[論文レビュー] CAL: A Language for Aggregating Functional and Extrafunctional Constraints in Streaming Networks

Alexander V. Shafarenko, Raimund Kirner|arXiv (Cornell University)|Jan 17, 2011

Distributed systems and fault tolerance参考文献 4被引用数 3

ひとこと要約

この論文では、S-Netにおける無状態ストリーミングコンポーネントの計算遅延、メモリ使用量、メッセージ生成量などの機能的および非機能的制約——計算遅延、メモリ使用量、メッセージ生成量——を指定するための宣言型言語CALを紹介する。CALは、制約ベースの構文を用いることで、入出力動作および性能特性に関する形式的で機械検証可能な仮定を可能にし、ストリーミングネットワーク内のコンポーネント動作についての自動推論を可能にする。

ABSTRACT

In this article we present the {\em Constraint Aggregation Language} (CAL), a declarative language for describing properties of stateless program components that interact by exchanging messages. CAL allows one to describe functional as well as extra-functional behaviours, such as computation latency. The CAL language intention is to be able to describe the behaviour of so-called boxes in the context of S-Net. However, the language would find application in other coordination models based on stateless components.

研究の動機と目的

• 無状態ストリーミングコンポーネントの機能的および非機能的特性を形式的かつ宣言的に表現するための言語を提供すること。
• 計算遅延、メモリ使用量、メッセージ生成レートなどの性能関連制約を指定できること。
• ストリーミングネットワーク内のコンポーネント動作について、自動推論および制約解決を可能にすること。
• 動作制約を実装論理から分離することで、モジュラリティと検証性を向上させること。
• 並列的で分散型のシステムにおける動的リソース割り当ておよび性能分析を促進すること。

提案手法

• CALは、入力条件が出力アサーションを意味することを表す節に基づく宣言型構文を用いる。
• 3種類の変数を導入する：オブジェクト変数（入出力データ用）、環境変数（スレッド数などのシステムコンテキスト用）、自由変数（存在的に量化された変数）。
• 算術、集合、述語式を含む項代数を用いて制約を表現し、有理数および+、-、*、/、^などの基本演算をサポートする。
• Poisson分布を用いた確率的メッセージレートの表現や、$$M0、$$M1などの変数によるメッセージ数の上限表現を含む、複雑な式をサポートする。
• 関数的制約は型および形状アサーション（例：配列のランク、要素型）により表現され、非機能的制約は遅延およびリソース使用量をモデル化する。
• 入力述語に基づいて節が条件付きで有効化されるため、文脈依存の動作モデル化が可能である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ストリーミングコンポーネントの機能的および非機能的特性を、統一された言語で形式的かつ宣言的に指定する方法は何か？
• RQ2 遅延やメモリ使用量などの性能関連制約を、合成可能なかたちで表現するためのメカニズムは何か？
• RQ3 入力依存の動作および条件付き性能モデルを、制約ベースの言語を用いてどのように表現できるか？
• RQ4 CALのような制約言語は、ストリーミングネットワークにおけるコンポーネント動作についての静的および動的推論をサポートできるか？
• RQ5 メッセージ生成レートおよびリソース使用量を、コンポーネントインターフェース間でどのようにモデル化し、伝達できるか？

主な発見

• CALは、入力および出力オブジェクトに対する型アサーションを通じて、配列の形状、要素型、ランクといった関数的特性を正確に形式的に指定可能である。
• 言語は非機能的特性を効果的にモデル化できており、入力条件に応じてO(m log m / n_th)またはO(m^1.5)として表される計算遅延を表現できる。
• メッセージ生成レートは、$$M1 :=: 0などの環境変数を用いてモデル化され、入力サイズが小さい場合に出力が発生しないことを示す。
• ガarded節（条件付き節）を用いることで、入力パラメータ（例：$k > 100 * n_th）に応じて遅延およびメッセージ数が変化する条件付き性能モデルをサポートする。
• Poisson分布を用いたメッセージ生成の確率的モデル化が可能であり、Poisson(1/N)などの式により表現される。
• フレームワークは、モジュラで合成可能なコンポーネント動作の仕様を可能にし、ストリーミングシステムにおける自動推論および性能分析を可能にする。