0.6 Técnicas de design arquitetural  (Page 6/10)

A partição de processamento é a divisão do processamento entre elementos arquiteturais distintos para tirar proveito das características de cada elemento de execução do software. Um exemplo simples é distribuir um grande processamento de dados entre os elementos da arquiteturais mais próximos a esses dados, com a finalidade de evitar ao máximo a transferência de arquivos. Assim, a característica do elemento de execução procurada para realizar a distribuição é se o elemento possui ou não os dados necessários para o processamento. Por exemplo, se observarmos a arquitetura de um sistema de processamento de grandes conjuntos de dados chamado MapReduce A arquitetura do MapReduce é brevemente apresentada por Dean e Ghemawat no artigo MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters [link] . (ou de sua implementação open source , o Hadoop Apache Hadoop : (External Link) ), percebemos que ele divide o processamento em tarefas menores e tenta associar cada tarefa ao processador que esteja mais próximo dos dados necessários. Com esta política de atribuição de tarefas, o MapReduce consegue processar grandes massas de dados em tempo relativamente pequeno.

Já a paralelização de processamento consiste em permitir que linhas de execução independentes, por exemplo, chamadas de usuários diferentes em um sistema web, ocorram simultaneamente. Essa paralelização pode ser realizada de diferentes maneiras: em diferentes threads dentro de um mesmo processo, em diferentes processos dentro de um mesmo sistema operacional e em diferentes elementos de execução de um sistema (tipicamente, em diferentes servidores). Esta paralelização melhora o desempenho porque aumenta a vazão de respostas e pode utilizar recursos, inicialmente, ociosos.

Por fim, há a distribuição de processamento ao longo do tempo. Esta tática consiste em permitir que algumas tarefas de processamento requisitadas pelo usuário não sejam executadas sincronamente e, portanto, não fazendo com que ele espere pelo processamento de algo que não utilizará no momento. Assim, aumentamos o desempenho aparente do software. Um exemplo de distribuição de processamento ao longo do tempo é o de tratamento de imagens em sistemas de redes sociais. Quando um usuário faz o upload de uma imagem, essa imagem precisa ser otimizada para ocupar menos espaço de armazenamento no sistema. No entanto, este tratamento não é feito de forma síncrona, ou seja, quando o usuário envia a imagem, mas sim é agendado para ser executado em algum momento no futuro.

Menos camadas de abstração

Apesar de projetar um sistema em diversas camadas de abstração melhorar o reuso (pela possibilidade das camadas serem reusadas), o entendimento (porque diferentes camadas representam diferentes níveis de abstração, facilitando o controle intelectual da complexidade) e até mesmo a testabilidade do sistema (dado que as camadas podem ser desenvolvidas e testadas separadamente), a presença de muitas camadas em um sistema pode prejudicar seu desempenho. Isto ocorre porque quanto mais camadas de abstração existem no design, principalmente se desnecessárias, mais recursos serão consumidos. Entre os recursos consumidos, podemos citar a memória, uma vez que mais camadas de implementação significam mais camadas a serem carregadas durante a execução, e mais ciclos de processamento, para realizar a comunicação entre diferentes camadas.