ShuffleBench: A Benchmark for Large-Scale Data Shuffling Operations with Distributed Stream Processing Frameworks

Q: この研究結果が他の使用ケースにどれだけ転用可能か？

この研究で提案されたShuffleBenchは、大規模データシャッフリング操作向けの新しいストリーム処理ベンチマークです。既存のストリーム処理ベンチマークと比較して異なる使用ケースに対応しており、他のベンチマークでは得られない洞察を提供します。ShuffleBenchは一般的な要件からインスピレーションを受けて設計されており、実際の業務アプリケーションや研究で広く活用されることが期待されます。 ShuffleBenchは高度に構成可能であり、異なるシナリオでフレームワークを評価することが可能です。その柔軟性と汎用性により、他のドメインでも適用可能であり、将来的にさまざまな産業分野や環境で利用される可能性があります。また、オープンソースソフトウェアとして提供されており、コミュニティ内で共有・拡張することも容易です。

Q: レイテンシとスループットの関係についてさらなる実験や調査が計画されていますか？

現在行われた実験結果ではSparkの場合、「スループット」と「レイテンシ」間に強い相関関係が見られました。これは通常、「スループット」を向上させる際に「レイテンシ」が増加し、「レイテンシ」を減少させる際に「スループット」が低下する傾向があったことを示唆しています。 今後も引き続きこの相互作用やバランスを探求し深堀した調査や実験を計画しています。特定条件下でどうすれば両者の最適なバランス点を見つけられるか、またそれぞれの影響要因や最適化手法等も含めた包括的な分析・検証を行う予定です。

Q: ShuffleBenchが将来的にサポートする予定の追加品質や機能は何ですか？

ShuffleBenchは現在主要な品質属性（throughput, latency, scalability）へ焦点を当てていますが、将来的に信頼性（reliability）等追加品質へもサポート範囲拡大する予定です。 具体的には信頼性面ではエラー処理方法・冗長化戦略等多岐及んだ評価基準導入しパフォーマンス解析精度向上目指します。 また非均一配布記録サイズ・セレクティビティ率変更時挙動詳細把握目指すため各種パラメタ変更支援策開発進行中。 これら改善施策導入後再度幅広く産業界及び学術界から意見反映取込み製品改良推進展望ございます。

Conceptos Básicos

Flink、Hazelcast、Kafka Streams、およびSparkの性能を評価するためにShuffleBenchが導入されました。

Resumen

ShuffleBenchは大規模なデータシャッフリング操作のための新しいストリーム処理ベンチマークであり、他のベンチマークとは異なる使用ケースに対応しています。Flinkは最高のスループットを達成し、Kafka Streamsに続きます。一方で、HazelcastはFlinkに比べて約10倍低いレイテンシでデータを処理します。Sparkでは、スループットとレイテンシの強い相関が観察されます。これらの結果は、ストリーム処理フレームワーク間のパフォーマンスを比較するために提供されています。

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arxiv.org

Estadísticas

Flinkは最高のスループットを達成しました。
Hazelcastは非常に低いレイテンシでデータを処理します。
Kafka Streamsも高いスループットを達成しました。
Sparkは他のフレームワークと比較して低いスループットを示しましたが、高いレイテンシがあります。

Citas

"ShuffleBench is our proposal for a new stream processing benchmark for large-scale data shuffling operations."
"Our evaluation provides the most recent benchmark results to the research community."
"We aim to support and foster research on stream processing by providing a standardized method that researchers and practitioners can use to compare their implementations, algorithms, and configurations."

Ideas clave extraídas de

ShuffleBench

by Söre... a las arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04570.pdf

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この研究結果が他の使用ケースにどれだけ転用可能か？

この研究で提案されたShuffleBenchは、大規模データシャッフリング操作向けの新しいストリーム処理ベンチマークです。既存のストリーム処理ベンチマークと比較して異なる使用ケースに対応しており、他のベンチマークでは得られない洞察を提供します。ShuffleBenchは一般的な要件からインスピレーションを受けて設計されており、実際の業務アプリケーションや研究で広く活用されることが期待されます。
ShuffleBenchは高度に構成可能であり、異なるシナリオでフレームワークを評価することが可能です。その柔軟性と汎用性により、他のドメインでも適用可能であり、将来的にさまざまな産業分野や環境で利用される可能性があります。また、オープンソースソフトウェアとして提供されており、コミュニティ内で共有・拡張することも容易です。

レイテンシとスループットの関係についてさらなる実験や調査が計画されていますか？

現在行われた実験結果ではSparkの場合、「スループット」と「レイテンシ」間に強い相関関係が見られました。これは通常、「スループット」を向上させる際に「レイテンシ」が増加し、「レイテンシ」を減少させる際に「スループット」が低下する傾向があったことを示唆しています。
今後も引き続きこの相互作用やバランスを探求し深堀した調査や実験を計画しています。特定条件下でどうすれば両者の最適なバランス点を見つけられるか、またそれぞれの影響要因や最適化手法等も含めた包括的な分析・検証を行う予定です。

ShuffleBenchが将来的にサポートする予定の追加品質や機能は何ですか？

ShuffleBenchは現在主要な品質属性（throughput, latency, scalability）へ焦点を当てていますが、将来的に信頼性（reliability）等追加品質へもサポート範囲拡大する予定です。
具体的には信頼性面ではエラー処理方法・冗長化戦略等多岐及んだ評価基準導入しパフォーマンス解析精度向上目指します。
また非均一配布記録サイズ・セレクティビティ率変更時挙動詳細把握目指すため各種パラメタ変更支援策開発進行中。
これら改善施策導入後再度幅広く産業界及び学術界から意見反映取込み製品改良推進展望ございます。