Este artigo relata a experiência de usar um algoritmo de otimização para encontrar a configuração ideal de pools de threads para executar processos de integração que recebem um grande volume de dados. Threads são recursos computacionais no sistema de tempo de execução de plataformas de integração. Os modelos de execução baseados em um único pool de threads apresentam problemas de desempenho quando usados em contextos nos quais há um grande volume de dados. Um modelo de execução baseado em vários pools locais de threads pode evitar problemas de desempenho, desde que esses pools sejam configurados com o número ideal de threads. No entanto, encontrar esse número ideal de threads não é uma tarefa trivial, pois não há uma maneira automática de realizar esse cálculo. Neste artigo, exploramos o uso da meta-heurı́stica Particle Swarm Optimization para encontrar o número ideal de threads para cada pool local.

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