소개: Event Processing의 속도에 대한 중요한 필요

이 웹 사이트는 귀하가 웹 사이트를 탐색하는 동안 귀하의 경험을 향상시키기 위해 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키들 중에서 필요에 따라 분류 된 쿠키는 웹 사이트의 기본적인 기능을 수행하는 데 필수적이므로 브라우저에 저장됩니다. 또한이 웹 사이트의 사용 방식을 분석하고 이해하는 데 도움이되는 제 3 자 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키는 귀하의 동의하에 만 브라우저에 저장됩니다. 이러한 쿠키를 거부 할 수도 있습니다. 이러한 쿠키 중 일부를 선택 해제하면 검색 환경에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 쿠키는 이러한 쿠키를 거부 할 수도 있습니다. 이러한 쿠키 중 일부를 선택 해제하면 검색 환경에 영향을 미칠 수 있습니다.

Event Processing Pipelines에 대한 이해

이 웹 사이트는 귀하가 웹 사이트를 탐색하는 동안 귀하의 경험을 향상시키기 위해 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키들 중에서 필요에 따라 분류 된 쿠키는 웹 사이트의 기본적인 기능을 수행하는 데 필수적이므로 브라우저에 저장됩니다. 또한이 웹 사이트의 사용 방식을 분석하고 이해하는 데 도움이되는 제 3 자 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키는 귀하의 동의하에 만 브라우저에 저장됩니다. 이러한 쿠키를 거부 할 수도 있습니다. 이러한 쿠키 중 일부를 선택 해제하면 검색 환경에 영향을 미칠 수 있습니다.

데이터 Ingestion

이 파이프라인은 ingestion로 시작합니다. 웹 서버, 메시지 브로커, 또는 하드웨어 센서와 같은 외부 소스에서 이벤트를 수신. Ingestion은 가변 입력 속도와 잠재적으로 대규모의 통화를 처리해야합니다. 일반적인 기술은 Apache Kafka, NATS, RabbitMQ 또는 사용자 정의 UDP 기반 수신기를 포함합니다. KeyOptimize는 여기에 비 차단 I / O, 풀 연결 및 가능한 경우 제 복사 탈선을 고용합니다. 예를 들어, Kafka의 [[LT][LT[LT]F]:[[[LT]]][[[[LT]]]]]][[[[]]]]]]]][[[]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]][[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]

관련 상품

필터링은 언류 처리 하중을 줄이기 위해 초기 이벤트를 제거. 이 단계는 종종 간단한 사전 처리 체크를 실행합니다. 대기 시간을 최소화하려면 필터링은 이벤트의 가장 원시 형태로 작동해야합니다 (예 : 전체 탈선화 전에 바이트). 사용 [[FLT :0]]Bloom 필터[[FLT :1]] 또는 [FLT :2]]probabilistic data Structures[FLT :3]은 높은 시나리오에서 회원을 가속화 할 수 있습니다.

관련 기사

Transformation enriches, greges, 또는 event data. 이 단계는 일반적으로 가장 많이 얽혀있다. 일반적인 작업에는 데이터 형식 변환, 필드 추출, 창 집계, 기계 학습 inference가 포함되어 있습니다. 최적화는 여기에 columnar data model, 사전 할당된 버퍼 및 just-in-time (JIT) compile-in-time (JLT:0]]]]], pre-allocated buffers, ]]].

제품정보

최종 단계는 데이터베이스, API, 또는 다운스트림 파이프라인과 같은 싱크에 처리 된 이벤트를 제공합니다. 출력은 신뢰할 수 있지만 빠릅니다. 기술에는 ] 비동기 쓰기], 배치] (미래를 추가하는 주의적인 플러시 간격으로), 연결 풀링. 준비된 진술을 사용하여 데이터베이스에 쓰기 할 때 인덱스는 각 덮음을 줄일 수 있습니다.

최적화를 위한 전략

파이프라인 최적화는 전체적인 보기를 필요로 합니다 — 1단계의 변화는 다른 사람에 영향을 미칩니다. 아래는 실제적인 구현 지도와 핵심 전략입니다.

Lean Data Structures로 가공 오버 헤드 감소

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병렬 처리 및 Deterministic Concurrency

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효율적인 데이터 직렬화

직렬화는 종종 가장 큰 단일 기여자 파이프 라인 대기 시간. 속도, 스키마 진화, 상호 운용성 사이에 거래하는 일련 형식을 선택하십시오. 절대 낮은 대기 시간 동안, FlatBuffers과 Cap'n Proto는 0-copy 읽기 허용 - 데이터는 디코딩없이 버퍼에서 직접 액세스됩니다. [LTLT:[LT:]]:]:]:2]:7]:7]

네트워크 통신 최적화

네트워크 지연은 종종 하드 경계입니다. 동일한 호스트 또는 동일한 랙에 파이프라인 단계를 충돌하여 감소시키면 RDMA 또는 InfiniBand]]를 사용하여 인터 노드 전송을 사용합니다. 응용층에서 배치 이벤트를 전송하기 전에 (하지만 배치 크기를 작은 충분한 대기 시간을 추가하지 마십시오). [[space:][[space:2]][FLT:]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]

레버리지 하드웨어 가속

GPU 및 FPGAs는 필터링 및 변환에서 일반적으로 대규모 병렬 계산에 능가합니다. 예를 들어, Jetson GPU은 실시간 비디오 분석 파이프라인에 사용될 수 있으며, FPGA는 금융 교환에서 주문 매칭에 인기가 있습니다. 그러나 하드웨어 가속은 복잡성을 추가하고 가장 뜨거운 경로에 예약됩니다. CPU와 가속기 사이의 데이터 전송의 오버 헤드를 평가하십시오. 종종 큰 배치를 실현하는 것이 좋습니다.

압력 및 유량 제어

제어 입력 압도적인 파이프 라인 및 지연 시간 스파이크 발생할 수 있습니다. backpressure: upstream 단계는 다운 스트림이 혼잡 될 때 느립니다. 민감 스트림 (예 : [[FLT : 0]]Project Reactor], Akka Streams]) 표준 backpressure 신호를 제공합니다. Kafka 기반 파이프라인에서 [FLT:][FLT:][FLT:]]]]]]].

모니터링 및 조정

최적화는 측정, 분석, 조정의 지속적인 주기입니다. 정확한 감시 없이, 노력은 장님입니다.

Key Metrics를 추적

  • End-to-end latency (p50, p99, p999) - 파이프라인 성능의 궁극적인 측정.
  • Throughput - 두 번째 입력 및 각 단계 종료 당 이벤트.
  • CPU 사용 과 ]GC 패러세스] - 일관화 병목 또는 메모리 압력을 식별합니다.
  • 네트워크 왕복 시간과 패키지 손실] - 원격 파이프라인 단계에 대한.
  • Queue depths 각 단계에서 - backpressure 또는 unbalanced 용량을 나타냅니다.

직업 및 비주얼화 도구

Prometheus)는 메트릭 컬렉션과 Grafana 대시보드에 대한. 분산 추적 (단계가 지연되는 피임), Jaeger 또는 ZipkinLTLT:0LT]은 개별적 특성에 대한 ]]]의 ]]]를 통해 ]]]를 제공합니다.

튜닝 전략

  • Adjust concurrency: CPU-bound Operation saturate가 있는 지점까지 스레드를 증가; oversubscription을 피하십시오.
  • Buffer size: 더 큰 버퍼 증가 처리량 그러나 대기시간을 추가합니다. 원하는 p99 내에서 대기 시간을 유지하려면 Tune.
  • Batch size: 쓰기, 일괄 처리만 플러시 간격이 제어되는 경우; 크기 기반 및 시간 기반 플러시를 함께 사용하십시오.
  • Garbage collection: JVM 파이프라인에서, G1GC 또는 ZGC로 전환하고, 이전 세대의 대형 개체를 직접 할당합니다.
  • CPU pinning: 특정 코어에 바인딩 파이프라인 스레드는 캐시 로컬성을 개선하고 컨텍스트 전환을 감소시킵니다.

고급 고려 사항

극단적인 낮은 대기 시간 체계를 위해, 더 건축 본은 놀이로 옵니다.

이벤트 Sourcing 및 CQRS

이벤트 소싱은 이벤트의 로그로 모든 상태 변경을 저장하고, 세분화 재생을 허용. 명령 쿼리 책임 세분화 (CQRS)과 결합, 읽기 모델은 낮은 부족 쿼리에 최적화 될 수 있으며 작업은 부록 만 남아. 이 데이터베이스 병목에서 파이프라인을 분리합니다.

Stateful vs. Stateless 처리

Stateless Stage는 스케일과 최적화가 용이합니다. 그러나 많은 사용 사례 (예 : 사용자 세션 집계)는 국가가 필요합니다. ] 조립된 state store (Kafka Streams의 RocksDB와 같은) 또는 ]in-memory map:8]를 사용하여 복제합니다. 실패를 살아야 하는 상태의 경우 [[LTLTLT:7]]]]]를 사용하여 [LT:7]]]를 사용하십시오.

Stream Processing Frameworks의 특징

Apache Flink, Kafka Streams, ]Apache Beam]는 내장 최적화를 제공합니다: 연산자 chaining, state management, checkpointing, 그리고 정확하게 온스 semantics. 그들은 많은 저수준의 우려를 초래하지만 그 자체를 추가할 수 있습니다 (초기). (FLT:7]):]]:]]]]:]]]

관련 기사

낮은 대기 시간 동안 최적화 된 이벤트 처리 파이프라인은 소프트웨어 디자인, 하드웨어 악용, 지속적인 성능 엔지니어링을 겪는 다각적 인 분야입니다. 파이프라인의 데이터 흐름과 측정 전류 성능을 각 단계에서 이해함으로써 시작하십시오. 대상 최적화를 적용하십시오. 린 데이터 구조, 평행, 효율적인 직렬화 및 하드웨어 가속도 적절한 경우. 모니터링을 멈추지 마십시오. Prometheus 및 Jaeger와 같은 도구를 사용하여 반복을 조기 탐지하십시오. 방법적 접근으로, 당신은 이벤트 처리에 대한 자세한 내용을 볼 수 있습니다.[2]F][2F]]