Pesquisa experimental acerca de tratamentos para latência em ambientes de microsserviços

Abstract

Este presente estudo aborda a arquitetura de microsserviços, destacando seus desafios relacionados à comunicação intrasserviços, dificultada essencialmente pela latência. Este ponto crítico coloca em risco a funcionalidade das aplicações pela degradação da experiência final do usuário. Devido a este fator, o objetivo principal deste estudo é obter resultados, através de pesquisa experimental, acerca de duas possíveis soluções que eliminem a latência, ou mitiguem seus danos em aplicações de microsserviços. As possíveis soluções experimentadas são: cache distribuído, trabalhado através do banco de dados Redis e a comunicação RPC baseada em HTTP/2, trabalhada através da ferramenta gRPC. As funcionalidades destas duas técnicas submeteram-se a testes coletivos, gerando dados, em três diferentes experimentos, que foram avaliados e comparados ao modelo inicial, considerando as métricas de latência média, P50, P90, P99 e total de respostas com status 2**. Por fim, através da análise dos dados obtidos, foi possível avaliar os ganhos gerados pelo tratamento implementado, com destaque para o modelo que presencia latência na camada de consulta de dados e possui carga de resposta mais elevada.

This study addresses microservices architecture, highlighting its challenges related to intra-service communication, which is essentially hampered by latency. This critical issue jeopardizes application functionality by degrading the end-user experience. Due to this factor, the main objective of this study is to obtain results, through experimental research, on two possible solutions that eliminate latency or mitigate its damage in microservice applications. The possible solutions tested are: distributed cache, worked through the Redis database, and HTTP/2-based RPC communication, worked through the gRPC tool. The functionalities of these two techniques were subjected to collective tests, generating data in three different experiments, which were evaluated and compared to the initial model, considering the metrics of average latency, P50, P90, P99, and total responses with status 2**. Finally, through the analysis of the data obtained, it was possible to evaluate the gains generated by the implemented treatment, with emphasis on the model that experiences latency in the data query layer and has a higher response load.