Nachweis der Fehlertoleranz in zustandsbehafteten Datenfluss-Systemen

Zustandsbehaftete Datenflussysteme sind entscheidend, um grosse Mengen von ereignisbasierter Daten in Echtzeit zu verarbeiten. Diese Systeme werden in verschiedenen Anwendungen genutzt, besonders in Cloud-Umgebungen. Eine der grössten Herausforderungen bei zustandsbehafteten Datenflusssystemen ist der Umgang mit Ausfällen, da diese jederzeit während langlaufender Prozesse auftreten können. Effizientes Wiederherstellen nach solchen Ausfällen, ohne Fortschritt zu verlieren, ist wichtig für die Zuverlässigkeit dieser Systeme.

Insbesondere Apache Flink ist ein zustandsbehaftetes Datenflusssystem, das wegen seiner Fähigkeit, riesige Mengen an Daten zu verarbeiten und starke Garantien wie Fehlertoleranz zu bieten, an Beliebtheit gewonnen hat. Fehlertoleranz bedeutet, dass Benutzer das System betreiben können, ohne sich um Ausfälle kümmern zu müssen. Das System sollte Ausfälle nahtlos handhaben, sodass der Nutzer sich auf seine Aufgaben konzentrieren kann, anstatt sich um die Wiederherstellung nach Fehlern zu kümmern.

#Die Herausforderung der Fehlerwiederherstellung

Wenn ein Fehler in einem zustandsbehafteten Datenflusssystem auftritt, kann es zu erheblichem Datenverlust kommen, wenn man das System einfach neu startet. Daher benötigen diese Systeme komplexe Protokolle zur Fehlerwiederherstellung, um Effizienz und Zuverlässigkeit in Einklang zu bringen. Die Sicherstellung der Korrektheit dieser Wiederherstellungsprotokolle ist entscheidend für die Gesamtreliabilität des Systems.

Frühere Arbeiten haben Fehlertoleranz definiert, bei der Ausfälle so maskiert werden, dass die Benutzer sie nicht bemerken. Während einige verteilte Systeme nachgewiesenermassen Fehlertoleranz bieten, sind die Mechanismen hinter der Fehlertoleranz in zustandsbehafteten Datenflusssystemen, insbesondere bei Apache Flink, noch nicht umfassend nachgewiesen worden.

#Modellierung von zustandsbehafteten Datenflusssystemen

Um nachzuweisen, dass Apache Flink fehlertolerant ist, können wir es mit Hilfe kleiner Schritte in der operativen Semantik modellieren, eine Methode, die die Programmausführung im Detail definiert. Dieses Modell erlaubt es uns zu beobachten, wie sich das System während unterschiedlicher Ausführungsschritte verhält und wie es mit Fehlern umgeht. Es wird entscheidend sein, eine Definition von Fehlertoleranz zu liefern, die auf zustandsbehaftete Datenflusssysteme zutrifft und zu zeigen, dass die Implementierung effektiv von Fehlern abstrahieren kann.

Der zentrale Mechanismus zur Wiederherstellung von Fehlern in Apache Flink ist das Asynchronous Barrier Snapshotting (ABS) Protokoll. Dieses Protokoll nimmt regelmässig Schnappschüsse des Systemzustands auf, sodass es im Falle eines Fehlers auf den zuletzt erstellten Schnappschuss zurückgreifen kann. Frühere Arbeiten haben jedoch nicht formal über die Fehlertoleranz in Bezug auf dieses Protokoll nachgedacht.

#Der Bedarf an formalen Nachweisen

Die formale Verifikation beinhaltet den mathematischen Nachweis, dass das Verhalten eines Systems seinen Spezifikationen entspricht. Während viele Systeme in Bereichen wie Compiler und Betriebssysteme formaler Verifikation unterzogen wurden, fehlt es zustandsbehafteten Datenflusssystemen noch an umfassender Verifikation. Unser Ziel ist es, diese Lücke zu schliessen und einen verifizierten Ansatz für zustandsbehaftete Datenflusssysteme zu bieten.

Dieses Papier skizziert die ersten Schritte, um einen verifizierten Rahmen für diese Systeme bereitzustellen, indem es:

1. Fehlertoleranz definiert.
2. Ein Modell eines zustandsbehafteten Datenflusssystems unter Verwendung kleiner Schritte in der operativen Semantik konstruiert, mit Fokus auf Absturz-Wiederherstellungsfehlern und geordneten Kanälen.
3. Nachweist, dass dieses Modell effektiv von Fehlern abstrahieren kann und Fehlertoleranz demonstriert.

#Beobachtbare Erklärbarkeit

Um Fehlertoleranz zu etablieren, führen wir das Konzept der beobachtbaren Erklärbarkeit ein. Dieses Konzept besagt, dass der beobachtbare Output des Systems konsistent bleiben sollte, selbst wenn Fehler auftreten. Indem wir eine Beobachtungsfunktion verwenden, die sich auf beobachtbare Outputs konzentriert, können wir zeigen, dass ein System fehlertolerant ist, wenn seine Implementierung durch die fehlerfreie Version erklärt werden kann.

#Beiträge dieses Papiers

Die wesentlichen Beiträge dieses Papiers sind:

1. Die erste operationale Semantik für das Asynchronous Barrier Snapshotting Protokoll in einem zustandsbehafteten Datenflusssystem.
2. Eine neuartige Definition von Fehlertoleranz, die für Programmiermodelle, die mit kleiner Schritt-semantik ausgedrückt werden, massgeschneidert ist.
3. Ein formaler Nachweis, dass das Implementierungsmodell fehlertolerant ist und gleichzeitig Liveness gewährleistet; was bedeutet, dass das System schliesslich Ausgaben für alle gegebenen Epochen produzieren wird.

#Hintergrund zu Fehlern in verteilten Systemen

Verteilte Systeme bestehen aus mehreren Prozessen, die über Netzwerke kommunizieren. Fehler sind in solchen Systemen aufgrund ihrer Grösse und Langlebigkeit häufig. Fehlertoleranz ist wichtig, da sie es dem Nutzer ermöglicht, von Fehlern abzusehen und unter der Annahme zu arbeiten, dass das System korrekt funktioniert.

#Überblick über zustandsbehaftete Datenflusssysteme

Zustandsbehaftete Datenflusssysteme sind durch ihre Fähigkeit zur effektiven Skalierung von Workloads für die Echtzeitdatenverarbeitung beliebt geworden. Sie bieten hohe Durchsatzraten und niedrige Latenzzeiten, während sie starke Garantien wie Fehlertoleranz aufrechterhalten. In diesen Systemen werden Daten durch azyklische Datenflussgraphen verarbeitet, wobei jeder Knoten eine Verarbeitung Aufgabe darstellt und die Kanten Datenströme repräsentieren.

Apache Flink ist ein bemerkenswertes Beispiel für ein zustandsbehaftetes Datenflusssystem, das die Verarbeitung mit hohen Durchsatzraten unterstützt. Der Hauptaspekt dieser Systeme ist ihre Fähigkeit, sich von Fehlern zu erholen, ohne Fortschritt zu verlieren.

#Das Asynchronous Barrier Snapshotting Protokoll

Das ABS-Protokoll verwendet einen auf Checkpointing basierenden Wiederherstellungsprozess, bei dem das System regelmässig Schnappschüsse seines Zustands aufnimmt. Nach einem Fehler kann das System auf den zuletzt abgeschlossenen Schnappschuss zurückgreifen, anstatt von vorne zu beginnen. Dieses Protokoll adressiert die Herausforderung kontinuierlicher Berechnungen und stellt sicher, dass Schnappschüsse kausal konsistent sind und einen vollständigen Zustand des Systems zu einem bestimmten Zeitpunkt repräsentieren.

#Fehlerwiederherstellungsprozess im ABS

In zustandsbehafteten Datenflusssystemen muss der Wiederherstellungsprozess sicherstellen, dass keine in Bearbeitung befindlichen Ereignisse (Ereignisse, die gerade verarbeitet werden) in Schnappschüsse aufgenommen werden. Das ABS-Protokoll ist so ausgelegt, dass solche Ereignisse eliminiert werden, was die Effizienz der Fehlerwiederherstellung erhöht.

Der Wiederherstellungsprozess besteht aus mehreren Schritten, darunter das Aufnehmen von Schnappschüssen des aktuellen Zustands und das Ausrichten zukünftiger Verarbeitungen, um sicherzustellen, dass das System auf einen konsistenten Zustand zurückgreifen kann. Diese Methode ermöglicht es dem System, sich ohne erhebliche Verluste zu erholen.

#Implementierungsmodell

Das Implementierungsmodell eines zustandsbehafteten Datenflusssystems wird vorgestellt, um zu formalizieren, wie Aufgaben eingehende Nachrichten verarbeiten und den Zustand aufrechterhalten. Jede Verarbeitung Aufgabe kann Nachrichten konsumieren, Ausgaben erzeugen und mit Fehlern umgehen. Das Modell skizziert, wie diese Aufgaben innerhalb des grösseren Systems zusammenarbeiten, einschliesslich des Umgangs mit Ereignissen und Fehlern.

#Nachweis der Fehlertoleranz

Um zu zeigen, dass ein zustandsbehaftetes Datenflusssystem fehlertolerant ist, müssen wir eine Folge von Schritten - sogenannte Spuren - konstruieren, die demonstrieren, wie sich das System verhält, ohne die Fehler offenzulegen. Durch das Manipulieren dieser Spuren können wir eine ideale Ausführung erzeugen, die alle Fehler maskiert und mit dem erwarteten Verhalten des Systems übereinstimmt.

#Umgang mit Fehlern in der Ausführung

Beim Modellieren einer Systemausführung ist es wichtig, potenzielle Fehler zu berücksichtigen und sicherzustellen, dass sie den insgesamt beobachtbaren Output nicht stören. Wir zeigen, dass eine Ausführung als eine Reihe von Schritten erklärt werden kann, die umgeordnet und kombiniert werden, um fehlgeschlagene Schritte zu entfernen und dabei das beobachtbare Verhalten des Systems zu bewahren.

#Liveness des Implementierungsmodells

Neben dem Nachweis der Fehlertoleranz müssen wir zeigen, dass das Implementierungsmodell schliesslich Ausgaben für alle Epochen produzieren wird. Diese Liveness-Eigenschaft stellt sicher, dass das System, trotz potenzieller Fehler, weiterhin korrekt funktioniert und die gewünschten Ergebnisse liefert.

#Fazit

Diese Arbeit befasst sich mit dem kritischen Thema der Fehlertoleranz in zustandsbehafteten Datenflusssystemen, insbesondere in Systemen wie Apache Flink. Durch die Bereitstellung einer formalen Definition und eines Nachweises der Fehlertoleranz mithilfe beobachtbarer Erklärbarkeit stellen wir sicher, dass Benutzer diese Systeme betreiben können, ohne direkt mit Fehlern umgehen zu müssen.

Zukünftige Arbeiten werden sich mit der Implementierung eines vollständig verifizierten zustandsbehafteten Datenflusssystems basierend auf diesen Prinzipien befassen und die Ergebnisse auf verwandte Arbeiten in verteilten Programmiermodellen anwenden. Diese Forschung legt die Grundlage für den Aufbau zuverlässigerer und effizienterer Systeme, die nahtlos mit Fehlern umgehen können.