Modern stream processing engines usually use the Java virtual machine (JVM) as execution platform. The JVM increases portability and safety of applications at the cost of not fully utilising the performance of the physical machines. Being able to use hardware accelerators such as GPUs for computationally heavy analysis of data streams is also restricted when using the JVM. The project Continuous Deep Analytics (CDA) explores the possibility of a stream processor executing native code directly on the underlying hardware using Rust. Rust is a young programming language which can statically guarantee the absence of memory errors and data races in programs without incurring performance penalties during runtime. Rust is built on top of LLVM which gives Rust a theoretical possibility to compile to a large set of target platforms. Each specific target platform does however require a specific configured runtime environment for Rust’s compiler to work properly. The CDA compiler will run in a distributed setting where the compiler has to be able to reallocate to different nodes to handle node failures. Setting up a reassignable Rust compiler in such a setting can be error prone and Docker is explored as a solution to this problem. A concurrent thread based system is implemented in Scala for building Docker images and compiling Rust in containers. Docker shows a potential of enabling easy reallocation of the driver without manual configuration. Docker has no major effect on Rust’s compile time. The large Docker images required to compile Rust is a drawback of the solution. They will require substantial network traffic to reallocate the driver. Reducing the size of the images would therefore make the solution more responsive. / Moderna strömprocessorer använder vanligtvis Javas virtuella maskin (JVM) som plattform för exekvering. Det gör strömprocessorerna portabla och säkra men begränsar hur väl de kan använda kapaciteten i den underliggande fysiska maskinen. Att kunna använda sig av hårdvaruaccelerator som t.ex. grafikkort för tung beräkning och analys av dataströmmar är en anledning till varför projektet Continuous Deep Analytics (CDA) utforskar möjligheten att istället exekvera en strömprocessor direkt i den underliggande maskinen. Rust är ett ungt programmeringsspråk som statiskt kan garantera att program inte innehåller minnesfel eller race conditions", detta utan att negativt påverka prestanda vid exekvering. Rust är byggt på LLVM vilket ger Rust en teoretisk möjlighet att kompilera till en stor mängd olika maskinarkitekturer. Varje specifik maskinarkitektur kräver dock att kompileringsmiljön är konfigurerad på ett specifikt sätt. CDAs kompilator kommer befinna sig i ett distribuerat system där kompilatorn kan bli flyttad till olika maskiner för att kunna hantera maskinfel. Att dynamiskt konfigurera kompilatorn i en sådan miljö kan leda till problem och därför testas Docker som en lösning på problemet. Ett trådbaserat system för parallell exekvering är implementerat i Scala för att bygga Docker bilder och kompilera Rust i containrar. Docker visar sig att ha en potential för att möjliggöra lätt omallokering av drivern utan manuell konfiguration. Docker har ingen stor påverkan på Rusts kompileringstid. De stora storlekarna på de Docker bilder som krävs för att kompilera Rust är en nackdel med lösningen. De gör att om allokering av drivern kräver mycket nätverkstrafik och kan därför ta lång tid. För att göra lösningen kvickare kan storleken av bilderna reduceras.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-232079 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Bjuhr, Oscar |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2018:168 |
Page generated in 0.004 seconds