A Serverless-Optimized Garbage Collector.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: TAVARES, Gabriel Alves. lattes
Orientador(a): SILVA, Thiago Emmanuel Pereira da Cunha. lattes
Banca de defesa: BRASILEIRO, Francisco Vilar., GOMES, Ruan Delgado.
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/42074
Resumo: Linguagens de programação gerenciadas abstraem o gerenciamento de memória de baixo nível, permitindo que programadores se concentrem em questões de alto nível. Nessas linguagens de programação, o Gerenciamento Automático de Memória (GAM), frequente mente implementado por meio de um Coletor de Lixo (GC, do inglês, Garbage Collector), lida automaticamente com a alocação e desalocação de memória. Embora o GAM mitigue erros relacionados à memória, sua sobrecarga pode impactar o desempenho da aplicação. GCs modernos empregam técnicas como concorrência, gerenciamento de memória genera cional e algoritmos adaptativos para minimizar esse impacto no desempenho. Esta dissertação se concentra em estratégias de GC especificamente adaptadas para apli cações de Function-as-a-Service (FaaS). As cargas de trabalho de FaaS exibem um padrão distinto de uso de memória, caracterizado por objetos efêmeros e persistentes. Diferente mente das abordagens tradicionais de GC de propósito geral, neste trabalho, propomos e avaliamos um novo algoritmo de GC, o Serverless-Optimized Garbage Collector (SOGC). OSOGCaproveita as características únicas do FaaS para obter ganhos significativos de efi ciência. Umciclo típico de uso de memória em uma função FaaS envolve uma fase de inicializa ção, durante a qual os dados destinados a toda a vida útil da função são alocados, seguida por uma fase de processamento de eventos, caracterizada por dados efêmeros que são usa dos para processar o evento e, em seguida, descartados rapidamente. O SOGC aborda esse padrão organizando a memória em um layout que inclui um espaço persistente para dados de longa duração e um espaço de processamento separado para cada evento. Essa organização eficiente da memória permite uma rápida recuperação de dados não utilizados, minimizando interrupções relacionadas ao coletor de lixo durante a execução da lógica de negócios. Para avaliar o SOGC, empregamos um modelo analítico, permitindo uma comparação direta com algoritmos GC clássicos. Por meio desse modelo, avaliamos vários cenários, demonstrando que o SOGC tem o potencial de superar as soluções existentes sob certas condições.
id UFCG_38bcb5ebf14679abdee6a2f01703e8ae
oai_identifier_str oai:dspace.sti.ufcg.edu.br:riufcg/42074
network_acronym_str UFCG
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
repository_id_str
spelling SILVA, Thiago Emmanuel Pereira da Cunha.PEREIRA, Thiago Emmanuel.http://lattes.cnpq.br/3273998433544268BRASILEIRO, Francisco Vilar.GOMES, Ruan Delgado.TAVARES, G. A.http://lattes.cnpq.br/4420470364069506TAVARES, Gabriel Alves.Linguagens de programação gerenciadas abstraem o gerenciamento de memória de baixo nível, permitindo que programadores se concentrem em questões de alto nível. Nessas linguagens de programação, o Gerenciamento Automático de Memória (GAM), frequente mente implementado por meio de um Coletor de Lixo (GC, do inglês, Garbage Collector), lida automaticamente com a alocação e desalocação de memória. Embora o GAM mitigue erros relacionados à memória, sua sobrecarga pode impactar o desempenho da aplicação. GCs modernos empregam técnicas como concorrência, gerenciamento de memória genera cional e algoritmos adaptativos para minimizar esse impacto no desempenho. Esta dissertação se concentra em estratégias de GC especificamente adaptadas para apli cações de Function-as-a-Service (FaaS). As cargas de trabalho de FaaS exibem um padrão distinto de uso de memória, caracterizado por objetos efêmeros e persistentes. Diferente mente das abordagens tradicionais de GC de propósito geral, neste trabalho, propomos e avaliamos um novo algoritmo de GC, o Serverless-Optimized Garbage Collector (SOGC). OSOGCaproveita as características únicas do FaaS para obter ganhos significativos de efi ciência. Umciclo típico de uso de memória em uma função FaaS envolve uma fase de inicializa ção, durante a qual os dados destinados a toda a vida útil da função são alocados, seguida por uma fase de processamento de eventos, caracterizada por dados efêmeros que são usa dos para processar o evento e, em seguida, descartados rapidamente. O SOGC aborda esse padrão organizando a memória em um layout que inclui um espaço persistente para dados de longa duração e um espaço de processamento separado para cada evento. Essa organização eficiente da memória permite uma rápida recuperação de dados não utilizados, minimizando interrupções relacionadas ao coletor de lixo durante a execução da lógica de negócios. Para avaliar o SOGC, empregamos um modelo analítico, permitindo uma comparação direta com algoritmos GC clássicos. Por meio desse modelo, avaliamos vários cenários, demonstrando que o SOGC tem o potencial de superar as soluções existentes sob certas condições.Managed programming languages abstract away low-level memory management, enabling programmers to focus on high-level concerns. In these programming languages, Automatic Memory Management (AMM), often realized through a Garbage Collector (GC), automat ically handles memory allocation and deallocation. While AMM mitigates memory-related errors, its overhead can impact application performance. Modern GCs employ techniques such as concurrency, generational memory management, and adaptive algorithms to mini mize this performance impact. This dissertation focus on GC strategies specifically tailored for Function-as-a-Service (FaaS) applications. FaaS workloads exhibit a distinct memory usage pattern, characterized by ephemeral and persistent objects. Unlike traditional, general purpose GC approaches, in this work we propose and evaluate a novel GC algorithm, Serverless-Optimized Garbage Collector (SOGC). SOGC takes advantage of FaaS unique characteristics to achieve signifi cant efficiency gains. A typical memory usage cycle in a FaaS function involves an initialization phase, dur ing which data intended for the function’s entire lifetime is allocated, followed by an event handling phase, characterized by ephemeral data that is used to process the event and then promptly discarded. SOGC addresses this pattern by organizing memory into a layout that includes a persistent space for long-lived data and a separate handler space for each event. This efficient memory organization allows for rapid reclamation of unused data, minimizing garbage collector-related interruptions during the execution of business logic. To evaluate SOGC, we employ an analytical model, enabling a direct comparison with classic GC algorithms. Through this model, we assess various scenarios, demonstrating that SOGChas the potential to outperform existing solutions under certain conditions.Submitted by Michelle Lima (michelle.lima@ufcg.edu.br) on 2025-06-03T13:01:20Z No. of bitstreams: 1 GABRIEL ALVES TAVARES - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2025.pdf: 830750 bytes, checksum: 8cdf113d6edbd9c74800de2e3d287e84 (MD5)Made available in DSpace on 2025-06-03T13:01:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GABRIEL ALVES TAVARES - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2025.pdf: 830750 bytes, checksum: 8cdf113d6edbd9c74800de2e3d287e84 (MD5) Previous issue date: 2025-02-03CNPqUniversidade Federal de Campina GrandePÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOUFCGBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEICiência da Computação.Garbage Collector (GC)Serverless-Optimized Garbage Collector (SOGC)Gerenciamento de memória - coletor de lixoServerlessAplicações de Function-as-a-Service (FaaS)Coletor de Lixo (GC)Coletor de lixo otimizado sem servidor (SOGC)Gerenciamento de memória - coletor de lixoSem servidorAplicações de Função como Serviço (FaaS)A Serverless-Optimized Garbage Collector.Um coletor de lixo otimizado sem servidor.2025-02-032025-06-03T13:01:20Z2025-06-032025-06-03T13:01:20Zhttps://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/42074TAVARES, Gabriel Alves. A Serverless-Optimized Garbage Collector. 2025. 59 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2025.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCGTEXTGABRIEL ALVES TAVARES - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2025.pdf.txtGABRIEL ALVES TAVARES - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2025.pdf.txttext/plain94931https://dspace.sti.ufcg.edu.br/bitstream/riufcg/42074/3/GABRIEL+ALVES+TAVARES+-+DISSERTA%C3%87%C3%83O+%28PPGCC%29+2025.pdf.txt71c5796b63088385e25393d1ad92d000MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://dspace.sti.ufcg.edu.br/bitstream/riufcg/42074/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALGABRIEL ALVES TAVARES - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2025.pdfGABRIEL ALVES TAVARES - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2025.pdfapplication/pdf830750https://dspace.sti.ufcg.edu.br/bitstream/riufcg/42074/1/GABRIEL+ALVES+TAVARES+-+DISSERTA%C3%87%C3%83O+%28PPGCC%29+2025.pdf8cdf113d6edbd9c74800de2e3d287e84MD51riufcg/420742025-11-18 04:08:12.371oai:dspace.sti.ufcg.edu.br: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512025-11-18T07:08:12Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv A Serverless-Optimized Garbage Collector.
dc.title.alternative.pt_BR.fl_str_mv Um coletor de lixo otimizado sem servidor.
title A Serverless-Optimized Garbage Collector.
spellingShingle A Serverless-Optimized Garbage Collector.
TAVARES, Gabriel Alves.
Ciência da Computação.
Garbage Collector (GC)
Serverless-Optimized Garbage Collector (SOGC)
Gerenciamento de memória - coletor de lixo
Serverless
Aplicações de Function-as-a-Service (FaaS)
Coletor de Lixo (GC)
Coletor de lixo otimizado sem servidor (SOGC)
Gerenciamento de memória - coletor de lixo
Sem servidor
Aplicações de Função como Serviço (FaaS)
title_short A Serverless-Optimized Garbage Collector.
title_full A Serverless-Optimized Garbage Collector.
title_fullStr A Serverless-Optimized Garbage Collector.
title_full_unstemmed A Serverless-Optimized Garbage Collector.
title_sort A Serverless-Optimized Garbage Collector.
author TAVARES, Gabriel Alves.
author_facet TAVARES, Gabriel Alves.
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv SILVA, Thiago Emmanuel Pereira da Cunha.
dc.contributor.advisor1ID.fl_str_mv PEREIRA, Thiago Emmanuel.
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/3273998433544268
dc.contributor.referee1.fl_str_mv BRASILEIRO, Francisco Vilar.
dc.contributor.referee2.fl_str_mv GOMES, Ruan Delgado.
dc.contributor.authorID.fl_str_mv TAVARES, G. A.
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/4420470364069506
dc.contributor.author.fl_str_mv TAVARES, Gabriel Alves.
contributor_str_mv SILVA, Thiago Emmanuel Pereira da Cunha.
BRASILEIRO, Francisco Vilar.
GOMES, Ruan Delgado.
dc.subject.cnpq.fl_str_mv Ciência da Computação.
topic Ciência da Computação.
Garbage Collector (GC)
Serverless-Optimized Garbage Collector (SOGC)
Gerenciamento de memória - coletor de lixo
Serverless
Aplicações de Function-as-a-Service (FaaS)
Coletor de Lixo (GC)
Coletor de lixo otimizado sem servidor (SOGC)
Gerenciamento de memória - coletor de lixo
Sem servidor
Aplicações de Função como Serviço (FaaS)
dc.subject.por.fl_str_mv Garbage Collector (GC)
Serverless-Optimized Garbage Collector (SOGC)
Gerenciamento de memória - coletor de lixo
Serverless
Aplicações de Function-as-a-Service (FaaS)
Coletor de Lixo (GC)
Coletor de lixo otimizado sem servidor (SOGC)
Gerenciamento de memória - coletor de lixo
Sem servidor
Aplicações de Função como Serviço (FaaS)
description Linguagens de programação gerenciadas abstraem o gerenciamento de memória de baixo nível, permitindo que programadores se concentrem em questões de alto nível. Nessas linguagens de programação, o Gerenciamento Automático de Memória (GAM), frequente mente implementado por meio de um Coletor de Lixo (GC, do inglês, Garbage Collector), lida automaticamente com a alocação e desalocação de memória. Embora o GAM mitigue erros relacionados à memória, sua sobrecarga pode impactar o desempenho da aplicação. GCs modernos empregam técnicas como concorrência, gerenciamento de memória genera cional e algoritmos adaptativos para minimizar esse impacto no desempenho. Esta dissertação se concentra em estratégias de GC especificamente adaptadas para apli cações de Function-as-a-Service (FaaS). As cargas de trabalho de FaaS exibem um padrão distinto de uso de memória, caracterizado por objetos efêmeros e persistentes. Diferente mente das abordagens tradicionais de GC de propósito geral, neste trabalho, propomos e avaliamos um novo algoritmo de GC, o Serverless-Optimized Garbage Collector (SOGC). OSOGCaproveita as características únicas do FaaS para obter ganhos significativos de efi ciência. Umciclo típico de uso de memória em uma função FaaS envolve uma fase de inicializa ção, durante a qual os dados destinados a toda a vida útil da função são alocados, seguida por uma fase de processamento de eventos, caracterizada por dados efêmeros que são usa dos para processar o evento e, em seguida, descartados rapidamente. O SOGC aborda esse padrão organizando a memória em um layout que inclui um espaço persistente para dados de longa duração e um espaço de processamento separado para cada evento. Essa organização eficiente da memória permite uma rápida recuperação de dados não utilizados, minimizando interrupções relacionadas ao coletor de lixo durante a execução da lógica de negócios. Para avaliar o SOGC, empregamos um modelo analítico, permitindo uma comparação direta com algoritmos GC clássicos. Por meio desse modelo, avaliamos vários cenários, demonstrando que o SOGC tem o potencial de superar as soluções existentes sob certas condições.
publishDate 2025
dc.date.issued.fl_str_mv 2025-02-03
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2025-06-03T13:01:20Z
dc.date.available.fl_str_mv 2025-06-03
2025-06-03T13:01:20Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/42074
dc.identifier.citation.fl_str_mv TAVARES, Gabriel Alves. A Serverless-Optimized Garbage Collector. 2025. 59 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2025.
url https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/42074
identifier_str_mv TAVARES, Gabriel Alves. A Serverless-Optimized Garbage Collector. 2025. 59 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2025.
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Campina Grande
dc.publisher.program.fl_str_mv PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFCG
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
dc.publisher.department.fl_str_mv Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Campina Grande
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
instname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
instacron:UFCG
instname_str Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
instacron_str UFCG
institution UFCG
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
bitstream.url.fl_str_mv https://dspace.sti.ufcg.edu.br/bitstream/riufcg/42074/3/GABRIEL+ALVES+TAVARES+-+DISSERTA%C3%87%C3%83O+%28PPGCC%29+2025.pdf.txt
https://dspace.sti.ufcg.edu.br/bitstream/riufcg/42074/2/license.txt
https://dspace.sti.ufcg.edu.br/bitstream/riufcg/42074/1/GABRIEL+ALVES+TAVARES+-+DISSERTA%C3%87%C3%83O+%28PPGCC%29+2025.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 71c5796b63088385e25393d1ad92d000
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
8cdf113d6edbd9c74800de2e3d287e84
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
repository.mail.fl_str_mv bdtd@setor.ufcg.edu.br
_version_ 1867638789057282048