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Perfiladores - Coggle Diagram

- - - - La instrumentación y técnicas de perfilación agregan instrucciones al programa para obtener información requerida.
        
        Perfilado escalar/análisis de tiempo de ejecución: busca optimizar los procesadores seriales identificando los "puntos calientes" en el código.
        
        Los contadores de rendimiento de hardware son registros especiales en el chip de un procesador que miden y monitorean el rendimiento del sistema en tiempo real.
        
        Los contadores de rendimiento pueden registrar eventos como ciclos de reloj, instrucciones ejecutadas, operaciones de punto flotante, transferencias de caché, etc.
        
        Perfilado basado en funciones: mide el tiempo de ejecución y el número de llamadas en cada función para identificar cuellos de botella y áreas problemáticas.
        
        Algunos eventos útiles para el perfilado de rendimiento incluyen transacciones de bus y número de cargas y almacenamientos, que indican la eficiencia del uso de la caché.
        
        Perfilado basado en líneas (OPROFILE): mide el tiempo de ejecución de cada línea de código individualmente para identificar las que causan problemas de rendimiento.
  - - - El perfilado manual implica modificar el código fuente para obtener resultados específicos.
        
        El perfilado manual permite perfilar subprocesos de forma independiente y realizar llamadas a APIs de medición.
      - En el perfilado automático, no se requieren modificaciones en el código fuente y se obtienen resultados generales.
        
        El perfilado automático perfila constructores, destructores y otros elementos, pero puede generar resultados innecesarios.
- - - - Line Profiler: Mide el tiempo de ejecución de cada línea de código en las funciones, identificando cuellos de botella de rendimiento.
        
        Pyflame: Mide el tiempo de ejecución de cada función en el código de Python, con bajo impacto en el rendimiento de la aplicación.
        
        Pyinstrument: Rastrea el programa y muestra las funciones principales que consumen más tiempo de ejecución.
- - - - La instrumentación es un paso crucial en el rastreo distribuido, y las herramientas modernas de rastreo ofrecen soporte para instrumentación en varios lenguajes de programación y marcos de trabajo.
        
        se comienza a recopilar datos de alcance para cada solicitud, lo que permite realizar el análisis y la visualización de los tramos en un único rastreo distribuido.
        
        Beneficios
        
        Reducción del MTTD (Tiempo Medio de Detección) y del MTTR (Tiempo Medio de Reparación)
        
        Comprender las relaciones de los servicios
        
        Medir acciones específicas de los usuarios
        
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    - - En lugar de rastrear todas las solicitudes en todos los nodos del sistema, se instala un mecanismo de rastreo en cada nodo para conocer su estado y rendimiento.
        
        Esto permite analizar el rendimiento de las solicitudes a medida que atraviesan los diferentes componentes del sistema
      - En el caso de las aplicaciones basadas en servicios, donde cada servicio maneja una función central de la aplicación, el perfilado distribuido permite seguir el recorrido completo de una solicitud para detectar y solucionar problemas en el backend distribuido y complejo.
      - Las plataformas de perfilado distribuido recopilan datos desde el inicio de una solicitud
        
        Cada vez que una solicitud pasa a través de un servicio, se crea un nuevo tramo hijo, que puede contener tramos hijos anidados si se realizan múltiples comandos o consultas.