Defigium: implementação de gerador de carga baseado em logs para benchmarking personalizado

Abstract

A avaliação de desempenho de sistemas distribuídos requer cargas de trabalho realistas, uma vez que benchmarks padronizadas frequentemente falham em capturar a complexidade temporal e os padrões de acesso de ambientes de produção. O objetivo deste trabalho é desenvolver o Defigium, uma ferramenta modular para a geração de cargas de benchmark personalizadas fundamentadas na análise de rastros reais. A arquitetura proposta implementa um pipeline de três estágios (Análise, Geração e Execução), utilizando uma abordagem híbrida para aliar flexibilidade na modelagem probabilística à precisão temporal na injeção de carga. A validação experimental, realizada sobre um rastro do benchmark YCSB em um banco Redis, demonstrou que a estratégia de geração baseada em modelo probabilístico, Heatmap, replicou a composição de comandos e o ritmo temporal com alta fidelidade estatística, apresentando um V de Cramér inferior a 0.05, tamanho de efeito trivial. Além disso, o modelo preservou a distribuição de popularidade dos dados e a estrutura de rajadas da carga original. Os resultados indicam que o Defigium é eficaz para criar cenários de teste fidedignos, contribuindo com uma plataforma extensível para a engenharia de desempenho de sistemas distribuídos.