Graph Analytics und Mining
Autor
Prof. Willy Zwaenepoel
University of Sydney
Dieses Projekt extrahierte Inferenzen aus einem Netzwerk und untersuchte die Graphen-Analytik auf verschiedenen Plattformen – einschliesslich Kombinationen von In-Core- und Out-of-Core-Verarbeitung.
Der ursprüngliche Plan war es, Graph Analytics auf verschiedenen Plattformen zu erforschen und so zu untersuchen, ob es möglich ist, eine einzige Plattform zu bauen, die auf all diesen Plattformen eine gute Leistung bietet, einschliesslich aller Kombinationen von In-Core- und Out-of-Core-Verarbeitung sowie Einzelmaschinen- und Cluster-Plattformen.
Obwohl mit dem 2017 Usenix ATC Best Paper Award und allgemeiner in einer Doktorarbeit im Rahmen dieses Projekts gute Fortschritte erzielt werden konnte, wurde doch schnell klar, dass das Gesamtziel zu ehrgeizig war, um dieses im Zeitrahmen des Projekts zu erreichen. Infolgedessen wurden die ursprünglichen Ziele in mehrfacher Hinsicht modifiziert. Der ursprüngliche Fokus auf Graph Analytics wurde erweitert, um auch Graph Mining einzubeziehen, was in einer 2021 Eurosys-Publikation dargelegt wurde.
Vor allem aber erwies sich das Speichersystem, das dem ursprünglichen Out-of-Core-System für die Verarbeitung der Graphen zugrunde liegt, als über die Graphenverarbeitung hinaus viel breiter anwendbar. In einer 2018 Eurosys-Publikation wurde das System erfolgreich als zugrundeliegendes Speichersystem für allgemeine Big-Data-Verarbeitung eingesetzt. Ein sehr überraschendes Ergebnis dieser Arbeitslinie war, dass das System mit grossem Erfolg für die Verteilung von Datenbank-Workloads eingesetzt werden kann, wie in einer 2020 ASPLOS-Publikation und in einer zweiten Doktorarbeit im Rahmen dieses Projekts gezeigt wurde.
Schlussendlich verfolgte das Projekt eine unabhängige Forschungslinie zum Scheduling für moderne Multicore-Rechner, was unter anderem zu einer sehr gut aufgenommenen 2018 Usenix ATC-Publiation führte, in dem die in der Industrie am häufigsten verwendeten Scheduler verglichen wurden.