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PANDA: performance Prediction for Parallel and dynamic Stream Processing

Agnihotri, Pratyush ; Koldehofe, Boris ; Binnig, Carsten ; Luthra, Manisha (2022)
PANDA: performance Prediction for Parallel and dynamic Stream Processing.
16th ACM International Conference on Distributed and Event-Based Systems. Copenhagen, Denmark (27.-30.06.2022)
doi: 10.1145/3524860.3543281
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Kurzbeschreibung (Abstract)

Distributed Stream Processing (DSP) systems highly rely on parallelism mechanisms to deliver high performance in terms of latency and throughput. Yet the development of such parallel systems altogether comes with numerous challenges. In this paper, we focus on how to select appropriate resources for parallel stream processing under the presence of highly dynamic and unseen workloads. We present PANDA that provides a novel learned approach for highly efficient and parallel DSP systems. The main idea is to provide accurate resource estimates and hence optimal parallelism degree using zero-shot cost models to ensure the performance demands.

Typ des Eintrags: Konferenzveröffentlichung
Erschienen: 2022
Autor(en): Agnihotri, Pratyush ; Koldehofe, Boris ; Binnig, Carsten ; Luthra, Manisha
Art des Eintrags: Bibliographie
Titel: PANDA: performance Prediction for Parallel and dynamic Stream Processing
Sprache: Englisch
Publikationsjahr: 15 Juli 2022
Verlag: ACM
Buchtitel: DEBS 2022: Proceedings of the 16th ACM International Conference on Distributed and Event-Based Systems
Veranstaltungstitel: 16th ACM International Conference on Distributed and Event-Based Systems
Veranstaltungsort: Copenhagen, Denmark
Veranstaltungsdatum: 27.-30.06.2022
DOI: 10.1145/3524860.3543281
Kurzbeschreibung (Abstract):

Distributed Stream Processing (DSP) systems highly rely on parallelism mechanisms to deliver high performance in terms of latency and throughput. Yet the development of such parallel systems altogether comes with numerous challenges. In this paper, we focus on how to select appropriate resources for parallel stream processing under the presence of highly dynamic and unseen workloads. We present PANDA that provides a novel learned approach for highly efficient and parallel DSP systems. The main idea is to provide accurate resource estimates and hence optimal parallelism degree using zero-shot cost models to ensure the performance demands.

Freie Schlagworte: parallel stream processing, zero-shot cost models
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Datentechnik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Datentechnik > Multimedia Kommunikation
20 Fachbereich Informatik
20 Fachbereich Informatik > Data Management (2022 umbenannt in Data and AI Systems)
DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio)
DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio) > Sonderforschungsbereiche
DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio) > Sonderforschungsbereiche > SFB 1053: MAKI – Multi-Mechanismen-Adaption für das künftige Internet
DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio) > Sonderforschungsbereiche > SFB 1053: MAKI – Multi-Mechanismen-Adaption für das künftige Internet > C: Kommunikationsmechanismen
DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio) > Sonderforschungsbereiche > SFB 1053: MAKI – Multi-Mechanismen-Adaption für das künftige Internet > C: Kommunikationsmechanismen > Teilprojekt C2: Informationszentrische Sicht
Hinterlegungsdatum: 16 Aug 2022 08:12
Letzte Änderung: 17 Nov 2022 11:35
PPN: 501727604
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