SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:research.chalmers.se:9a4bd4f2-0d3a-4c16-a480-872978438463"
 

Sökning: id:"swepub:oai:research.chalmers.se:9a4bd4f2-0d3a-4c16-a480-872978438463" > Accelerating Stream...

Accelerating Stream Processing Queries with Congestion-aware Scheduling and Real-time Linux Threads

Frasca, Fausto (författare)
Universita di Pisa,University of Pisa
Gulisano, Vincenzo Massimiliano, 1984 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Mencagli, Gabriele (författare)
Universita di Pisa,University of Pisa
visa fler...
Palyvos-Giannas, Dimitrios, 1991 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Torquati, Massimo (författare)
Universita di Pisa,University of Pisa
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2023
2023
Engelska.
Ingår i: Proceedings of the 20th ACM International Conference on Computing Frontiers 2023, CF 2023. ; , s. 144-153
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Stream Processing Engines (SPEs) have been used by companies and industries to develop queries able to extract insights from data streams. The Edge/IoT context poses additional challenges, since streaming queries need to run closer to data producers to save latency, i.e., on resource-constrained devices. Lachesis is a middleware helping Linux to schedule more efficiently threads of the SPE, which revealed useful especially for devices with limited CPU resources. Lachesis does not require any architectural change to the SPE implementation. It collects metrics from the SPE, and computes high-level priorities that are converted into hints to the Operating System to affect its actual scheduling of threads. This paper extends the initial contribution of Lachesis in two main directions: i) we optimize the policy assigning to threads a priority proportional to their actual load by accurately studying the implementation of Storm and Flink, two popular SPEs; ii) instead of restricting the OS scheduling to traditional SCHED_OTHER threads as done previously by Lachesis, we leverage the real-time capability of the modern Linux kernel. Our experimental evaluation shows that both enhancements provide important benefits compared with the previous version of Lachesis: we get +9.75% (average) throughput (+19% peak) with-27% latency on average (-40% peak).

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datorteknik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Engineering (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datavetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Sciences (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Datorsystem (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Computer Systems (hsv//eng)

Nyckelord

Apache Flink
Real-time Threads
Data Stream Processing
Linux Scheduler
Apache Storm

Publikations- och innehållstyp

kon (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Frasca, Fausto
Gulisano, Vincen ...
Mencagli, Gabrie ...
Palyvos-Giannas, ...
Torquati, Massim ...
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Data och informa ...
och Datorteknik
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Data och informa ...
och Datavetenskap
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Elektroteknik oc ...
och Datorsystem
Artiklar i publikationen
Av lärosätet
Chalmers tekniska högskola

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy