El microbencmarking es una técnica de evaluación comparativa poco conocida. Todos conocen el benchmarking convencional donde se comparan diferentes componentes o sistemas para ver el rendimiento. Sin embargo, a la hora de analizar el desarrollo entre diferentes lenguajes de programación, esta micro-escala es esencial y mucho más efectiva que los macropuntos de referencia en muchos casos.
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El microbenchmarking se ocupa de métricas mucho más simples y pequeñas en comparación con un benchmarking convencional. De esta forma, es más fácil rastrear y medir el rendimiento de una pieza de código fuente pequeña y específica a la hora de comparar o evaluar el rendimiento, en contraste con la ejecución de un software en un entorno de tiempo de ejecución.
Estos microbenchmarks tienen una cantidad de código muy pequeña, pror lo que son muy fáciles de implementar. Pero hay que analizar bien dónde se van a implantar, ya que es importante tener en cuenta esto para que sean realmente prácticas. De hecho, estos puntos de referencia de microbenchmarking no son aplicables a muchos escenarios.
Hay que tener en cuenta que la simplicidad del microbenchmarking es su mayor ventaja y su mayor desventaja al mismo tiempo. Esta simplicidad te permite reducir los componentes y las rutas involucradas, agilizando el proceso, pero también implica que tienes que repetirlas un gran número de veces con menos variables que impacten en sus resultados.
Por ejemplo, si se necesita obtener información sobre el rendimiento general de una aplicación, el uso de un microbenchmark no será suficiente. Por eso es importante seleccionar bien la escala de los puntos de referencia en cada caso, como ya comenté anteriormente.
Sin embargo, el microbenchmarking se puede usar bien para obtener mejores resultados a la hora de:
Para crear y evaluar microbenchmarks de una manera eficiente se necesita tener en cuenta una serie de puntos. Por un lado es importante buscar un compromiso entre la velocidad y la simplicidad. Por tanto, estas pruebas de microbenchmarking siempre deben tener la menor sobrecarga posible y evitar gastos innecesarios. Y eso es así puesto que en la prueba quieres que se mida un parámetro específico, y no tener que estar analizando también posibles variables que puedan haber alterado el resultado.
Para fines de prueba de rendimiento, lo ideal es ejecutar una misma microbenchmark muchas veces, como unas mil o más, y así obtener resultados más exactos para que no se vea alterado por otros factores o variables. De ese modo se puede ver cuánto varían los resultados entre cada ejecución en algo que siempre debería tomar la misma cantidad de tiempo para ejecutarse.
Por supuesto, ni que decir tiene, que estos microbenchmarking dependen de otros factores, y siempre hay que ejecutarlos evitando máquinas virtuales o contenedores o emuladores o similares, ya que eso altera los resultados y los haría más lentos, al tener que estar ejecutando capas adicionales de software. Así que siempre hay que hacerlo de forma nativa en la plataforma donde estemos trabajando.
Ya sabes, la simplicidad es la clave. Quitar todas las variables que puedan interferir en los resultados de rendimiento es fundamental, al igual que quitar toda la carga que se pueda.
Por otro lado, también podría ser conveniente implementar algunas iteraciones previas que se ejecuten antes de comenzar con las iteraciones que van a ser cronometradas. De esta forma también se pueden mejorar los resultados obtenidos. Eso es así puesto que las cronometradas se ejecutarán en un estado más estable, después de que se hayan ejecutado las previas.
Por último, recuerda que un buen microbenchmarking no va a ofrecer resultados predecibles. Por tanto, con algunas actualizaciones de software o de hardware se podrían ver aumentos de velocidad considerables. Aunque en algunos casos incluso podría mostrar resultados más lentos o permanecer igual que antes, aunque parezca extraño.
Por otro lado, hay también que decidir cuándo es conveniente usar el microbenchmarking. Los micropuntos de referencia se crean para simplificar al máximo la prueba y para un propósito muy concreto de algo que se quiere rastrear, ya sea la cantidad de operaciones por unidad de tiempo, la latencia, etc. En la mayoría de los casos, pocos escenarios justifican el uso de una de estas pruebas en vez de otras más completas.
En el Big Data se suele usar el microbenchmarking, ya que los usuarios o científicos de datos pueden obtener información detallada sobre el rendimiento en un caso esencial. Por eso es un componente muy importante para garantizar el éxito en este tipo de entornos de procesamiento de datos.
Cuando se trata de usar microbenchmarks para big data, puedes implementarlos de varias maneras. Por ejemplo:
Java es un lenguaje de programación bastante extendido. Muchos trabajan con proyectos Java donde también se pueden aplicar pruebas de microbenchmarking. En este tipo de entornos estas micropruebas resultan especialmente valiosas para realizar el seguimiento del rendimiento. Por ejemplo, para saber cuánto tarda en ejecutarse un fragmento de código y ver cómo de eficiente es este lenguaje interpretado tan particular.
Implementar pruebas de microbenchmarking en Java es simple con ayuda de proyectos de código abierto como JMH (Java Microbenchmark Harness). Se trata de una herramienta diseñada específicamente para ayudar a los usuarios a crear este tipo de pruebas para entornos o aplicaciones basados en Java.
Si ya conoces la herramienta JMH, ya sabrás que fue creada por los mismos desarrolladores de JVM (Java Virtual Machine), por lo que es un instrumento bastante fiable y efectivo. Todo con una plataforma que te facilita mucho el trabajo y también el rastreo de los datos obtenidos.
El microbenchmarking está orientado a pruebas muy específicas y simples. Y la clave está en ejecutar dichas tareas simples de una forma repetitiva para conseguir mejores resultados. Además, no deben ser sobrecargados o expuestos a variables que puedan interferir en los resultados. Todo se tiene que mantener lo más simple posible.
Si estás buscando realizar un seguimiento del rendimiento de forma general, no son lo mejor que puedes hacer, para eso es mejor usar otros puntos de referencia más completos. Por tanto, no pienses que pueden ser aplicados a cualquier caso.
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