1?

什么是流處理？

流是從生產(chǎn)者到消費(fèi)者的一系列無限事件。大量數(shù)據(jù)生成為金融交易、傳感器測(cè)量或 Web 服務(wù)器日志等事件流。流處理是對(duì)接收到的新數(shù)據(jù)事件的連續(xù)處理。

Streamz 等流處理庫有助于構(gòu)建用于管理連續(xù)數(shù)據(jù)流的流程，允許應(yīng)用程序在事件發(fā)生時(shí)對(duì)其作出響應(yīng)。

流處理流程通常涉及多個(gè)操作，例如過濾、聚合、計(jì)數(shù)、分析、轉(zhuǎn)換、充實(shí)、分支、連接、流量控制、早期階段反饋、回壓和存儲(chǔ)。

2?

為何選擇流處理？

數(shù)據(jù)流的持續(xù)處理在許多應(yīng)用程序中都非常有幫助，例如：

醫(yī)療健康：持續(xù)監(jiān)控儀器數(shù)據(jù)

智慧城市：交通模式和擁塞管理

制造：優(yōu)化和預(yù)測(cè)性維護(hù)

運(yùn)輸：優(yōu)化路線和燃料消耗

汽車：智能汽車

網(wǎng)絡(luò)安全和異常檢測(cè)：Web 或網(wǎng)絡(luò)日志處理

金融：股票上市時(shí)間序列

機(jī)器學(xué)習(xí)：實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)

廣告：基于位置或動(dòng)作的廣告

由于各企業(yè)高度依賴實(shí)時(shí)分析、推理、監(jiān)控等功能，因此流處理市場(chǎng)正經(jīng)歷指數(shù)級(jí)發(fā)展。現(xiàn)在，基于流構(gòu)建的服務(wù)是日常業(yè)務(wù)的核心組成部分，結(jié)構(gòu)化遙測(cè)事件和非結(jié)構(gòu)化日志正以每年超過 5 倍的速度增長。在現(xiàn)代商業(yè)環(huán)境中，這種規(guī)模的大數(shù)據(jù)流愈加復(fù)雜并且難以有效地運(yùn)行，因此，經(jīng)濟(jì)高效的可靠流對(duì)其至關(guān)重要。

3?

GPU 加速流處理

NVIDIA RAPIDScuStreamz 是 GPU 加速流數(shù)據(jù)處理庫，旨在加速流處理吞吐量并降低總擁有成本 (TCO)。NVIDIA 的 cuStreamz 制作流程每年可節(jié)省數(shù)十萬美元。cuStreamz 使用 Python 編寫，基于 RAPIDS（用于數(shù)據(jù)科學(xué)庫的 GPU 加速器）而構(gòu)建。通過添加 GPU 支持的 Flink 可以看出，端到端 GPU 加速正迅速成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，NVIDIA 很高興能成為此趨勢(shì)的一個(gè)組成部分。

cuStreamz 基于以下內(nèi)容構(gòu)建：

Streamz，一個(gè)能夠幫助構(gòu)建管理連續(xù)數(shù)據(jù)流流程的開源 Python 庫；

Dask，一個(gè)能夠并行處理流工作負(fù)載的穩(wěn)健可靠的調(diào)度程序；

RAPIDS，一種用于流計(jì)算的 GPU 加速庫套件。

cuStreamz 通過在后臺(tái)利用 RAPIDS cuDF 來加速 Streamz，從而使用 GPU 加速流數(shù)據(jù)計(jì)算。cuStreamz 還受益于 cuDF 的加速 JSON、Parquet 和 CSV 讀取器和寫入器。cuStreamz 團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)加速 Kafka 數(shù)據(jù)源連接器，能夠非?？焖俚貙?Kafka 的數(shù)據(jù)直接讀取到 cuDF 數(shù)據(jù)幀中，從而顯著提升端到端性能。然后，可以使用 Dask 在分布式模式下并行運(yùn)行流流程，從而大規(guī)模提高性能。

在下圖中對(duì) cuStreamz 架構(gòu)進(jìn)行了概括總結(jié)。cuStreamz 是連接 Python 流與 GPU 的橋梁，應(yīng)用了檢查點(diǎn)和狀態(tài)管理等復(fù)雜可靠的流功能。cuStreamz 還提供了必要的基礎(chǔ)模塊來編寫流作業(yè)，這些作業(yè)在 GPU 上安全運(yùn)行，并且性能更好，成本更低。

4?

GPU 加速的端到端數(shù)據(jù)科學(xué)

基于 NVIDIA CUDA-X AI構(gòu)建的 RAPIDS 開源軟件庫，使您完全能夠在 GPU 上執(zhí)行端到端數(shù)據(jù)科學(xué)和分析流程。此套件依靠 NVIDIA CUDA基元進(jìn)行低級(jí)別計(jì)算優(yōu)化，但通過用戶友好型 Python 接口能夠?qū)崿F(xiàn) GPU 并行化和高帶寬顯存速度。

借助 RAPIDS GPU DataFrame，數(shù)據(jù)可以通過一個(gè)類似 Pandas 的接口加載到 GPU 上，然后用于各種連接的機(jī)器學(xué)習(xí)和圖形分析算法，而無需離開 GPU。這種級(jí)別的互操作性是通過 Apache Arrow 這樣的庫實(shí)現(xiàn)的。允許加速數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等端到端流程。

RAPIDS cuML 的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)學(xué)基元遵循熟悉的類似于 scikit-learn 的 API。單塊 GPU 和大型數(shù)據(jù)中心部署均支持 XGBoost 等主流算法。針對(duì)大型數(shù)據(jù)集，相較于同等功效的 CPU，這些基于 GPU 的實(shí)施方案能夠以 10 到 50 倍的速度更快地完成任務(wù)。

RAPIDS 支持在許多熱門數(shù)據(jù)科學(xué)庫之間共享設(shè)備內(nèi)存。這樣可將數(shù)據(jù)保留在 GPU 上，并省去了來回復(fù)制主機(jī)內(nèi)存的高昂成本。

*與NVIDIA產(chǎn)品相關(guān)的圖片或視頻（完整或部分）的版權(quán)均歸NVIDIA Corporation所有。

審核編輯：劉清