Päringutaseme deduplikatsioon töötleb iga sissetulevat päringut eraldi, et duplikaadid reaalajas kõrvaldada, samas kui partiitaseme deduplikatsioon grupeerib mitu päringut kokku ja eemaldab koondamised pärast kogunemist. Mõlemad lähenemisviisid vähendavad andmete koondamist, kuid erinevad oluliselt latentsuse, ressursikasutuse ja ideaalsete kasutusjuhtude poolest.
Reaalajas lähenemine, mis kontrollib ja eemaldab duplikaatpäringud nende saabumisel enne töötlemise algust.
Edasilükatud meetod, mis kogub päringuid aja jooksul ja eemaldab duplikaadid ajastatud töötlemisakna jooksul.
| Funktsioon | Päringutaseme deduplikatsioon | Partii tasemel deduplikatsioon |
|---|---|---|
| Töötlemismudel | Reaalajas, päringupõhine | Planeeritud, partii kaupa |
| Latentsuse mõju | Peaaegu null lisandunud latentsusaeg | Minutitest tundideni kestvad viivitused |
| Säilitamisnõuded | Minimaalne mäluvajadus | Nõuab järjekorraandmete püsivat salvestusruumi |
| Deduplikatsiooni täpsus | Piiratud hiljutise mäluaknaga | Suur täpsus kogu partii ajaloo ulatuses |
| Läbilaskevõime efektiivsus | Väiksem läbilaskevõime päringu kohta | Suurem agregaatide läbilaskevõime |
| Rakendamise keerukus | Keskmine, vajab kiireid otsingustruktuure | Kõrgem, vajab järjekordade haldamist ja ajakava koostamist |
| Sobib kõige paremini | API-d, veebikonksud, reaalajas süsteemid | Andmekanalid, analüüs, ETL |
| Rikete taastamine | Kaotab krahhi korral mälus oleva oleku | Partiid saab salvestusruumist taasesitada |
Päringutaseme deduplikatsioon pealtkuulab iga päringu sisenemispunktis ja kontrollib seda hiljuti nähtud identifikaatorite jooksva kirjega. Kui leitakse vaste, tühistatakse või ühendatakse päring kohe. Partiitaseme deduplikatsioon kasutab vastupidist lähenemisviisi, lastes päringutel koguneda järjekorda või ettevalmistusalasse ja seejärel käivitades deduplikatsiooniprotsessi kogu kollektsiooni ulatuses, kui partiiaken sulgub.
Nende kahe meetodi vaheline põhiline pinge taandub kiiruse ja ulatuse suhtele. Päringutaseme süsteemid lisavad iga kõne kohta vaid mikrosekundeid lisakulusid, mistõttu on need ideaalsed olukorras, kus kasutajad ootavad koheseid vastuseid. Paketttaseme süsteemid ohverdavad selle kohesuse vastutasuks palju suurema hulga kirjete töötlemise eest arvutusühiku kohta, kuna deduplikatsiooniloogikat saab optimeerida hulgitoimingute, mitte üksikute kirjete otsingute jaoks.
Kuna päringutaseme deduplikatsioon tugineb tavaliselt piiratud mälule, suudab see püüda kinni ainult selles aknas ilmuvad duplikaadid. Tunde hiljem saabunud duplikaat lipsab läbi. Partiitaseme deduplikatsioon võrdleb andmeid kogu kogunenud andmestikuga, seega püüab see kinni duplikaadid olenemata sellest, millal need algselt ilmusid, mis on oluline, kui ülesvoolu süsteemid proovivad päringuid uuesti esitada või neid pikkade perioodide jooksul uuesti esitada.
Taotluste tasemel dubleerimise ulatuslik käitamine nõuab kiireid ja hajutatud mälus olevaid salvestusruume nagu Redis või Memcached, mis võivad suure taotlusmahu korral kalliks muutuda. Partiide tasemel dubleerimise kasutamine tugineb odavamale kettapõhisele salvestusruumile ja ajastatud arvutusele, mis sageli töötab kohapeal või väljaspool tipptundi. Kuluprofiil soosib partiitöötlust suuremahuliste ja väikese kiireloomulisuseta töökoormuste puhul.
Kui päringutaseme süsteem krahhib, kaob selle mälusisene deduplikatsiooni olek, mis tähendab, et juba filtreeritud duplikaadid võivad pärast taaskäivitamist läbi libiseda. Partiitaseme süsteemid on siin vastupidavamad, kuna toorpäringud asuvad vastupidavas salvestusruumis ja neid saab lihtsalt uuesti töödelda. See muudab partiitaseme deduplikatsiooni turvalisemaks valikuks töökoormuste puhul, kus duplikaatide töötlemine toob kaasa märkimisväärseid kulusid või riske.
Päringutaseme deduplikatsioon püüab kinni kõik duplikaadid olenemata saabumisajast.
Praktikas tuvastavad päringutaseme süsteemid duplikaate ainult oma mäluaknas. Kui kirje aegub, käsitletakse uuesti saadetud päringut uue päringuna, mistõttu enamik tootmissüsteeme seob selle terviklikkuse tagamiseks teise partiitaseme läbimisega.
Partii tasemel deduplikatsioon on alati aeglasem ja seega halvem.
Latentsusaeg pole ainus oluline mõõdik. Partii tasemel deduplikatsioon pakub sageli paremat kulutõhusust, suuremat täpsust ja tugevamat rikketaluvust, mistõttu on see parem valik paljude suuremahuliste andmevoogude jaoks.
Kogu süsteemi jaoks peate valima ühe lähenemisviisi.
Enamik küpseid pilvearhitektuure ühendab endas mõlemad. Päringutaseme deduplikatsioon tegeleb kohese filtreerimisega, samas kui partiitaseme deduplikatsioon toimib turvavõrguna, et püüda kinni kõik, mis läbi lipsas.
Bloom-filtrid muudavad päringutaseme deduplikatsiooni täiesti täpseks.
Õitsemisfiltrid võivad anda valepositiivseid tulemusi, mis tähendab, et mõned õigustatud päringud lükatakse tagasi. Need on oma olemuselt tõenäosuslikud, seega lisavad neid kasutavad süsteemid kriitiliste toimingute jaoks tavaliselt teisejärgulise verifitseerimisetapi.
Partii tasemel deduplikatsiooni ei saa reaalajas töökoormustele skaleerida.
Kaasaegsete voogedastusprotsesside raamistike, näiteks Apache Flinki või Spark Structured Streamingu abil saab partii-stiilis deduplikatsiooni mikropartiidel teostada vaid mõnesekundiliste viivitustega, hägustades kahe lähenemisviisi vahelist piiri.
Valige päringutaseme deduplikatsioon, kui teie süsteem nõuab reaalajas vastuseid ja duplikaatpäringud raiskaksid kallist arvutusvõimsust või tekitaksid kasutajale nähtavaid probleeme, näiteks maksete API-des või veebikonksude vastuvõtjates. Valige partiitaseme deduplikatsioon, kui töötlete suuri andmemahtusid, kus teatav viivitus on vastuvõetav ja vajate põhjalikku duplikaatide tuvastamist pikkade ajavahemike jooksul, näiteks analüütika sisestamisel või logide töötlemisel.
Adaptiivne infrastruktuur kohandub dünaamiliselt muutuvate töökoormustega automatiseerimise ja reaalajas skaleerimise abil, samas kui staatiline infrastruktuuri disain tugineb fikseeritud, eelkonfigureeritud ressurssidele. Nende vahel valik sõltub töökoormuse varieeruvusest, eelarve prognoositavusest ja teie pilvekeskkonna tegevusküpsusest.
Andmeedastuse kitsaskohad aeglustavad masinõppe protsesse, piirates teabe liikumiskiirust salvestus-, mälu- ja arvutusressursside vahel, samas kui mudelarvutuse kitsaskohad tekivad siis, kui piiravaks teguriks saab graafikaprotsessori või protsessori töötlemisvõimsus. Erinevuse mõistmine aitab meeskondadel optimeerida taristukulusid ja koolituse tõhusust.
Andmeinfrastruktuuri kiht tegeleb toorandmete torujuhtmete salvestamise, töötlemise ja haldamisega, samas kui mudelitreeningu kiht keskendub algoritmide käitamisele masinõppe mudelite treenimiseks. Mõlemad on tehisintellekti süsteemides olulised, kuid täidavad arendustsüklis põhimõtteliselt erinevaid rolle.
Kasutaja ID alusel andmete killustamine jaotab kirjed unikaalsete kasutajaidentifikaatorite alusel prognoositavate juurdepääsumustrite jaoks, samas kui geograafilise asukoha killustamine jaotab andmed piirkondade kaupa, et minimeerida latentsust ja järgida andmete suveräänsuse seadusi. Mõlemad strateegiad lahendavad mastaabiprobleeme, kuid optimeerivad põhimõtteliselt erinevate prioriteetide jaoks.
Andmekanali optimeerimine keskendub toorandmete tõhusale liigutamisele ja teisendamisele analüüsi jaoks, samas kui mudelikanali optimeerimine lihtsustab masinõppemudelite koolitamist, valideerimist ja juurutamist. Mõlemad on skaleeritavate tehisintellekti süsteemide jaoks kriitilise tähtsusega, kuid on suunatud masinõppe elutsükli erinevatele etappidele.
