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


Core Concepts
ShuffleBench introduces a new benchmark for evaluating stream processing frameworks' performance in large-scale data shuffling operations.
Abstract
Distributed stream processing frameworks help build scalable and reliable applications for continuous data streams. ShuffleBench focuses on shuffling data records for state-local aggregations. The benchmark provides metrics for latency, throughput, and scalability. Flink achieves the highest throughput, while Hazelcast has the lowest latency. The paper outlines the benchmark's design, task sample, and evaluation methods. Experimental evaluations compare Flink, Hazelcast, Kafka Streams, and Spark. Results show Flink with high throughput, Hazelcast low latency, and Spark's trade-off between throughput and latency. Further research aims to support additional qualities like reliability.
Stats
이 논문은 Flink가 가장 높은 처리량을 달성하고, Hazelcast가 가장 낮은 지연 시간을 갖는다. ShuffleBench는 지연 시간, 처리량 및 확장성을 위한 측정 항목을 제공한다.
Quotes
"Flink achieves the highest throughput, while Hazelcast processes data streams with the lowest latency."

Key Insights Distilled From

by Söre... at arxiv.org 03-08-2024

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

Deeper Inquiries

어떻게 다른 use case에 대한 benchmark 결과를 다른 use case로 전이할 수 있을까?

다른 use case에 대한 benchmark 결과를 다른 use case로 전이하기 위해서는 몇 가지 주요 단계를 따라야 합니다. 유사성 식별: 먼저, 두 use case 간의 유사성을 식별해야 합니다. 이는 두 use case가 다루는 데이터 유형, 처리 방식, 시스템 아키텍처 등을 비교하여 이해하는 것을 의미합니다. 변수 분석: 각 use case에서 어떤 변수가 결과에 영향을 미치는지 분석해야 합니다. 이러한 변수는 처리량, 지연 시간, 확장성 등과 같은 성능 측정 항목일 수 있습니다. 전이 가능성 평가: 이러한 변수가 다른 use case로 전이될 수 있는지 평가해야 합니다. 예를 들어, 처리량이 높은 use case의 결과가 처리량이 낮은 use case로 전이될 수 있는지 고려해야 합니다. 적절한 조정: 결과를 다른 use case에 맞게 조정해야 합니다. 이는 변수의 스케일 조정, 측정 방법의 수정, 또는 다른 환경에서의 실험 실행 등을 포함할 수 있습니다. 이러한 단계를 따르면 다른 use case에 대한 benchmark 결과를 보다 효과적으로 전이할 수 있습니다.

어떻게 이 논문에서 사용된 ad-hoc throughput 측정 방법이 실제 처리량을 어떻게 과대 추정하는가?

이 논문에서 사용된 ad-hoc throughput 측정 방법은 일정한 속도로 데이터를 생성하고 처리되는 양을 측정하는 방법입니다. 이 방법은 데이터 양이 처리량을 제한하지 않는 한 데이터를 생성하고 처리하는 속도를 측정합니다. 이 방법은 실제 처리량을 과대 추정할 수 있는 몇 가지 이유가 있습니다. 배치 처리: 일부 프레임워크는 데이터를 일괄적으로 처리하므로 데이터 양이 증가하면 처리 시간도 증가할 수 있습니다. 이로 인해 데이터 양이 증가하면 처리량이 증가하지 않을 수 있습니다. 최적화: 일부 최적화 기술은 데이터 양이 많을 때 더 높은 처리량을 달성할 수 있습니다. 그러나 ad-hoc 측정 방법은 이러한 최적화를 고려하지 않을 수 있습니다. 데이터 큐잉: 데이터가 큐에 대기하고 있을 때 발생하는 지연으로 인해 실제 처리량이 과대 추정될 수 있습니다. 따라서 ad-hoc throughput 측정 방법은 실제 처리량을 과대 추정할 수 있으며, 이를 고려하여 결과를 해석해야 합니다.

신뢰성과 같은 추가 품질을 지원하기 위해 ShuffleBench는 어떻게 발전할 수 있을까?

ShuffleBench가 신뢰성과 같은 추가 품질을 지원하기 위해 발전할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 신뢰성 측정 도구 도입: ShuffleBench에 신뢰성을 측정하는 새로운 도구나 메트릭을 도입하여 신뢰성 측정을 강화할 수 있습니다. 다양한 실험 환경 고려: 다양한 실험 환경에서 ShuffleBench를 실행하여 신뢰성을 평가할 수 있도록 확장할 수 있습니다. 이는 다양한 네트워크 조건, 하드웨어 구성 등을 포함할 수 있습니다. 실시간 모니터링 기능 추가: ShuffleBench에 실시간 모니터링 기능을 추가하여 실험 중에 신뢰성을 실시간으로 모니터링하고 평가할 수 있도록 할 수 있습니다. 자동화 및 스케일링 기능 강화: ShuffleBench의 자동화 및 스케일링 기능을 강화하여 대규모 실험을 수행하고 신뢰성을 평가하는 데 더 많은 유연성을 제공할 수 있습니다. 이러한 발전을 통해 ShuffleBench는 신뢰성 및 기타 추가 품질을 지원하는 더 강력한 벤치마킹 도구로 발전할 수 있습니다.
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