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# Computerwissenschaften# Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing# Hardware-Architektur

Optimierung von Key-Value-Stores mit FPGA-Technologie

Erforsche, wie FPGA die Leistung von Key-Value-Stores für moderne Anwendungen verbessert.

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Inhaltsverzeichnis

Key-Value-Stores sind Systeme, die Daten als Schlüssel-Wert-Paare speichern, was es einfach macht, Informationen abzurufen. Sie spielen eine grosse Rolle in modernen Anwendungen, wo viele Systeme auf schnellen Zugriff auf Daten angewiesen sind. Zum Beispiel, wenn du eine mobile App benutzt, um dein Konto zu überprüfen, könnte die App im Hintergrund einen Key-Value-Store verwenden, um deine Informationen abzurufen.

Wie geordnete Key-Value-Stores funktionieren

Geordnete Key-Value-Stores sind eine spezielle Art, die nicht nur Daten als Schlüssel-Wert-Paare speichern, sondern auch die Schlüssel in einer bestimmten Reihenfolge halten. Diese Ordnung ermöglicht eine effiziente Suche und das Abrufen von Datenbereichen. Wenn du beispielsweise alle Einträge zwischen zwei Daten finden möchtest, kann ein geordneter Key-Value-Store dies schnell erledigen, weil er die Reihenfolge der Schlüssel kennt.

Die Rolle von FPGAS in Key-Value-Stores

Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) sind spezielle Hardware-Geräte, die für bestimmte Aufgaben programmiert werden können. Durch den Einsatz von FPGAs können Key-Value-Stores ihre Leistung erheblich verbessern. FPGAs können viele Aufgaben gleichzeitig bearbeiten, was bedeutet, dass sie Daten in bestimmten Situationen schneller verarbeiten können als normale Prozessoren.

Herausforderungen beim Datenzugriff

Eine der grossen Herausforderungen bei der Verwendung von FPGAs mit Key-Value-Stores ist die Kommunikation zwischen dem FPGA und dem Hauptcomputer (CPU). Sie kommunizieren oft über ein System namens PCIe, das langsamer sein kann als gewünscht. Diese langsamere Verbindung kann Verzögerungen verursachen, besonders wenn das System versucht, schnell auf viele Daten zuzugreifen oder sie zu aktualisieren.

Techniken zur Überwindung der Kommunikationsprobleme

Um mit den Problemen, die durch langsamen Datenzugriff verursacht werden, umzugehen, können mehrere Techniken verwendet werden:

1. Caching von Daten

Caching bedeutet, häufig abgerufene Daten in einem schnelleren Speicherbereich zu speichern. Indem wichtige Daten in der Nähe des FPGAs gehalten werden, können Systeme die Zeit reduzieren, die sie warten müssen, bis die Daten über PCIe übertragen werden.

2. Verwendung grosser Datenblöcke

Anstatt mit vielen kleinen Datenstücken zu arbeiten, kann die Verwendung grösserer Blöcke die Menge der übertragenen Daten reduzieren. Das kann helfen, die Gesamtgeschwindigkeit der Operationen zu verbessern.

3. Parallele Verarbeitung

Durch die gleichzeitige Bearbeitung mehrerer Anfragen können Systeme die Fähigkeiten des FPGAs besser nutzen und Verzögerungen reduzieren. Das bedeutet, dass, wenn eine Operation auf Daten wartet, andere Operationen dennoch verarbeitet werden können.

4. Wartefreie Operationen

In traditionellen Systemen muss eine Operation möglicherweise auf das Ende einer anderen warten, bevor sie beginnen kann. In einem wartefreien System können Operationen ohne Warten auf andere fortschreiten, was die Geschwindigkeit aufrechterhält.

Leistungsverbesserungen

Wenn diese Techniken angewendet werden, können die Leistungsverbesserungen erheblich sein. In Tests wurde festgestellt, dass für Arbeitslasten, die viele Lesevorgänge beinhalteten, das System mit FPGA-basierten Smart Network Interface Cards (SmartNICs) einen deutlichen Anstieg in der Geschwindigkeit zeigte, mit der es Anfragen verarbeiten konnte.

Zum Beispiel verbesserte sich der Durchsatz deutlich in Szenarien, die realen Anwendungsfällen ähnelten, was zu schnelleren Reaktionszeiten für die Nutzer führte.

Scan-Operationen in Key-Value-Stores

Scan-Operationen sind entscheidend, um Daten innerhalb eines bestimmten Bereichs abzurufen. Für einen geordneten Key-Value-Store ist dies ein Bereich, in dem die Leistung glänzen kann. Anstatt jeden Eintrag einzeln zu durchsuchen, kann der Store alle relevanten Einträge effizient auf einmal abrufen.

Beispiel-Anwendungsfall

Stell dir ein Dateispeichersystem vor, in dem Benutzer alle Dateien finden müssen, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums geändert wurden. Ein geordneter Key-Value-Store kann diese Informationen schnell zurückgeben, ohne jeden einzelnen Eintrag im Detail überprüfen zu müssen.

Der hybride Ansatz

In vielen Fällen kann ein hybrider Ansatz, der die Verwendung von CPU und FPGA kombiniert, die besten Ergebnisse liefern. Jede Komponente kann Aufgaben übernehmen, für die sie am besten geeignet ist, was oft zu verbesserter Effizienz und Leistung führt.

Warum Hybrid?

  • Kosten-Effizienz: Der Einsatz von FPGAs kann die Belastung der CPUs verringern und es ihnen ermöglichen, andere Aufgaben zu übernehmen.
  • Leistungssteigerung: FPGAs können leseintensive Operationen beschleunigen, was sie ideal für Arbeitslasten mit vielen Scan-Anfragen macht.

Rückläufige Leistung standardmässiger CPUs

Da Systeme mehr Leistung verlangen, haben traditionelle CPUs Schwierigkeiten, mitzuhalten. Durch das Auslagern bestimmter Aufgaben an Hardware-Beschleuniger wie FPGAs können Systeme einen besseren Durchsatz und eine höhere Effizienz erreichen.

Neueste Hardware-Fortschritte

Neue Generationen von FPGAs werden immer leistungsstärker, mit mehr Onboard-Speicher und schnelleren Verbindungen. Das ermöglicht ihnen, grössere Datensätze und komplexere Operationen zu bewältigen, ohne Engpässe zu verursachen.

Bedeutung in Rechenzentren

In grossen Rechenzentren, in denen viele Anwendungen gleichzeitig laufen, spielt die Effizienz des Datenzugriffs eine entscheidende Rolle für die Gesamtleistung. Key-Value-Stores, die mit FPGA-Technologie optimiert sind, können die Reaktionszeiten erheblich verkürzen und das Benutzererlebnis verbessern.

Kosten-Leistungs-Metriken

Um zu messen, wie gut ein System abschneidet, schauen wir oft auf Kosten-Leistungs-Metriken. Das hilft Rechenzentren zu verstehen, wie viel Verarbeitungsleistung sie für jeden ausgegebenen Dollar bekommen. Effiziente Systeme, die Hardware-Beschleunigung gut nutzen, können langfristig zu niedrigeren Kosten führen.

Zukünftige Richtungen

Da die Technologie weiterhin voranschreitet, wird die Integration von FPGAs in Key-Value-Speichersysteme wahrscheinlich immer häufiger werden. Neue Techniken und Optimierungen werden ständig erforscht und entwickelt.

Was kommt als Nächstes?

  • Bessere Hardware: Zukünftige FPGAs werden wahrscheinlich mit verbessertem Speicher und schnelleren Geschwindigkeiten ausgestattet.
  • Verbesserte Software: Software kann sich ebenfalls anpassen, um diese Hardwareverbesserungen effektiver zu nutzen.
  • Erhöhte Akzeptanz: Wenn mehr Unternehmen die Vorteile verstehen, könnten wir eine breitere Akzeptanz dieser Technologie in Mainstream-Anwendungen sehen.

Fazit

Key-Value-Stores spielen eine entscheidende Rolle in modernen Anwendungen und die Integration fortschrittlicher Hardware-Lösungen wie FPGAs kann ihre Leistung erheblich steigern. Durch das Überwinden gängiger Herausforderungen können diese Systeme schnellere Datenabfragen bieten, was zu besseren Benutzererlebnissen und effizienteren Abläufen in Rechenzentren führt.

Während sich die Technologie weiterentwickelt, werden Unternehmen, die diese Innovationen nutzen, besser gerüstet sein, um den steigenden Anforderungen der datengetriebenen Welt gerecht zu werden.

Originalquelle

Titel: Honeycomb: ordered key-value store acceleration on an FPGA-based SmartNIC

Zusammenfassung: In-memory ordered key-value stores are an important building block in modern distributed applications. We present Honeycomb, a hybrid software-hardware system for accelerating read-dominated workloads on ordered key-value stores that provides linearizability for all operations including scans. Honeycomb stores a B-Tree in host memory, and executes SCAN and GET on an FPGA-based SmartNIC, and PUT, UPDATE and DELETE on the CPU. This approach enables large stores and simplifies the FPGA implementation but raises the challenge of data access and synchronization across the slow PCIe bus. We describe how Honeycomb overcomes this challenge with careful data structure design, caching, request parallelism with out-of-order request execution, wait-free read operations, and batching synchronization between the CPU and the FPGA. For read-heavy YCSB workloads, Honeycomb improves the throughput of a state-of-the-art ordered key-value store by at least 1.8x. For scan-heavy workloads inspired by cloud storage, Honeycomb improves throughput by more than 2x. The cost-performance, which is more important for large-scale deployments, is improved by at least 1.5x on these workloads.

Autoren: Junyi Liu, Aleksandar Dragojevic, Shane Flemming, Antonios Katsarakis, Dario Korolija, Igor Zablotchi, Ho-cheung Ng, Anuj Kalia, Miguel Castro

Letzte Aktualisierung: 2023-04-06 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2303.14259

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.14259

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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