Hauptunterschiede zwischen Konkurrenz und Parallelismus

Konkurrenz und Parallelismus sind häufig anzutreffende Begriffe, insbesondere im IT-Bereich. Beim Daten-Parsing helfen sie unter anderem, die Leistung und Effizienz eines Systems zu maximieren. Obwohl diese Begriffe oft synonym verwendet werden, beziehen sie sich gleichzeitig auf unterschiedliche Methoden zur effizienten Verarbeitung großer Datenmengen. Daher sind beide Begriffe gleichermaßen relevant für die Entwicklung skalierbarer Systeme zur Datenerfassung und -analyse. In diesem Artikel betrachten wir Konkurrenz vs. Parallelismus, ihre Unterschiede und Beispiele für deren Anwendung im Daten-Parsing.

Was ist Konkurrenz?

Beim Parsing bezeichnet Konkurrenz die gleichzeitige Ausführung mehrerer Aufgaben innerhalb eines einzelnen Prozessorzeitfensters. Das bedeutet, dass zwar jeweils nur eine Aufgabe zu einem bestimmten Zeitpunkt ausgeführt wird, es aber für externe Systeme so erscheint, als würden viele Aufgaben gleichzeitig ablaufen. Anders ausgedrückt: Jede Aufgabe konkurriert um Prozessorressourcen, kann diese jedoch nicht alle gleichzeitig nutzen.

Diese Strategie funktioniert besonders gut bei I/O-gebundener Konkurrenz, also bei allen Vorgängen, bei denen das Programm Daten von einem anderen Gerät sendet oder empfängt. Ein Beispiel hierfür ist Web Scraping. Konkurrenz ermöglicht es einem Scraper, mehrere Anfragen gleichzeitig zu stellen, anstatt auf die Erfüllung einer einzelnen Anfrage zu warten, bevor die nächste ausgeführt wird. Dadurch steigt die Produktivität, da die Zeit für den Abschluss der Anfragen reduziert wird.

Es ist wichtig zu erwähnen, dass Konkurrenz manchmal als eine Form des "fehlerhaften Parallelismus" bezeichnet wird, was in den folgenden Abschnitten weiter erläutert wird.

Verständnis von Threads

Threads sind die grundlegenden Bausteine konkurrierender Systeme zur Datenerfassung. Um das Konzept vollständig zu verstehen, muss man sich zunächst den Begriff eines Prozesses anschauen. Ein laufender Prozess besteht aus mehreren Aktivitäten, die jeweils von einem einzelnen Thread ausgeführt werden. Ein Thread kann daher als die kleinste unteilbare Einheit einer Computeraufgabe betrachtet werden.

Aus Sicht der Konkurrenz können viele Threads nahezu gleichzeitig ausgeführt werden. Dies ermöglicht es dem System, die verfügbaren Prozessorressourcen bestmöglich zu nutzen.

Moderne Programmiersprachen und Betriebssysteme ermöglichen die Verwaltung von Threads – sie können erstellt, pausiert und synchronisiert werden. Threads werden besonders häufig bei datenintensiven Anwendungen wie dem Daten-Parsing eingesetzt, da sie es ermöglichen, mehrere Datenströme gleichzeitig zu verarbeiten, wodurch Wartezeiten reduziert und die Effizienz gesteigert wird.

Praktisches Beispiel

In der Praxis ist Konkurrenz in nahezu allen modernen Softwaresystemen eine zentrale Komponente. Sie ermöglicht es, eine große Anzahl von Prozessen mit minimalem Ressourcenaufwand auszuführen. Ein klassisches Beispiel für Konkurrenz ist die gleichzeitige Bearbeitung mehrerer Anfragen auf einem Webserver.

Ein Beispiel ist ein Online-Marktplatz, auf dem ein Benutzer Bestellungen aufgeben, nach Produkten suchen und den Status seiner Bestellungen gleichzeitig überprüfen kann. Da die Anzahl der Prozessoren begrenzt ist, kann der Server nicht alle Anfragen wirklich parallel bearbeiten. Durch Konkurrenz kann der Server jedoch Aufgaben abwechselnd ausführen, indem er zwischen den Benutzeranfragen wechselt. So kann ein Benutzer eine Bestellung aufgeben, während ein anderer Produktinformationen anfordert – und der Server bearbeitet diese Aufgaben abwechselnd, ohne auf den Abschluss einer Aufgabe zu warten, bevor er die nächste beginnt. Dadurch wird die Systemreaktionsfähigkeit erheblich verbessert, sodass es für den Benutzer so aussieht, als würden alle Aufgaben parallel ausgeführt.

Ein weiteres Beispiel im Web Scraping wäre der Abruf von Daten von 100 Webseiten. Ohne Konkurrenz würde das Herunterladen nach dem Schema "Warten – Anfrage – Verarbeitung" ablaufen, was unnötig lange dauert. Mit Konkurrenz könnte der Benutzer jedoch beispielsweise 10 Anfragen gleichzeitig senden und die bereits empfangenen Daten verarbeiten, während weitere Seiten noch geladen werden. Dies spart erheblich Zeit im Vergleich zur sequentiellen Verarbeitung jeder einzelnen Seite.

Optimierung durch Konkurrenz

Beim Web-Parsing kann Konkurrenz die Effizienz erheblich steigern. Beispielsweise kann ein Web Scraper durch konkurrierende Prozesse Daten von mehreren Webseiten gleichzeitig abrufen und so die Gesamtzeit für die Datenerfassung verkürzen.

• ermöglicht eine höhere Reaktionsfähigkeit, so dass das System selbst dann, wenn andere langwierige Prozesse laufen, sofort auf Benutzeranfragen reagieren kann;
• ermöglicht die volle Nutzung der gegebenen Prozessorressourcen, um einige Aufgaben auszuführen, während auf die Beendigung anderer Aufgaben gewartet wird;
• ermöglicht die gleichzeitige Ausführung mehrerer Prozesse, wodurch die für die Ausführung aller Teilaufgaben benötigte Zeit verkürzt wird.

Außerdem wird die Konkurrenz bei der Informationsverarbeitung so eingesetzt, dass der Hauptausführungsstrang nicht blockiert wird, so dass der Computer ohne Leistungseinbußen genutzt werden kann.

Was ist Parallelismus?

Parallelism short definition refers to accomplishing a specific set of computational processes on different computational resources simultaneously. In parallelism, resources are used at the same time as opposed to in concurrency where resources are just alternated and a simulation of simultaneous execution takes place. To put it differently, parallelism is the simultaneous processing of data on several CPU cores or even on several servers.

Gehen wir noch einen Schritt weiter und überlegen wir uns: Warum sollte man Parallelismus verwenden? Die Vorteile sind unter anderem die folgenden:

• schnellere Ausführung ressourcenintensiver Aufgaben wie maschinelles Lernen, Grafik-Rendering oder Big-Data-Analysen;
• effektiver Ausgleich der Arbeitslast in Multi-Core-Systemen, da die Last auf die Prozessorkerne verteilt wird;
• echtzeitverarbeitung von Datenströmen, was in Bereichen wie der Videoverarbeitung oder der Finanzanalyse von entscheidender Bedeutung ist.

Moderne Multicore-Prozessoren ermöglichen eine Aufteilung von Aufgaben für eine unabhängige und gleichzeitige parallele Ausführung.

Beschleunigung von Prozessen durch Parallelismus

Die parallele Ausführung von Aufgaben verkürzt die Rechenzeit und beinhaltet die Aufteilung einer Berechnung in einzelne Teile. Die Systemprozesse können auf nicht synchrone Weise ausgeführt werden, da die Arbeitslast auf verschiedene Prozessoren und Kerne verteilt wird.

Ein Beispiel für moderne Parallelismus ist die Bildverarbeitung. Nehmen wir an, ein bestimmter Filter muss auf ein hochauflösendes Bild angewendet werden. Würden wir jedes Pixel einzeln verarbeiten, würde dies eine unangemessen lange Zeit in Anspruch nehmen. Mit Hilfe der Parallelismus kann das Bild jedoch in mehrere Teile aufgeteilt werden, und jeder Prozessor bearbeitet seinen Teil zur gleichen Zeit. Dadurch kann die Geschwindigkeit der Anwendung maximal gesteigert und ihre Leistung erhöht werden. Es ist auch bekannt, dass dieser Ansatz in der KI-Informationsverarbeitung und in Videospielen verwendet wird.

Konkurrenz vs. Parallelismus: Die wichtigsten Unterschiede

Bei der Entwicklung von Softwaresystemen sollte man das spezifische Timing bei der Verwendung von Konkurrenz im Gegensatz zu Parallelismus lernen und die Beziehung zwischen diesen Techniken und der Leistung verstehen. Hier sind die beiden wichtigsten Punkte, die es zu verstehen gilt:

• Das Hauptziel der Konkurrenz besteht darin, optimal zwischen den Aufgaben zu wechseln, so dass sie effektiv gleichzeitig, aber nicht wirklich parallel ausgeführt werden.
• Die Parallelismus bietet eine echte gleichzeitige Ausführung auf mehreren Prozessoren oder Kernen und ist vor allem bei sehr rechenintensiven Prozessen nützlich.

Die nachstehende Tabelle veranschaulicht die Unterschiede zwischen Parallelismus und Konkurrenz:

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass jeder Ansatz seine Vorteile hat und je nach den spezifischen Systemanforderungen ausgewählt werden muss. Bei begrenzter Rechenleistung hilft die Konkurrenz bei der effizienten Nutzung der Ressourcen, während die Parallelismus zur Beschleunigung der Operationen beiträgt, indem die Last auf verschiedene Prozessoren verteilt wird.

Kombination von Konkurrenz und Parallelismus

Auch wenn Konkurrenz und Parallelismus als getrennte Phänomene untersucht werden können, ist ihre Verschmelzung oft außerordentlich produktiv. In Systemen mit komplexen Anwendungen, die eine hohe Reaktionsfähigkeit erfordern, ist ihre Kombination sehr wichtig, da sie die Gesamteffizienz erheblich verbessert. Ein kombinierter Ansatz ermöglicht eine optimale Nutzung der Rechenressourcen und beschleunigt die Datenverarbeitung.

Ein Beispiel für einen solchen Ansatz wäre die Verarbeitung eines großen Datensatzes. In diesem Fall geht es bei der Parallelismus um die Aufteilung der Aufgaben auf mehrere Prozessoren, während die Konkurrenz die Prozesse auf jedem Prozessor steuert.

Die Vorteile einer Kombination dieser Methoden sind unter anderem:

• Maximierte Nutzung der Rechenressourcen: Jeder Prozessor und Kern ist aktiv und arbeitet mit voller Kapazität;
• Erhöhte Verarbeitungsgeschwindigkeit: Aufgaben können gleichzeitig ausgeführt werden, und die Aufgabenverschiebung kann die Ausführung von Prozessen erheblich beschleunigen;
• Unterstützung komplexer Szenarien: Mehrschichtige Prozesse, die ein hohes Maß an Multitasking-Komplexität beinhalten, können durch die kombinierte Methode effizient verwaltet werden.

Die Kombination dieser Techniken ermöglicht den Entwurf sehr leistungsfähiger und skalierbarer Systeme im Bereich der Verarbeitung großer Datenmengen und schwerer Rechenaufgaben.

Die beste Herangehensweise für Web Scraping

Bei der Extraktion von Informationen aus Websites hängt es von den Aktivitäten des Benutzers ab, ob er Konkurrenz oder Parallelismus oder keines von beidem bevorzugt. In Wirklichkeit ist ein paralleler Ansatz nur dann sinnvoll, wenn es bei der Ausgabe von Anfragen eine längere Leerlaufzeit gibt oder wenn das Web Scraping nicht sehr CPU-intensiv ist. Das Gegenteil gilt für die Parallelisierung, die in Situationen sinnvoll ist, in denen ein hohes Maß an Verarbeitung des Seiteninhalts nach dem Besuch stattfindet oder der Prozessor durch das Parsing erheblich überlastet wird.

Eine Kombination von Strategien kann verfolgt werden. Optimal wäre die Implementierung von Konkurrenz beim Senden von asynchronen Anfragen und von Parallelismus bei deren Verarbeitung. Letzteres hat vor allem einen Vorteil: Sie können die Seiten erschöpfend besuchen und die Informationen mit einer ebenso hohen Intensität verarbeiten.

Konkurrenz vs. Parallelismus: Schlussfolgerung

In diesem Artikel wurde die Konkurrenz im Vergleich zur Parallelismus im Detail analysiert und beschrieben, wie beide unter verschiedenen Umständen und Situationen funktionieren können. Konkurrenz bezieht sich auf eine Reihe von Techniken zur Verwaltung von Aktivitäten, indem zwischen ihnen gewechselt wird, um die Effizienz der Nutzung der verfügbaren Prozessorzeit zu maximieren. Parallelismus bedeutet, dass mehr als eine Sache gleichzeitig ausgeführt wird, z. B. durch die Verwendung mehrerer Prozessoren oder mehrerer Kerne eines einzelnen Prozessors. Das Hauptunterscheidungsmerkmal dieser Strategien ergibt sich aus der Tatsache, dass bei der Konkurrenz einige Ressourcen ungenutzt bleiben, während bei der Parallelismus die verfügbaren Ressourcen durch Umverteilung optimiert werden.

Welcher Ansatz am besten geeignet ist, hängt von den Besonderheiten des Problems ab: Konkurrenz ist bei asynchronen Aufgaben vorzuziehen, während Parallelismus für komplexe Berechnungen besser geeignet ist. In manchen Situationen führt eine Kombination der beiden Ansätze zum besten Ergebnis.