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Hardware-Conscious Stream Processing: A Survey
arXiv - CS - Databases Pub Date : 2020-01-16 , DOI: arxiv-2001.05667 Shuhao Zhang, Feng Zhang, Yingjun Wu, Bingsheng He, Paul Johns
arXiv - CS - Databases Pub Date : 2020-01-16 , DOI: arxiv-2001.05667 Shuhao Zhang, Feng Zhang, Yingjun Wu, Bingsheng He, Paul Johns
Data stream processing systems (DSPSs) enable users to express and run stream
applications to continuously process data streams. To achieve real-time data
analytics, recent researches keep focusing on optimizing the system latency and
throughput. Witnessing the recent great achievements in the computer
architecture community, researchers and practitioners have investigated the
potential of adoption hardware-conscious stream processing by better utilizing
modern hardware capacity in DSPSs. In this paper, we conduct a systematic
survey of recent work in the field, particularly along with the following three
directions: 1) computation optimization, 2) stream I/O optimization, and 3)
query deployment. Finally, we advise on potential future research directions.
中文翻译:
硬件意识流处理:调查
数据流处理系统 (DSPS) 使用户能够表达和运行流应用程序以连续处理数据流。为了实现实时数据分析,最近的研究一直专注于优化系统延迟和吞吐量。见证了计算机体系结构社区最近取得的巨大成就,研究人员和从业人员已经通过更好地利用 DSPS 中的现代硬件容量来研究采用硬件意识流处理的潜力。在本文中,我们对该领域的最新工作进行了系统调查,特别是以下三个方向:1)计算优化,2)流 I/O 优化,3)查询部署。最后,我们就潜在的未来研究方向提出建议。
更新日期:2020-01-17
中文翻译:
硬件意识流处理:调查
数据流处理系统 (DSPS) 使用户能够表达和运行流应用程序以连续处理数据流。为了实现实时数据分析,最近的研究一直专注于优化系统延迟和吞吐量。见证了计算机体系结构社区最近取得的巨大成就,研究人员和从业人员已经通过更好地利用 DSPS 中的现代硬件容量来研究采用硬件意识流处理的潜力。在本文中,我们对该领域的最新工作进行了系统调查,特别是以下三个方向:1)计算优化,2)流 I/O 优化,3)查询部署。最后,我们就潜在的未来研究方向提出建议。