[論文レビュー] Actor Database Systems: A Manifesto

Vivek Shah, Marcos António Vaz Salles|arXiv (Cornell University)|Jul 20, 2017

Distributed systems and fault tolerance参考文献 38被引用数 2

ひとこと要約

本論文では、アクターモデルのモularityとスケーラビリティを、従来のデータベースのデータ管理機能と組み合わせた、新しいデータベースパラダイム「アクター・データベース・システム」を提案する。アプリケーション論理をデータ層にアクターとして埋め込むことで、スケーラブルで、障害が局所化され、保守性の高いデータ集約的アプリケーションを実現する。また、宣言的クエリとトランザクションのサポートも可能であり、スマートスーパーのセルフチェックアウトというユースケースを通じて実証されている。

ABSTRACT

Interactive data-intensive applications are becoming ever more pervasive in domains such as finance, web applications, mobile computing, and Internet of Things. Typically, these applications are architected to utilize a data tier for persistence. At one extreme, the data tier is a simple key-value storage service, and the application code is concentrated in the middle tier. While this design provides for programmability at the middle tier, it forces applications to forego classic data management functionality, such as declarative querying and transactions. At the other extreme, the application code can be colocated in the data tier itself using stored procedures in a database system. While providing rich data management functionality natively, the resulting lack of modularity and state encapsulation creates software engineering challenges, such as difficulty in isolation of bugs and failures or complexity in managing source code dependencies. In addition, this monolithic architectural style makes it harder to scale the application with growing request volumes and data sizes. In this paper, we advocate a new database system paradigm bringing to developers the benefits of these two extremes, while avoiding their pitfalls. To provide modularity and reasoning on scalability, we argue that data tiers should leverage the actor abstraction; at the same time, these actor-based data tiers should offer database system features to reduce bugs and programming effort involved in state manipulation. Towards this aim, we present a vision for actor database systems. We analyze current trends justifying the emergence of this abstraction and discuss a set of features for these new systems. To illustrate the usefulness of the proposed feature set, we present a detailed case study inspired by a smart supermarket application with self-checkout.

研究の動機と目的

• 従来のデータ層アーキテクチャの限界に対処する。具体的には、トランザクションやクエリといったデータ管理機能を犠牲にしたり、ストアド・プロシージャを用いることでモノリシックで保守が難しいコードになること。
• データ層におけるアクター・モデルの導入により、モularity、カプセル化、障害の局所化を実現し、データ集約的アプリケーションにおけるソフトウェア工学的実践を改善する。
• データ一貫性や開発生産性を損なわず、水平スケーリングを可能にする。
• アプリケーション論理とデータ管理のギャップを埋める。ビジネス論理をスケーラブルで合成可能かつデバッグ可能な形でデータと同一位置に配置する。
• 金融、IoT、モバイルコンピューティングなどの分野における現代的でインタラクティブなアプリケーションをサポートする、新しいアーキテクチャ・パラダイムを提供する。

提案手法

• アクター・モデルをデータ層コンponentの基盤抽象化として活用し、細粒度の並行処理、隔離、場所非依存性を実現する。
• データ層を、状態をカプセル化し、メッセージに応答するアクターの集合として設計。従来のストアド・プロシージャの代わりに、一等級の、合成可能な論理ユニットを提供する。
• 宣言的クエリ、ACIDトランザクション、スキーマの整合性保証といった、古典的なデータベース機能を、アクターに基づく実行モデルに統合する。
• メッセージ伝送のセマンティクスを強制し、共有メモリへの直接アクセスではなく、アクター間の相互作用を通じて状態変更を調整することで、データの一貫性と隔離を確保する。
• データ一貫性と障害耐性を維持したまま、ノード間でアクターを分散配置可能にすることで、動的デプロイと水平スケーリングをサポートする。
• スマートスーパーのセルフチェックアウトシステムを事例として、アクター・データベース・システムが、複雑なビジネス論理をモジュラーでスケーラブルかつ正しく実装可能であることを示す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 アクター・モデルをどのようにデータベース・システムに効果的に統合することで、モularityと包括的なデータ管理機能を両立できるか？
• RQ2 モノリシックなストアド・プロシージャアーキテクチャと比較して、アクター・データベース・システムは、障害の局所化と障害の特定にどのような利点をもたらすか？
• RQ3 アクターに基づくデータ層は、ACID特性と宣言的クエリのサポートを維持しながら、スケーラブルかつ並行アクセスを可能にするか？
• RQ4 提案されたアーキテクチャは、データ集約的アプリケーションの構築と保守におけるソフトウェア工学的複雑性をどのように低減するか？
• RQ5 セルフチェックアウトシステムのような実世界のインタラクティブ・アプリケーションにおいて、アクター・データベース・システムの実用的利点は何か？

主な発見

• アクター・データベース・システムは、状態を保持するアクターにビジネス論理をカプセル化し、メッセージ伝送によって相互作用することで、モジュラーで合成可能かつスケーラブルなデータ集約的アプリケーションを実現する。
• このアーキテクチャは、障害の強い隔離を提供するため、モノリシックなストアド・プロシージャと比較して、システム動作のデバッグや推論が容易になる。
• トランザクションや宣言的クエリといったデータベース機能をアクター・モデルに統合することで、アプリケーション層での誤りを伴う状態管理の必要性が低減される。
• スマートスーパーのセルフチェックアウトシステムの事例から、アイテムスキャン、価格照会、取引処理といった複雑なビジネス論理が、保守性とスケーラビリティを損なわず実装可能であることが示された。
• 本パラダイムは、データと論理の両方の水平スケーリングを可能にし、アーキテクチャの見直しを伴わずに、増加するリクエスト負荷に対応できる。
• アクターとデータベース機能の組み合わせにより、開発作業が軽減され、信頼性が向上する。これは、一般的なデータ管理の懸念事項をシステム層に移管することで実現される。