[論文レビュー] Afterburner: The Case for In-Browser Analytics

Kareem El Gebaly, Jimmy Lin|arXiv (Cornell University)|May 13, 2016

Cloud Computing and Resource Management参考文献 7被引用数 5

ひとこと要約

Afterburnerは、JavaScriptで完全に実装された、ブラウザ内での高性能で分析可能なRDBMSを提供する。typed arrayとasm.jsを活用することで、同じハードウェア上でネイティブのMonetDBと同等のパフォーランスを達成している。本システムにより、ブラウザ上で低遅延でインタラクティブな分析が可能になり、分割実行戦略のサポートや、Webベースのノートブックとのシームレスな統合が実現される。

ABSTRACT

This paper explores the novel and unconventional idea of implementing an analytical RDBMS in pure JavaScript so that it runs completely inside a browser with no external dependencies. Our prototype, called Afterburner, generates compiled query plans that exploit typed arrays and asm.js, two relatively recent advances in JavaScript. On a few simple queries, we show that Afterburner achieves comparable performance to MonetDB running natively on the same machine. This is an interesting finding in that it shows how far JavaScript has come as an efficient execution platform. Beyond a mere technical curiosity, we discuss how our techniques could support ubiquitous in-browser interactive analytics (potentially integrating with browser-based notebooks) and also present interesting opportunities for split-execution strategies where query operators are distributed between the browser and backend servers.

研究の動機と目的

• Webブラウザ内で完全にJavaScriptのみを用いて分析用RDBMSを実装する可能性を検討すること。
• 現代のJavaScriptエンジンが分析ワークロードにおいてネイティブデータベースシステムと同等のパフォーランスを発揮できるかどうかを評価すること。
• クエリ実行をユーザーに近い場所に移動させることで、低遅延でインタラクティブな分析パターンを可能にすること。
• クライアント（ブラウザ）とサーバーの間でクエリオペレータを分散する分割実行戦略を検討すること。JavaScriptの普及を活かす。

提案手法

• 標準準拠のブラウザで動作する純粋なJavaScriptライブラリとしてAfterburnerを実装し、最小限の依存関係を維持すること。
• JavaScriptのArrayBufferとtyped arrayビューを用いて、効率的なメモリアクセスと型安全性を確保する列指向のメモリ内データレイアウトでデータを格納すること。
• asm.jsを用いてクエリ計画をコンパイルし、最適化されたマシンコードを生成することで、数値演算のパフォーランスを向上させること。
• typed arrayを用いて列を連続するメモリブロックとして表現し、効率的な反復処理とベクトル演算を可能にすること。
• ユーザーがブラウザ内で直接分析クエリを記述できるSQLに類似したクエリインターフェースを設計すること。
• データのマテリアライゼーション後にクライアント（ブラウザ）でクエリの一部を実行できるようにすることで、分割実行をサポートし、バックエンドの負荷を軽減すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 完全にJavaScriptのみを用いてWebブラウザ内で分析用RDBMSを実装し、効率的に実行することは可能か？
• RQ2 同じハードウェア上で実行する場合、ブラウザベースの分析データベースのパフォーランスは、ネイティブにコンパイルされたMonetDBなどと比べてどの程度か？
• RQ3 分析クエリ実行をクライントサイドのブラウザに移動させることで、インタラクティブな分析にどのような実用的影響が生じるか？
• RQ4 クライントとサーバーの両方が同じ実行言語（JavaScript）を使用する場合、効果的な分割実行戦略はどのように設計できるか？
• RQ5 クエリ実行がブラウザ内で直接可能になると、どのような新しいインタラクティブな分析ワークロードが実現可能になるか？

主な発見

• Afterburnerは、同じマシン上でネイティブに実行されるMonetDBと同等のクエリ実行パフォーランスを達成しており、現代のJavaScriptエンジンが高性能な分析ワークロードをサポートできることを示している。
• 200万行のマテリアライズド結果セットに対するフィルタクエリにおいて、Afterburnerは25 msで完了し、ネットワーク遅延を除いたバックエンド実行時間（28 ms）と同等のパフォーランスを示しており、クライアントサイドの性能が顕著に高いことを裏付けている。
• typed arrayとasm.jsの活用により、Afterburnerは低レベルのメモリと計算の効率性を実現し、ネイティブパフォーランスに近づいている。
• 本システムにより、マテリアライズドデータサブセットのシームレスかつ低遅延なクライアントサイドフィルタリングと分析が可能になり、サーバー負荷の軽減とインタラクティブ性の向上が実現された。
• Afterburnerは、Jupyterノートブックなどのブラウザベースの分析ツールと統合可能であり、ブラウザ内でのインタラクティブなデータ探索を可能にしている。
• JavaScriptが実行環境を統一するため、クエリオペレータを自動的または手動でクライアントとサーバーの間で分散するハイブリッド実行戦略の可能性が開かれた。