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作者：Shiyuan LIU, Yunchun LI, Hailong YANG, Ming DUN, Chen CHEN, Huaitao ZHANG, Wei LI

发表时间：15 Feb 2024

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导读

近年来，对数据进行实时处理的需求不断增长，涌现出各种各样的流处理系统。当输入流处理系统的数据负载波动时，流处理任务所需的计算资源也会随之改变。为避免计算资源浪费，流处理任务所用资源需要根据负载变动进行调整。目前，现有对流处理任务进行资源调整的工作中主要基于算子的并行度与算子的资源开销之间有线性相关的关系，这种方法当算子并行度增加时会出现较大的偏差。本文提出了非线性模型来表示算子性能。本文将算子性能的变化分为三个阶段：无竞争阶段、不完全竞争阶段、完全竞争阶段。在给定算子并行度时，使用本文提出的模型可以准确预测CPU利用率与算子并行度。经过实验评估，本文模型的预测误差低于5%。同时，本文使用算子的性能模型提出了快速、准确的弹性伸缩方法，并在Flink任务上实现了自动伸缩。与先前的工作相比，QAAS能够在负载变化时维持任务性能稳定、减少任务调整次数，并使得数据积压减少了50%。

文章精要

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