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Application Real-Time Monitoring Service:Relatório de teste de desempenho do agente ARMS para Python

Última atualização: Jun 27, 2026

O agente do Application Real-Time Monitoring Service (ARMS) para Python utiliza monkey patching para instrumentar aplicações e coletar dados de observabilidade. A equipe do ARMS adotou diversas técnicas para reduzir a sobrecarga de desempenho do agente sem comprometer a estabilidade da aplicação. Este relatório quantifica a sobrecarga de desempenho em diferentes níveis de tráfego, permitindo que você avalie o impacto antes de conectar sua aplicação ao Application Monitoring.

Versão do agente testada: V1.0.0

Cenário de teste

O Performance Testing Service (PTS) envia tráfego para uma aplicação Python desenvolvida com o framework FastAPI. O instrumentador Python coleta traces, gera métricas e encaminha os dados para o servidor do ARMS.

Test scenario flowchart

Ambiente de teste

Componente

Configuração

Source de teste de estresse

PTS

Plataforma de implantação

Cluster do Alibaba Cloud Container Service for Kubernetes (ACK)

Tipo de instância do nó

ecs.c6.2xlarge

SO do nó

Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64 bits

Recursos do Pod

2 núcleos, 2 GB de memória, 2 réplicas

Versão do agente

Agente ARMS para Python V1.0.0

Procedimento de teste

  1. Execute testes de linha de base a 500, 1.000 e 2.000 QPS. Cada teste deve durar 1 hora. Antes de cada execução, aqueça a aplicação a 100 QPS por 3 minutos.

  2. Instale o agente ARMS para Python. Defina a taxa de amostragem fixa em 10% e repita os mesmos testes. Compare o uso de CPU, o uso de memória e o tempo de resposta com a linha de base.

  3. Desative o envio de dados, ative o plug-in e repita as etapas 1 e 2.

Desempenho de linha de base (sem agente)

QPS

CPU

Memória

Tempo de resposta (ms)

500

8%

2%

17,28

1.000

15%

2%

36,3

2.000

27,12%

2%

44,9

Desempenho com o agente ARMS

QPS

CPU

Memória

Tempo de resposta (ms)

500

11,9%

4,8%

17,31

1.000

22,5%

4,8%

37,1

2.000

36,67%

4,8%

46,6

Sobrecarga de desempenho

A tabela a seguir apresenta a diferença entre a linha de base e os resultados com o agente ativado em cada nível de tráfego:

QPS

CPU

Memória

Tempo de resposta (ms)

500

+3,9%

+2,8%

+0,03

1.000

+7,5%

+2,8%

+0,80

2.000

+9,55%

+2,8%

+1,67

Resumo

  • A sobrecarga de CPU e memória permanece abaixo de 10%. A 2.000 QPS, o agente adiciona no máximo 9,55% de CPU e 2,8% de memória.

  • O impacto no tempo de resposta é mínimo. O aumento máximo é de 1,67 ms a 2.000 QPS, o que representa uma variação inferior a 4% em relação à linha de base.

Os testes utilizam uma taxa de amostragem fixa de 10%. Caso sua carga de trabalho exija uma taxa diferente, a sobrecarga real pode variar. Para obter detalhes sobre como configure políticas de amostragem, consulte a documentação do ARMS.