Erlerntes Kostenmodell für die Operatorplatzierung in Edge-Cloud-Umgebungen

Concepts de base

COSTREAM ist ein neuartiges erlerntes Kostenmodell für verteilte Streaming-Verarbeitungssysteme, das genaue Vorhersagen der Ausführungskosten einer Streaming-Abfrage in einer Edge-Cloud-Umgebung ermöglicht. Das Kostenmodell kann verwendet werden, um eine erste Platzierung von Operatoren auf heterogener Hardware zu finden, was in diesen Umgebungen besonders wichtig ist.

Résumé

Die Arbeit präsentiert COSTREAM, ein neuartiges erlerntes Kostenmodell für verteilte Streaming-Verarbeitungssysteme, das genaue Vorhersagen der Ausführungskosten einer Streaming-Abfrage in einer Edge-Cloud-Umgebung ermöglicht. Das Kostenmodell kann verwendet werden, um eine erste Platzierung von Operatoren auf heterogener Hardware zu finden, was in diesen Umgebungen besonders wichtig ist.
Das Modell verwendet eine neuartige gemeinsame Darstellung von Abfrage, Daten und Hardware in einem lernbaren Graphen. Durch sorgfältig ausgewählte übertragbare Merkmale kann das Modell Kosten auch für zuvor ungesehene Abfragen und Hardware präzise vorhersagen.
In der Evaluation zeigt sich, dass COSTREAM hochgenaue Kostenvorhersagen für die erste Operatorplatzierung liefern kann und sogar auf ungesehene Platzierungen, Abfragen und Hardware verallgemeinern kann. Beim Einsatz von COSTREAM zur Optimierung der Platzierung von Streaming-Operatoren kann eine mediane Beschleunigung von etwa 21× im Vergleich zu Basislinien erreicht werden.

Stats

Die Ausführung der Streaming-Abfrage auf der optimierten Platzierung durch COSTREAM führt zu einer Latenz von 212 ms.
Die Ausführung der Streaming-Abfrage auf der optimierten Platzierung durch COSTREAM führt zu einem Durchsatz von 23,4 Ereignissen pro Sekunde.

Citations

"COSTREAM kann hochgenaue Kostenvorhersagen für die erste Operatorplatzierung liefern und sogar auf ungesehene Platzierungen, Abfragen und Hardware verallgemeinern."
"Beim Einsatz von COSTREAM zur Optimierung der Platzierung von Streaming-Operatoren kann eine mediane Beschleunigung von etwa 21× im Vergleich zu Basislinien erreicht werden."

Idées clés tirées de

COSTREAM

by Roman Heinri... à arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08444.pdf

Questions plus approfondies

Wie könnte COSTREAM um weitere Optimierungsziele wie Energieverbrauch oder Kosten erweitert werden?

Um COSTREAM um weitere Optimierungsziele wie Energieverbrauch oder Kosten zu erweitern, könnten zusätzliche Features und Metriken in das Modell integriert werden. Zum Beispiel könnten Energieverbrauchsmessungen für verschiedene Hardware-Ressourcen hinzugefügt werden, um die Energieeffizienz der Operatorplatzierung zu berücksichtigen. Kostenmetriken könnten auch in das Modell aufgenommen werden, um die finanziellen Auswirkungen verschiedener Platzierungsentscheidungen zu bewerten. Durch die Integration dieser zusätzlichen Ziele könnte COSTREAM zu einem umfassenderen Optimierungstool für Edge-Cloud-Umgebungen werden.

Welche Herausforderungen ergeben sich, wenn COSTREAM in Echtzeit-Umgebungen eingesetzt werden soll, in denen sich Hardwareressourcen dynamisch ändern?

Bei der Anwendung von COSTREAM in Echtzeit-Umgebungen mit sich dynamisch ändernden Hardwareressourcen ergeben sich mehrere Herausforderungen. Eine davon ist die Aktualisierung des Modells in Echtzeit, um die sich ändernden Hardwarebedingungen zu berücksichtigen. Dies erfordert eine kontinuierliche Datenerfassung und Modellanpassung, um genaue Vorhersagen für die Operatorplatzierung zu gewährleisten. Zudem müssen die Latenzzeiten minimiert werden, um die Echtzeitfähigkeit des Systems sicherzustellen. Die Skalierbarkeit des Modells und die Effizienz der Berechnungen sind ebenfalls wichtige Aspekte, die berücksichtigt werden müssen, um den Echtzeitbetrieb zu gewährleisten.

Wie könnte COSTREAM um Funktionen zur Laufzeitanpassung der Operatorplatzierung erweitert werden, um auf Änderungen in Abfragen oder Hardware zu reagieren?

Um COSTREAM um Funktionen zur Laufzeitanpassung der Operatorplatzierung zu erweitern, könnte ein kontinuierlicher Feedback-Mechanismus implementiert werden, der auf Änderungen in Abfragen oder Hardware reagiert. Dieser Mechanismus könnte Echtzeitdaten überwachen und das Modell entsprechend aktualisieren, um die Platzierung der Operatoren dynamisch anzupassen. Durch die Integration von Algorithmen für das Online-Lernen könnte COSTREAM kontinuierlich aus neuen Daten lernen und seine Vorhersagen verbessern. Darüber hinaus könnten Regel-basierte Systeme implementiert werden, um automatisch auf bestimmte Ereignisse zu reagieren und die Operatorplatzierung entsprechend anzupassen.