Simplifying self-adaptive distributed stream processing in C++

• Autor(a) principal: Löff, Júnior Henrique
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS
• Texto Completo: https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/10783
• topic: Stream Processing; Distributed Systems; Parallel Programming; Programming Abstractions; Stream Parallelism; Self-Adaptive; C++; Processamento de Stream; Sistemas Distribuídos; Programação Paralela; Abstrações de Programação; Paralelismo de Stream; Auto-Adaptativo; C++; CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO

Fontes de dados como sensores IoT, logs de usuários, monitoramento de sinais vitais e streaming de vídeo estão cada vez mais presentes na sociedade. Muitas vezes, essas fontes produzem uma massiva quantidade de dados que os sistemas de computação tradicionais têm dificuldade para lidar. O processamento de stream é uma abordagem computacional que consegue lidar com essas cargas de trabalho massivas, atendendo aos requisitos de baixa latência e alta vazão. No entanto, desenvolver um sistema de streaming é uma tarefa desafiadora. Soluções como o Apache Flink e Apache Storm fornecem diversas abstrações de programação para tolerância a falhas, escalonamento, protocolos de comunicação e muitos outros mecanismos que ajudam os programadores a implementar códigos paralelos e distribuídos. Essas ferramentas são principalmente escritas em linguagens de programação de alto nível como Java e Scala. No entanto, no domínio de computação de alto desempenho, os programadores têm poucas opções de abstração de programação de alto nível quando se trata de sistemas de computação distribuídos escritos em linguagens de sistema como C/C++. Consequentemente, esses programadores muitas vezes dependem de ferramentas de mais baixo nível como o MPI para implementar aplicações distribuídas. Além disso, com MPI é comum empregar-se um modelo de programação estática para implementar aplicações distribuídas, opondo-se ao processamento de stream que lida dinamicamente com cargas de trabalho irregulares que variam em conteúdo, formato, tamanho e taxa de entrada. Os sistemas de processamento de stream devem permitir reconfigurações para se auto-adaptarem a picos no fluxo de dados, desacelerações e problemas de balanceamento de carga. Este trabalho tem como objetivo abordar esses desafios investigando os aspectos de adaptabilidade de sistemas distribuídos de processamento de stream. Para isso, introduziu-se uma nova ferramenta em C++ chamada MPR (Message Passing Runtime), que simplifica a implementação de aplicações distribuídas de processamento de stream. Além disso, criou-se uma nova estratégia que suporta as funcionalidades auto-adaptativas do MPR. A estratégia implementa algoritmos para lidar com a criação dinâmica de processos e inclui um protocolo de sincronização para coordenação de processos distribuídos. Experimentos mostraram que o MPR consegue alcançar desempenho comparável a uma implementação MPI. Além disso, foram realizados experimentos para avaliar e caracterizar a auto-adaptatividade do MPR. Os experimentos de caracterização revelaram que o MPR é capaz de se autoconfigurar em resposta a variações na carga de trabalho. Com este trabalho, o MPR torna-se uma nova opção para implementar, testar e analisar algoritmos auto-adaptativos para processamento distribuído de stream.