Grafer är en naturlig passform för modellering av begrepp som används för att lösa olika problem inom vetenskap, handel, teknik och styrning. Som svar på mångfalden av grafdata och algoritmer finns det många parallella och distribuerade grafbehandlingssystem. Hittills använder dock dessa plattformar en statisk modell av installation: de körs endast på en fördefinierad uppsättning maskiner. Detta väcker många begreppsmässiga och pragmatiska frågor, bland annat bristande överensstämmelse med grafbehandlingens mycket dynamiska karaktär, och kan leda till resursslöseri och höga driftskostnader. I detta arbete utforskar vi däremot fördelarna och nackdelarna med den dynamiska modellen för införande. Genom att bygga en treskikts benchmarkingram för att bedöma elasticitet i grafanalys genomför vi en fördjupad elasticitetsstudie av distribuerad grafbehandling. Vårt ramverk består av toppmoderna arbetsbelastningar, autoskalare och mätvärden, härledda från LDBC Graphalytics-riktmärket och SPEC RG Cloud Groups elasticitetsmått. Vi avslöjar fördelarna och kostnaderna för elasticitet i grafbehandling: medan elasticitet möjliggör finkornig resurshantering och inte försämrar applikationens prestanda, finner vi att grafens arbetsbelastning är känslig för datamigrering samtidigt som vi hyr ut eller släpper ut resurser. Dessutom identifierar vi icke-triviala interaktioner mellan skalningspolicyer och grafarbetsbelastningar, vilket ökar komplexiteten i resurshanteringen och schemaläggningen för grafbehandling.
Uta m.fl. REF har studerat elasticitet i grafbearbetning och föreslagit en benchmarkingram som kallas JoyGraph för elastisk grafbearbetning.
Elasticity in Graph Analytics? A Benchmarking Framework for Elastic Graph Processing
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}