持續即時剖析效能，Granulate打造不需改程式碼調校的軟體

在2022年5月英特爾舉行的上半年全球用戶大會Vision期間，特別提到近期他們併購一家新創軟體公司Granulate Cloud Solutions，買下這家廠商的目的及技術應用獨特性、效益，引發眾人好奇。

英特爾執行副總裁暨資料中心與AI事業群總經理Sandra Rivera表示，Granulate能協助雲端服務廠商與資料中心業者，運用自動化與即時、持續學習的軟體部署，大幅提升應用程式效能，而且不需要修改程式碼，就能獲得高達60％的效能改善幅度，以及總體運算花費減少20％到30％的成效。

而在實際使用案例上，Sandra Rivera推崇新創SaaS服務業者Nylas的導入，該公司在AWS與GCP這兩家公有雲服務的環境中，執行業務自動化軟體，使用Granulate的軟體之後，且不修改程式碼與投入額外研發人力的前提之下，在5天之內，他們用於AWS運算的支出減少了35％，並且獲得更理想的CPU使用率，以及回應速度。

關於實踐這些效益的過程與具體效益，Granulate在7月公布的Nylas案例介紹影片，以及目前網站揭露的案例分析研究當中，提到更多資訊。例如，從初步安裝、教育訓練到啟用，Nylas大約花了20天，而實現35％的運算開銷節省之餘，並未損及終端用戶的服務品質，無額外負擔、系統也持續運作不中斷；在此同時，他們服務的存取延遲（回應時間）縮短58％、吞吐量提升35％，相同的叢集處理的請求數量也提升至原本的2倍，而且，CPU使用量居然還能降低10％。

而在Vision 2022大會上，英特爾公開介紹Granulate是雲端服務資源最佳化策略合作的三大公司之一，而他們發展的開放原始碼軟體gProfiler，則在效能剖析（Performance Profiling）的應用上，與英特爾既有的多種工具包並列，像是vTune、EMON、Intel Telemetry Collector。

Granulate共同創辦人暨執行長Asaf Ezra表示，Granulate gProfiler能夠剖析用戶的應用程式，呈現關鍵運作部位，而且，為了避免低度測試環境無法適當模擬實際上線而難以突顯效能瓶頸，他們發展的軟體會是執行正式上線環境當中，因此必須是低負擔（低於1％）、不會影響系統運作的，同時又是可以獨立運作的；此外，Granulate也匯集了多種樣本採集的剖析，目前聚焦在CPU的處理，未來將會擴充互斥鎖（Mutexes）、記憶體等面向，並且以火焰圖（flame graph）的形式呈現。

而在程式語言的類型上，gProfiler也支援相當多種環境，像是C、C++、Go，目的是幫助用戶更了解應用程式的運作狀態，不只是顯示花在CPU進行運算的時間長短，而是將心力聚焦在需要注意的地方，以便改善程式碼。

gProfiler最主要的價值在於「識別」進行最佳化的位置，能夠透過火焰圖來匯集選定的系統服務狀態，像是Spark叢集、Kubernetes叢集，由於相關的處理工作並非預先決定的，用戶無法得知那些工作分散在哪一臺主機上執行，有哪些Pod要排程執行，以及彼此是否配合，而在針對整個叢集進行採樣之後，就能得到全貌，隨後可根據不同服務、節點來進行條件過濾。

舉例來說，開發者能藉此了解有些呼叫堆疊不合理，之後可以去專心處理這部分，或是獲得建議、並結合英特爾持續推動軟體最佳化工程的成果，而得知能改用更新的軟體元件版本提升性能。

另一個gProfiler呈現應用程式工作負載狀態的形式，是藉由表格來列舉，開發者可以檢視不同功能所屬執行時間內的狀態，找到真正耗費很多CPU時間處理的功能部位，而不只是看到它們呼叫某些功能，瞭解真正需要去改善的地方。

產品資訊

Granulate gProfiler
●原廠：Granulate
●建議售價：廠商未提供
●支援運算架構：x86_64、Aarch64
●支援執行時期環境：Clojure、Scala、Ruby、C / C++、Java、Python、JS、PHP、Go
●包含的剖析器：Python eBPF、async-profiler、py-spy、bcc、phpspy、rbspy
●安裝方式：Docker映像、DaemonSet（直接安裝在Kubernetes叢集）、命令列安裝、在DataBricks服務的節點執行指令、安裝在叢集環境中（Amazon ECS、Amazon EMR、紅帽OpenShift）

【註：規格與價格由廠商提供，因時有異動，正確資訊請洽廠商】