Tachyon Oracle
Chưa có ai nhận issue này.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 77.2k
- Fork
- 35.9k
- Chỉ số merge pull request
- Chỉ số pull request đang chờ
Mô tả
Feature or enhancement
Proposal:
The big question is: how we can ensure that Tachyon is trustworthy?
In particular: the profiler reports some frames, effectively: some distribution of gathered samples. How do we know if they actually match reality? How well do they match reality?
Do we even report the distribution of samples that's similar to how the actual app behaves? Do we report impossible frames?
These are not theoretical questions, as demonstrated by #151426, #151613 or #151022.
Especially in the non-blocking mode we don't have fully atomic reads. If we use too many remote calls, traverse the frames, coro or task-waiters in an inefficient way, or invalidate the cache incorrectly - there's a room for introducing the noise (bias? drift? whatever the name).
Unfortunately, the CI is not the right tool for the job, given that we should avoid flaky tests at all costs and the statistical nature of Tachyon means that we cannot aim for 100% perfection. Even in the blocking mode, we simply cannot guarantee that we block the target ideally.
With the pipeline of changes happening the Tachyon, I think we should introduce some "harness" for this purpose.
This was discussed offline with @pablogsal
Has this already been discussed elsewhere?
No response given
Links to previous discussion of this feature:
No response
Linked PRs
- gh-153806
Hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng cách xem xét ngữ cảnh Tachyon trong các issue #151426, #151613 và #151022, sau đó kiểm tra công việc được liên kết gh-153806. Đề xuất không nêu tên tệp, test hoặc entry point; hoàn thành có nghĩa là định nghĩa một harness để đánh giá liệu các phân phối sample và frame được báo cáo có khớp với hành vi quan sát được của ứng dụng hay không, bao gồm cả nhiễu trong non-blocking-mode.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- devtools, observability, performance
- Loại issue
- Tính năng
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức phù hợp với người mới
- 15/100