A Serverless-Optimized Garbage Collector.
| Ano de defesa: | 2025 |
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| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | , |
| 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. |
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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. 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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 |
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