‘Um único segundo pode custar $ 1,6 bilhão em vendas por ano’, diz Menascé

Em live, ex-diretor do DI apresentou três de seus projetos de pesquisa e relembrou sua história no Departamento

A série de lives do Departamento de Informática (DI) da PUC-Rio teve uma participação especial na última sexta-feira (16). Daniel Menascé, pesquisador renomado e integrante do quadro de professores da George Mason University, nos EUA, apresentou o seminário “Taming Complexity with Self-managed Systems”, e respondeu a perguntas enviadas pelo chat ao vivo. Antes de começar a palestra, Menascé contou um pouco de sua trajetória no DI da PUC-Rio.

“É uma história que remonta há 50 anos, quando entrei para a universidade, como estudante de graduação e depois fiz o mestrado no Departamento de Informática. Quando voltei do doutorado na UCLA, me tornei membro do corpo docente e também Diretor do Departamento por alguns anos. O DI é muito querido em meu coração, então é um prazer estar hoje com todos vocês”, disse.

Menascé começou a palestra com o conceito de complexidade e de suas implicações em sistemas de computador. E explicou que a infraestrutura dos centros de processamento de dados de grandes empresas — como Amazon, Facebook, Google, YouTube, CNN, LinkedIn, Twitter, New York Times, entre outras — e suas centenas de milhares de servidores interconectados por muitos tipos diferentes de redes em seus servidores, formam uma arquitetura de software muito complexa, e portanto, demanda sistemas que possam gerenciar a si próprios. “Precisamos de computadores para gerenciar os sistemas, porque é virtualmente impossível para os seres humanos fazerem isso”, afirmou o pesquisador. Menascé destacou a importância dessa autogestão feita pelos sistemas.

“Um único segundo de tempo de carregamento de página adicional custaria à Amazon 1,6 bilhão de dólares em vendas por ano. No caso do Walmart, para cada segundo de melhoria que eles conseguiram obter, experimentaram um aumento de conversão de 2% nas vendas reais. Outro exemplo é o Google, em que um tempo de latência de 400 milissegundos resulta em 440 milhões de sessões abandonadas por mês, e uma perda massiva na receita de anúncios. O que eu quero dizer é que esses objetivos de nível de serviço são extremamente importantes porque se traduzem em perdas financeiras, se não forem alcançados”, pontuou.

Segundo Menascé, os sistemas autogerenciados devem atender a quatro objetivos diferentes:

Ser autoconfigurável, ou seja: devem ser capazes de se configurar em tempo de execução
Devem ser capazes de se auto-otimizar: diminuir o tempo de resposta tanto quanto possível, aumentar o rendimento e a disponibilidade tanto quanto possível e assim por diante, ao ajustar os valores dos parâmetros de configuração,
Devem ser autocorretivos, o que significa que devem ser capazes de se recuperar de falhas no modo reativo, detectar a causa raiz da falha e ser proativos no sentido de reconfigurar o sistema para que as falhas não ocorram ou pelo menos não ocorram muito frequentemente
Finalmente, sistemas de autogerenciamento têm que se autoproteger de ataques cibernéticos conhecidos ou desconhecidos

Menascé apresentou ainda gráficos de variação de carga de trabalho em várias escalas de tempo de um servidor web e de função de utilidade de tempo de execução, explicando e dando exemplos de cada um. Após um rápido intervalo para tirar dúvidas enviadas pelo chat ao vivo, ele iniciou a segunda parte do seminário, em que apresentou três exemplos de controladores autônomos que projetou com seus alunos de doutorado, para diferentes tipos de aplicações, e os respectivos resultados de cada um.

O primeiro controlador autônomo é uma solução para o problema do aumento nas variações das cargas de trabalho; o segundo tem a ver com as compensações entre consumo de energia e desempenho e o terceiro exemplo foi sobre como gerenciar compensações entre segurança e desempenho. “A segurança não é gratuita, se você deseja ter uma segurança melhor, você precisa pagar um preço pelo desempenho”, afirmou.

“A maioria dos sistemas complexos são dinâmicos e evoluem muito rápido ao longo do tempo, então, não é possível para os seres humanos otimizá-los constantemente, alterando os valores de todos os parâmetros de configuração. Sistemas autogerenciados mudam automaticamente esses parâmetros, com base em objetivos de alto nível fornecidos por seres humanos. Essas metas de alto nível podem ser objetivos de nível de serviço ou funções de utilidade”, concluiu Menascé.