Polar Signals open-source Parca per ottimizzare il codice e ridurre i costi del cloud

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La “profilazione continua” potrebbe non essere un concetto familiare a tutte le aziende, ma in un mondo sempre più attratto dal software e dall’infrastruttura cloud, è qualcosa di cui la maggior parte dovrebbe essere consapevole. È una sorta di segnale che appartiene alla più ampia categoria di monitoraggio del software nota come osservabilità, che si occupa di misurare lo stato interno di un sistema analizzando i dati in uscita: questo può dire alle aziende come sta funzionando il loro software e identificare i problemi.

La profilazione continua, in particolare, riguarda il monitoraggio delle risorse utilizzate da un’applicazione, come CPU o memoria, fornendo agli ingegneri informazioni più approfondite su quale codice, fino al numero di riga, sta consumando la maggior parte delle risorse. Un caso d’uso comune consiste nell’aiutare le aziende a ridurre la bolletta del cloud, dato che la maggior parte dei principali fornitori di piattaforme cloud addebita in base al consumo: maggiore è il consumo, maggiore è il costo.

Quindi la profilazione continua è fondamentalmente l’ottimizzazione delle basi di codice per risparmiare sui costi del cloud. Google è stato uno dei primi sostenitori della pratica, descrivendolo in dettaglio in un white paper del 2010 intitolato Google-Wide Profiling: A Continuous Profiling Infrastructure for Data Center.

Ci sono diversi giocatori importanti nello spazio, come il gigante del monitoraggio del software Datadog, mentre Optimyze, supportato da Andreessen Horowitz, che sviluppa il Prodfiler a codice chiuso, fa qualcosa di simile. E il nuovo arrivato Polar Signals ha ufficialmente lanciato il suo cappello sul ring oggi con il lancio di un nuovo progetto open source di profilazione continua chiamato Parca, che è ora disponibile su GitHub.

Inoltre, Polar Signals ha annunciato oggi di aver raccolto $ 4 milioni in finanziamenti iniziali dal ramo di venture capital di Alphabet GV e Lightspeed.

Contents

La spina dorsale del progetto open source di Polar Signals

Fondato nel 2020 da Frederic Branczyk, un ex ingegnere capo senior di Red Hat e figura di spicco negli ecosistemi open source Prometheus e Kubernetes, Polar Signals è progettato per infrastrutture su larga scala, il che significa che è mirato al segmento aziendale in modo considerevole.

Parca è la spina dorsale di Polar Signals e, in quanto progetto open source, è progettato per offrire la potenza della profilazione continua agli sviluppatori di tutte le aziende. Comprende una serie di funzionalità pronte all’uso, comprese le funzionalità per la raccolta, l’archiviazione e la messa a disposizione dei profili per le query nel tempo: ciò include la profilazione della CPU per determinare la quantità di tempo necessaria a una CPU per eseguire un pezzo di codice specifico.

Sopra: Parca: metriche CPU point-in-time

Polar Signals è stato progettato fin dall’inizio per giocare bene con tutti i soliti strumenti di osservabilità, come Jaeger e Prometheus, quest’ultimo ora è lo “standard di fatto” per il monitoraggio di qualsiasi ambiente Kubernetes. “Abbiamo prestato particolare attenzione al fatto che Parca e Polar Signals si integrassero particolarmente bene con quegli ambienti”, ha detto Branczyk a VentureBeat.

L’agente Parca viene distribuito in ogni nodo del cluster Kubernetes, con i carichi di lavoro profilati automaticamente con un “overhead super basso”, ha aggiunto Branczyk. “Abbiamo preparato molte opzioni di implementazione predefinite e tutorial per renderlo il più semplice possibile: gli utenti possono quindi scegliere di eseguire lo storage da soli o acquistare la versione ospitata da noi”.

Il prodotto Polar Signals in hosting commerciale è stato lanciato in versione beta a febbraio e rimarrà lì fino al prossimo anno. Branczyk ha affermato che la società alla fine offrirà funzionalità aggiuntive di livello aziendale, come raccomandazioni automatiche per affrontare la configurazione e il codice dell’infrastruttura.

La prima base di utenti di Polar Signals include aziende che “eseguono parti fondamentali di Internet”, come reti di distribuzione di contenuti (CDN), società SaaS, piattaforme di database e persino società di e-commerce come Zalando.

“I nostri primi utenti lo trovano molto utile per risparmiare sui costi su una bolletta cloud e ha dimostrato che la maggior parte delle aziende sta lasciando sul tavolo un facile risparmio del 20% perché non hanno informazioni su cosa ottimizzare”, ha affermato Branczyk.

Le grandi aziende con bollette cloud elevate sono il mercato di riferimento di Polar Signals

Per alcuni, il risparmio sui costi del cloud potrebbe sembrare qualcosa a cui le startup più giovani e a corto di liquidità sarebbero più interessate. Ma come sottolinea Branczyk, in realtà sono le aziende più grandi a trarre i maggiori benefici.

“In genere più grande è l’azienda, maggiore è la fattura del cloud, quindi queste aziende hanno più da guadagnare, quindi le aziende di medie e grandi dimensioni sono i nostri clienti perfetti”, ha spiegato Branczyk. “Le piccole aziende con fatture cloud tendono ad essere start-up in fase iniziale che non si preoccupano davvero dell’efficienza delle fatture cloud, quindi è meno probabile che queste siano la nostra base di clienti target”.

Ovviamente, la profilazione continua non riguarda solo il risparmio sui costi del cloud: i clienti si aspettano che il software sia fluido e veloce, quindi in definitiva si tratta anche di migliorare l’esperienza utente complessiva.

Con $ 4 milioni in banca da grandi nomi come GV e Lightspeed, Polar Signals è ora ben finanziata per raddoppiare lo sviluppo di Parca e preparare il prodotto principale in hosting commerciale per il lancio all’inizio del 2022.

“La nostra missione non è solo osservare, ma comprendere veramente i sistemi di produzione”, ha aggiunto Branczyk. “Riteniamo che la profilazione continua faccia luce su aspetti che sono mancati nello spazio di osservabilità e abbiamo molte idee per estendere ulteriormente la nostra comprensione dei sistemi in esecuzione oltre la profilazione continua. Vogliamo che l’osservabilità diventi comprensibilità”.

VentureBeat

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