Den kontinuerliga ökningen av volym, variation och hastighet av Big Data exponerar datacenter resursskalning till ett energiutnyttjande problem. Traditionellt använder datacenter x86-64 (stora) servernoder med en effekt på tiotals till hundratals watt. Men på senare tid har lågeffektsystem (små) som ursprungligen utvecklats för mobila enheter uppvisat betydande förbättringar i prestanda. Dessa förbättringar skulle kunna leda till att så små system införs på servrar, vilket aviserades av de stora industriaktörerna. I detta sammanhang genomför vi systematiskt en prestandastudie av Big Data-utförande på små noder i jämförelse med traditionella stora noder, och presenterar insikter som skulle vara användbara för framtida utveckling. Vi kör Hadoop MapReduce, MySQL och in-minne Shark arbetsbelastningar på kluster av ARM big.LITTLE styrelser och Intel Xeon serversystem. Vi utvärderar utförandetid, energianvändning och total kostnad för att köra arbetsbelastningen på självvärd ARM och Xeon noder. Vår studie visar att det inte finns någon enda storlek passar alla regler för att bedöma effektiviteten i att utföra Big Data arbetsbelastning på små och stora noder. Men små minnesstorlekar, låga minnesbandbredder och I/O-bandbredder samt omogen programvara är eniga om att upphäva den lägre fördelen med ARM-servrar. Vi visar att I/O-intensiva MapReduce arbetsbelastningar är mer energieffektiva att köra på Xeon noder. Däremot, databas frågebehandling är alltid mer energieffektiv på ARM-servrar, till priset av något lägre genomströmning. Med mindre programvaruändringar, CPU-intensiva MapReduce arbetsbelastningar är nästan fyra gånger billigare att utföra på ARM-servrar.
Slutligen, Loghin et al. REF visar att I/O-intensiva MapReduce arbetsbelastningar är mer energieffektiva på x86-maskinen medan databasförfrågan alltid var mer energieffektiv på ARM-servrar.
A Performance Study of Big Data on Small Nodes
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}