sazonalmente variável da demanda, desenvolver mecanismos de distribuição de carga, propor e executar modificações estruturais adequadas, descobrir problemas relacionados a bugs apresentados pelos aplicativos utilizados, além de permitir-se ações diretas de otimização como a descrita na alteração do arquivo de configuração do Sistema Operacional. 14

15 Contudo, se muitos foram os benefícios, deve-se destacar todo o tempo e esforço gastos na elaboração e implementação de um esquema como esse. Muitas foram as dificuldades encontradas na operacionalização da coleta de indicadores e mesmo na estrutura de armazenamento dessas informações. Por isso, trabalhos futuros serão elaborados no sentido de propor um mecanismo de coleta, armazenamento e tratamento ainda mais adequado. Uma estrutura de banco de dados de processamento analítico on-line (OLAP) pode ser proposta facilitando a consulta aos dados históricos e possibilitando até a utilização de mecanismos de Data Mining para a descoberta de padrões e tendências dentro dos dados armazenados. Além disso, a abordagem pode ser expandida para o tratamento de outras plataformas que não apenas a web, aumentando as possibilidades relacionadas e esse tipo de solução. Tendo-se em vista tudo isso, pode-se dizer que a proposta apresentada foi capaz de evidenciar com exatidão e de maneira eficiente as características comportamentais relativas aos indicadores de desempenho e à carga de trabalho do ambiente web em questão. Principalmente se for levado em consideração que muitos outros resultados ainda poderão ser obtidos com base em análise que estão ainda em andamento. Conclui-se então que a otimização de desempenho de sistemas web pode ser alcançada pela implementação desse tipo de solução. 8. Agradecimentos Agradecimentos ao DataPuc Processamento de Dados, por disponibilizar a infra-estrutura necessária à realização do estudo de caso e aos colegas dessa instituição e do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica pela colaboração e incentivo demonstrados. Agradecimentos também aos familiares pelo apoio sempre irrestrito. 9. Referências [1] Internet Systems Consortium. Disponível em <http://www.isc.org/> Acesso em 12 de jun [2] M.A. Mendes, V.A.F. ALMEIDA, Comparação e Análise de Requisições Dinâmicas em Servidores WWW, XXV Seminário Integrado de Software e Hardware, 1998, Belo Horizonte. [3] P. Killelea, Web Performance Tuning, 2nd Edition, O Reilly & Associates, USA, [4] Transaction Processing Concil. Disponível em <www.tpc.org> Acesso em 12 de jun [5] Systems Performance Evaluation Cooperative. Disponível em <www.spec.org> Acesso em 12 de jun. de [6] J.M. Anderson, L.M. Berc, J. Dean, S. Ghemawat, M.R. Henzinger, S.A. Leung, R.L. Sites, M.T. Vandervoorde, C.A. Waldspurger, W.E. Weihl, Continuous Profiling: Where Have All the Cycles Gone?, ACM Transactions on Computer Systems, Vol 15, No. 4, Novembro [7] X. Zhang, Z. Wang, N. Gloy, J.B. Chen, M.D. Smith, Operating System Support for Automated Proffiling and Optimization, 16 th ACM Symposium on Operating Systems Principles, New York, [8] R. Jain, The Art of Computer Systems Performance Analysis, Wiley, New York, [9] V.A.F. Almeida, D.A. Menascé, Capacity Planning for Web Performance, New Jersey, Prentice Hall Inc., [10] Aministering a Microsoft SQL Server 2000 Database, Microsoft Training and Certification,

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