ความสำเร็จของ GizmoEdge ในการประมวลผลหนึ่งล้านล้านแถวจุดประเด็นถกเถียงเรื่องการออกแบบฐานข้อมูลแบบกระจาย

ในโลกของการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ความสามารถในการจัดการชุดข้อมูลขนาดหนึ่งล้านล้านแถวได้กลายเป็นมาตรฐานใหม่สำหรับระบบกระจายศูนย์ เมื่อ GizmoEdge ทำการแข่งขัน Coiled 1 Trillion Row Challenge สำเร็จโดยใช้คลัสเตอร์ขนาดใหญ่ที่มี Worker 1,000 ตัวบน Azure ชุมชนด้านเทคนิคก็เริ่มวิเคราะห์ทั้งผลลัพธ์ที่น่าประทับใจและทางเลือกด้านสถาปัตยกรรมที่อยู่เบื้องหลังอย่างรวดเร็ว การอภิปรายนี้เผยให้เห็นข้อมูลเชิงลึกที่น่าสนใจเกี่ยวกับการแลกเปลี่ยนในทางวิศวกรรมข้อมูลสมัยใหม่

ตัวเลขประสิทธิภาพที่จุดประกายการสนทนา

ความสำเร็จของ GizmoEdge ในการประมวลผลหนึ่งล้านล้านเรกคอร์ดในเวลาน้อยกว่าห้าวินาทีทำให้หลายคนหันมาสนใจอย่างแน่นอน แต่ชุมชนด้านเทคนิคได้ขุดลึกลงไปอย่างรวดเร็วว่าตัวเลขเหล่านี้แสดงถึงอะไรจริงๆ แม้คิวรีการรวมกลุ่มที่จัดกลุ่มข้อมูลจาก 412 สถานี—ซึ่งแต่ละสถานีแสดงถึงประมาณ 2.4 พันล้านแถว—จะเสร็จสิ้นภายในไม่กี่วินาที แต่ผู้แสดงความคิดเห็นตั้งข้อสังเกตว่าเวลานี้ไม่ได้รวมถึงขั้นตอนการเตรียมข้อมูลที่สำคัญซึ่งเป็นกระบวนการดาวน์โหลด ยกเลิกการบีบอัด และทำให้ Shard ของข้อมูลกลายเป็นฐานข้อมูล DuckDB ซึ่งใช้เวลาระหว่างหนึ่งถึงสองนาทีต่อโหนด ซึ่งเป็นรายละเอียดที่จุดประกายการถกเถียงเกี่ยวกับสิ่งที่ถือว่าเป็นเกณฑ์มาตรฐานที่ยุติธรรม

ขนาดของโครงสร้างพื้นฐานก็ทำให้ตะลึงไม่แพ้กัน: โหนด Azure จำนวน 63 โหนด พร้อม vCPU 4,000 ตัว และ RAM 30TB ร่วมกันประมวลผลชุดข้อมูล แม้คิวรีนั้นจะมีค่าใช้จ่ายประมาณ 0.33 ดอลลาร์สหรัฐ ในการรันโดยใช้ราคาแบบตามความต้องการ แต่ชุมชนก็ตั้งคำถามว่าการจัดสรรทรัพยากรขนาดมหาศาลเช่นนี้แสดงถึงเศรษฐศาสตร์เชิงปฏิบัติสำหรับการใช้งานในโลกจริงหรือทำหน้าที่เป็นเพียงการสาธิตเทคโนโลยีเป็นหลัก

เมื่ออ่านตัวเลขสุดขั้วเช่นนี้ ผมมักจะคิดว่าผมอาจทำอะไรผิดไป เมื่อแอปพลิเคชัน CRUD ที่ใช้ MSSQL ของผมวอร์มแคชด้วยแถวข้อมูลประมาณ 600,000 แถว และใช้เวลาถึง 30 วินาทีในการโหลดจากฐานข้อมูลเข้าไปใน RAM บนเครื่อง 4x3GHz ของผม

ข้อกำหนดโครงสร้างพื้นฐานของ GizmoEdge Challenge

• ขนาดคลัสเตอร์: 1,000 workers ใน 63 Azure nodes
• ประเภทโหนด: Azure Standard E64pds v6 (64 vCPUs, 504 GiB RAM ต่อโหนด)
• การกำหนดค่า Worker: 3.8 vCPUs, 30 GiB RAM ต่อ worker
• พลังการประมวลผลรวม: 4,000 vCPUs, 30 TB RAM
• ประสิทธิภาพการค้นหา: น้อยกว่า 5 วินาทีสำหรับการรวมข้อมูลหลายล้านล้านแถว
• การเตรียมข้อมูล: 1-2 นาทีต่อ worker สำหรับการดาวน์โหลดและการสร้างข้อมูล
• การวิเคราะห์ต้นทุน: $235.87 USD/ชั่วโมง (on-demand), $45.99 USD/ชั่วโมง (spot instances)

ทางเลือกด้านสถาปัตยกรรมภายใต้กล้องจุลทรรศน์

การตัดสินใจด้านการออกแบบทางเทคนิคในการนำไปใช้ของ GizmoEdge ก่อให้เกิดการอภิปรายอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับโปรโตคอลการสื่อสารและการกำหนดค่าของ Worker การใช้ WebSockets สำหรับการสื่อสารระหว่าง Worker และเซิร์ฟเวอร์ทำให้นักพัฒนาต่างประหลาดใจและสงสัยว่าทำไมไม่เลือกใช้โปรโตคอลไบนารีแบบกำหนดเองแทน ฉันทามติของชุมชนปรากฏขึ้นว่าในขณะที่ WebSockets เพิ่มโอเวอร์เฮดบางส่วน แต่ก็ให้การกำหนดเฟรมในตัว การเข้ารหัส และการสนับสนุนไลบรารีที่แพร่หลายซึ่งมักจะทำให้การใช้เป็นเรื่องสมเหตุสมผล—โดยเฉพาะเมื่อต้องใช้การเข้ารหัส TLS อยู่แล้ว

การกำหนดค่า Worker เองก็กลายเป็นจุดของการวิเคราะห์ โดยแต่ละ Pod ถูกจัดสรร vCPU 3.8 ตัวและ RAM 30GB ทำให้มี Worker ประมาณ 16 ตัวต่อโหนด ผู้แสดงความคิดเห็นตั้งคำถามว่าการแบ่งพาร์ติชันแบบละเอียดนี้ให้ประโยชน์ด้านประสิทธิภาพจริงหรือไม่เมื่อเทียบกับการใช้โหนดทั้งหมดเป็น Worker เดียว สถาปนิกเปิดเผยว่าการกำหนดค่านี้ส่วนหนึ่งถูกขับเคลื่อนโดยข้อจำกัดการจัดสรรทรัพยากรของ Kubernetes และข้อจำกัดโควตาของ Azure ซึ่งเน้นย้ำว่าการปรับใช้ในโลกจริงมักเกี่ยวข้องกับการประนีประนอมในทางปฏิบัติมากกว่าการออกแบบที่เหมาะสมที่สุดอย่างหมดจด

ค่าใช้จ่ายที่แท้จริงของการประมวลผลหนึ่งล้านล้านแถว

เหนือกว่าแค่ตัวเลขประสิทธิภาพดิบ ชุมชนมีส่วนร่วมในการวิเคราะห์ค่าใช้จ่ายโดยละเอียดโดยเปรียบเทียบแนวทางของ GizmoEdge กับคลังข้อมูลคลาวด์แบบดั้งเดิม โครงสร้างพื้นฐาน Azure มีค่าใช้จ่ายประมาณ 235.87 ดอลลาร์สหรัฐ ต่อชั่วโมงสำหรับคลัสเตอร์ 63 โหนด เมื่อเทียบกับประมาณ 384 ดอลลาร์สหรัฐ ต่อชั่วโมงสำหรับคลังข้อมูล Snowflake 4XL ที่เทียบเท่า อย่างไรก็ตาม ผู้แสดงความคิดเห็นตั้งข้อสังเกตว่าการเปรียบเทียบเหล่านี้มักมองข้ามความซับซ้อนในการดำเนินการของการจัดการระบบกระจายศูนย์เมื่อเทียบกับบริการที่จัดการเต็มรูปแบบ

การสนทนาได้ขยายออกไปเพื่อรวมแนวทางแบบโหนดเดียวของ GizmoSQL ในการท้าทายเดียวกัน ซึ่งประมวลผลหนึ่งล้านล้านแถวเสร็จในเวลากว่าสองนาทีโดยใช้ AWS Graviton 4 instance เดียวด้วยค่าใช้จ่ายที่ต่ำกว่ามากอย่างมีนัยสำคัญ การเปรียบเทียบนี้เน้นย้ำถึงความเกี่ยวข้องอย่างต่อเนื่องของระบบโหนดเดียวที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับเวิร์กโหลดจำนวนมาก แม้ในยุคที่ครอบงำด้วยกระบวนทัศน์การคำนวณแบบกระจายศูนย์

การวิเคราะห์เปรียบเทียบสถาปัตยกรรม

ระเบียบวิธีวัดมาตรฐานและการประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ

การอภิปรายอย่างแข็งขันเกิดขึ้นรอบๆ สิ่งที่ถือเป็นเกณฑ์มาตรฐานที่ถูกต้องสำหรับระบบประมวลผลข้อมูลแบบกระจายศูนย์ ผู้แสดงความคิดเห็นบางคนแย้งว่าการไม่รวมเวลาในการโหลดและเตรียมข้อมูลจากผลลัพธ์ที่รายงานทำให้ขาดองค์ประกอบที่สำคัญของประสิทธิภาพในโลกจริง ในขณะที่บางคนปกป้องการแยกนี้ว่าเป็นเรื่องสมเหตุสมผลสำหรับการประเมินประสิทธิภาพของเครื่องมือประมวลผลคิวรีโดยเฉพาะ

การสนทนายังหันไปสู่การประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ โดยผู้เข้าร่วมตั้งข้อสังเกตว่าในขณะที่เกณฑ์มาตรฐานล้านล้านแถวแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการขยายขนาดขั้นสุด แต่ส่วนใหญ่แล้วองค์กรต่างๆ ทำงานกับชุดข้อมูลที่เล็กกว่ามาก อย่างไรก็ตาม สถาปัตยกรรมพื้นฐาน—โดยเฉพาะความสามารถของ GizmoEdge ในการกระจายคิวรีข้ามสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย รวมถึงอุปกรณ์ IoT โทรศัพท์มือถือ และคลัสเตอร์คลาวด์—ชี้ให้เห็นถึงการประยุกต์ใช้ที่กว้างขึ้น นอกเหนือจากการวิเคราะห์ขนาดใหญ่

ภูมิทัศน์ของเครื่องมือประมวลผล SQL แบบกระจายศูนย์ยังคงพัฒนาอย่างรวดเร็ว โดยมีทางเลือกโอเพนซอร์สเช่น Apache DataFusion Ballista ที่ให้ความสามารถที่คล้ายกัน ดังที่ผู้แสดงความคิดเห็นหนึ่งคนระบุ การทดสอบที่แท้จริงสำหรับระบบเช่น GizmoEdge จะมาถึงเมื่อพวกเขาเผชิญกับคิวรีที่ซับซ้อน มีการ Join หลายตาราง ซึ่งเป็นแบบทั่วไปของเครื่องมือ Business Intelligence แทนที่จะเป็นการท้าทายการรวมกลุ่มที่ปรับให้เหมาะสมแล้ว

การอภิปรายของชุมชนเผยให้เห็นว่าในขณะที่ตัวเลขประสิทธิภาพดิบดึงดูดความสนใจ วิศวกรข้อมูลที่มีประสบการณ์จะมุ่งเน้นไปที่เศรษฐศาสตร์ของระบบทั้งหมด ความซับซ้อนในการดำเนินงาน และการประยุกต์ใช้ในโลกจริง เมื่อการประมวลผลข้อมูลแบบกระจายศูนย์สามารถเข้าถึงได้มากขึ้นเรื่อยๆ การพิจารณาที่ละเอียดอ่อนเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะกำหนดว่าสถาปัตยกรรมใดจะประสบความสำเร็จในสภาพแวดล้อมการผลิต นอกเหนือจากการสาธิตเกณฑ์มาตรฐาน

อ้างอิง: GizmoEdge Takes on the 1 Trillion Row Challenge