Prompt Title: C8

Kontensti sumber daya yang tidak disengaja dalam aplikasi terdistribusi yang disebabkan oleh perilaku bug, konfigurasi yang salah, atau klien yang tidak stabil adalah hal yang umum terjadi dan dapat menyebabkan kegagalan sistem yang berlangsung lama. Misalnya, kegagalan multi-hari di Github yang mencegah jutaan pengembang mengakses kode mereka disebabkan oleh kode database yang bermasalah yang membuka terlalu banyak koneksi jaringan. Terdapat kebutuhan yang jelas untuk membangun kerangka kerja observabilitas yang membantu pengembang mendiagnosis kontensti sumber daya yang tidak disengaja. Namun, membuatnya sangat menantang karena volume data jejak yang sangat besar yang harus ditangkap tentang semua permintaan dalam sistem. Jejak harus ditangkap untuk mengidentifikasi: 1) permintaan mana yang lambat; 2) fungsi mana yang bertanggung jawab atas perilaku lambat tersebut; 3) permintaan mana yang mungkin bersaing dengan fungsi lambat untuk sumber daya; dan 4) perilaku bug apa yang diwakili oleh permintaan bersaing tersebut. Kerangka kerja observabilitas saat ini, seperti Opentelemetry, hanya menangkap jejak yang mengidentifikasi permintaan dan fungsi mana yang dieksekusi dengan lambat. Mereka tidak menangkap cukup data untuk mengidentifikasi atau membuat inferensi tentang eksekusi permintaan bersaing yang potensial.

Tujuan kami adalah untuk mengembangkan kerangka kerja observabilitas yang memahami kontensti sumber daya dan dapat mengidentifikasi penyebabnya di tingkat aplikasi. Kami mengusulkan untuk menyelesaikan ketegangan antara volume data yang dibutuhkan dan kebutuhan untuk observabilitas pada eksekusi permintaan lambat dan permintaan bersaing dengan secara otomatis memilih log atau titik jejak mana yang harus diaktifkan pada setiap waktu tertentu. (Kami memiliki pengalaman sebelumnya dengan mengotomatisasi pemilihan instrumen untuk mengidentifikasi area lambat eksekusi permintaan, yang akan kami kembangkan untuk pekerjaan ini.) Untuk aktivitas yang diusulkan, kami akan: 1) Menganalisis laporan bug dari perangkat lunak open-source untuk menyusun daftar perilaku aplikasi yang salah yang menyebabkan kontensti sumber daya; 2) Mengembangkan dan menguji algoritma yang memungkinkan titik jejak untuk mendiagnosis kontensti pada kelas sumber daya yang sangat umum dikelola oleh antrian, seperti CPU, variabel global, dan thread.