Анализ альтернативных архитектур управления транзакциями в "облачной" среде

Дональд Коссман, Тим Краска и Саймон Лоузинг
Перевод: Сергей Кузнецов

Назад Содержание

7. Заключение

В этой статье представлены результаты первого исследования сквозной производительности и стоимости выполнения транзакционных корпоративных Web-приложений с применением альтертнативных "облачных" служб. Поскольку этот рынок еще не является зрелым, показатели стоимости и производительности альтернативных служб значительно различаются. Большинству служб свойственны проблемы масштабируемости. В этой связи интересны наблюдения за поведением разных служб в ситуациях перегрузки. Что касается стоимости, стало ясно, что у разных поставщиков "облачных" служб имеются разные бизнес-модели, и что они ориентируются на разные виды приложений. Похоже, что компания Google в большей степени заинтересована в поддержке небольших приложений с низкими рабочими нагрузками, а Azure в настоящее время является наиболее подходящей службой для поддержки средних и крупных приложений. Публичные "облачные" среды часто критикуют за отсутствие поддержки загрузки данных крупного объема. Эта критика подтверждается нашими экспериментами. По-прежнему трудно загрузить терабайт или больший объем исходных данных на основе API, обеспечиваемых поставщиками служб.

Нам не удалось ответить на более фундаментальный вопрос о том, в чем состоит правильная архитектура управления данными в "облачной" среде. Неясно, являются ли полученные нами результаты проявлением текущего уровня зрелости исследованных служб, или же в них отражаются фундаментальные особенности использованных архитектур. Мы надеямся, что наше исследование приведет к постоянному отслеживанию развития альтернативных подходов и продуктов управлению данными в "облаках".

8. Литература

[1] Amazon. Amazon WebServices, October 2009.

[2] C. Binnig, D. Kossmann, T. Kraska, and S. Loesing. How is the Weather Tomorrow? Towards a Benchmark for the Cloud. In Proc. of DBTest, pages 1–6, 2009.

[3] M. Brantner, D. Florescu, D. A. Graf, D. Kossmann, and T. Kraska. Building a Database on S3. In Proc. of SIGMOD, pages 251–264, 2008.

[4] E. A. Brewer. (Invited Talk) Towards Robust Distributed Systems. In Proc. of PODC, page 7, 2000.

[5] R. Buck-Emden. The SAP R/3 System. Addison-Wesley, 2nd edition, 1999.

[6] M. J. Carey, D. J. DeWitt, and J. F. Naughton. The 007 Benchmark. In Proc. of SIGMOD, pages 12–21, 1993.

[7] M. J. Carey, D. J. DeWitt, J. F. Naughton, M. Asgarian, P. Brown, J. Gehrke, and D. Shah. The BUCKY Object-Relational Benchmark (Experience Paper). In Proc. of SIGMOD, pages 135–146, 1997.

[8] S. Ceri and G. Pelagatti. Distributed databases principles and systems. McGraw-Hill, Inc., 1984.

[9] Danga. MemCached, October 2009.

[10] D. J. DeWitt. The Wisconsin Benchmark: Past, Present, and Future. In J. Gray, editor, The Benchmark Handbook for Database and Transaction Systems , 2nd edition. Morgan Kaufmann, 1993.

[11] D. J. DeWitt, P. Futtersack, D. Maier, and F. Velez. A Study of Three Alternative Workstation-Server Architectures for Object Oriented Database Systems. In Proc. of VLDB, pages 107–121, 1990.

[12] D. Florescu and D. Kossmann. . SIGMOD Rec., 38(1):43–48, 2009. Rethinking Cost and Performance of Database Systems
Имеется перевод на русский язык: Даниела Флореску, Дональд Коссман. Переосмысление стоимости и производительности систем баз данных, 2009.

[13] J. Furman, J. Karlsson, J. Leon, A. Lloyd, S. Newman, and P. Zeyliger. Megastore: A Scalable Data System for User Facing Applications. In Proc. of SIGMOD, 2008.

[14] Gartner. Gartner Top Ten Disruptive Technologies for 2008 to 2012. Emerging Trends and Technologies Roadshow, 2008.

[15] T. Kraska, M. Hentschel, G. Alonso, and D. Kossmann. Consistency Rationing in the Cloud: Pay Only when it Matters. In Proc. of VLDB, volume 2, pages 253–264, 2009.
Имеется перевод на русский язык: Тим Краска, Мартин Хеншель, Густаво Алонсо, Дональд Коссман . Рационализация согласованности в "облаках": не платите за то, что вам не требуется, 2010.

[16] U. F. Minhas, J. Yadav, A. Aboulnaga, and K. Salem. Database Systems on Virtual Machines: How Much Do You Lose? In ICDE Workshops, pages 35–41, 2008.

[17] MySQL-AB. Benchmarking Highly Scalable MySQL Clusters, October 2009.

[18] Oracle. Oracle Real Application Clusters, October 2009.

[19] A. Pavlo, E. Paulson, A. Rasin, D. J. Abadi, D. J. DeWitt, S. Madden, and M. Stonebraker. A Comparison of Approaches to Large-Scale Data Analysis. In Proc. of SIGMOD, pages 165–178, 2009.
Имеется перевод на русский язык: Эндрю Павло, Эрик Паулсон, Александр Разин, Дэниэль Абади, Дэвид Девитт, Сэмюэль Мэдден, Майкл Стоунбрейкер. Сравнение подходов к крупномасштабному анализу данных, 2009.

[20] C. Plattner and G. Alonso. Ganymed: Scalable Replication for Transactional Web Applications. In Proc. of Middleware, pages 155–174, 2004.

[21] A. Schmidt, F. Waas, M. L. Kersten, M. J. Carey, I. Manolescu, and R. Busse. XMark: A Benchmark for XML Data Management. In Proc. of VLDB, pages 974–985, 2002.

[22] S. Sengupta. SQL Data Services: A Lap Around. In Microsoft Professional Developers Conference (PDC), 2008.

[23] W. Sobel, S. Subramanyam, A. Sucharitakul, J. Nguyen, H. Wong, A. Klepchukov, S. Patil, A. Fox, and D. Patterson. Cloudstone: Multi-Platform, Multi-Language Benchmark and Measurement Tools for Web 2.0. In Proc. of CAA, 2008.

[24] M. Stonebraker. The Case for Shared Nothing. IEEE Database Eng. Bull., 9(1):4–9, 1986.

[25] M. Stonebraker, J. Frew, K. Gardels, and J. Meredith. The Sequoia 2000 Benchmark. In Proc. of SIGMOD, pages 2–11, 1993.

[26] M. Stonebraker and J. M. Hellerstein, editors. Readings in Database Systems. Morgan Kaufmann, 4th edition, 2005.

[27] A. Tanenbaum and M. van Steen. Distributed Systems: Principles and Paradigms. Prentice Hall, 2002.

[28] TPC. TPC-W 1.8. TPC Council, 2002.

[29] W. Vogels. Eventually Consistent. Commun. ACM, 52(1):40–44, 2009.

Назад Содержание