Différences essentielles entre la concurrence et le parallélisme

La concurrence et le parallélisme sont des concepts couramment rencontrés, en particulier dans le domaine des technologies de l'information. Dans l'analyse des données, ils permettent, entre autres, de maximiser les performances et l'efficacité du système. Bien que ces termes soient souvent employés dans des contextes synonymes, ils font simultanément référence à des méthodes différentes de traitement efficace de grands volumes de données. Par conséquent, les deux termes sont tout aussi pertinents pour la construction de systèmes évolutifs de collecte et d'analyse de données. Dans cet article, nous examinons la concurrence et le parallélisme, leurs différences et des exemples de leur utilisation dans l'analyse des données.

Qu'est-ce que la concurrence?

Dans l'analyse syntaxique, la concurrence fait référence à l'exécution de plusieurs tâches qui se chevauchent dans le temps au sein d'une tranche de temps d'un seul processeur. Cela signifie que, bien qu'une seule tâche puisse être exécutée à la fois, les systèmes extérieurs ont l'impression que plusieurs tâches sont exécutées simultanément. En d'autres termes, chaque exécution de tâche est en concurrence pour les ressources du processeur mais ne peut pas les utiliser toutes en même temps.

En particulier, la stratégie fonctionne mieux dans le cas d'une concurrence liée aux entrées-sorties, qui comprend tout type d'opération dans laquelle le programme envoie ou reçoit des données d'un autre dispositif. L'une de ces tâches est le "web scraping". La concurrence permet à un scrapeur d'émettre plusieurs requêtes en même temps plutôt que d'attendre que l'une d'entre elles soit satisfaite avant d'émettre la suivante. Dans ce cas, la productivité augmente au fur et à mesure que le temps nécessaire à l'exécution des demandes diminue.

Il est important de noter que la concurrence peut parfois être définie comme ce que l'on appelle le parallélisme défectueux, mais dans les blocs suivants, nous allons nous en affranchir.

Comprendre les Threads

Les threads sont les principaux éléments constitutifs des systèmes de collecte de données fonctionnant simultanément. Afin de saisir toute l'étendue du fonctionnement des threads, il est nécessaire d'examiner de près la définition d'un processus. Un processus fonctionnel contient un certain nombre d'activités, chacune d'entre elles étant accomplie par un seul thread. Un thread peut donc être considéré comme la plus petite unité indivisible du travail d'un ordinateur.

Du point de vue de la concurrence, de nombreux threads peuvent fonctionner à peu près en même temps. Cela permet au système d'exploiter au mieux les ressources disponibles des processeurs.

Les langages de programmation et les systèmes d'exploitation modernes permettent de gérer les threads: les créer, les suspendre et les synchroniser. Les threads sont particulièrement appréciés dans les tâches d'analyse de données car ils permettent de traiter plusieurs flux de données simultanément, ce qui réduit les temps d'attente et augmente l'efficacité.

Exemple pratique

Dans la pratique, la concurrence est une composante de presque tous les systèmes logiciels contemporains. Cette caractéristique permet d'exécuter un grand nombre de processus avec de petites ressources. Un exemple classique de concurrence est le traitement simultané de plusieurs requêtes sur le serveur web.

Prenons l'exemple d'un marché en ligne où un utilisateur peut passer des commandes, rechercher des produits et vérifier l'état de ses commandes en une seule fois. Le serveur ne peut littéralement pas traiter toutes les demandes en même temps en raison du nombre limité de processeurs. Toutefois, il est capable d'effectuer des opérations simultanées, ce qui lui permet de partager le temps entre les tâches en passant d'une demande d'utilisateur à une autre. Par exemple, un utilisateur peut passer une commande et un autre utilisateur peut demander des informations sur un produit. Le serveur peut exécuter ces deux processus de manière cyclique plutôt que d'attendre que le premier soit terminé avant de lancer le second. De ce fait, la réactivité du système est grandement améliorée et le système semble exécuter des tâches en parallèle.

Un autre exemple de web scraping est celui d'un utilisateur qui souhaite collecter des données à partir de 100 pages web. Sans concurrence, le téléchargement suit un cycle attente-demande-processus qui prendra un temps inutilement long. En revanche, avec la concurrence, l'utilisateur pourrait envoyer, par exemple, 10 demandes à la fois, puis, pendant que les premières pages se chargent, traiter les données déjà reçues. Par rapport à l'attente du chargement de chaque page, cela permet d'économiser beaucoup plus de temps.

Tirer parti de la concurrence pour optimiser les processus

Lorsqu'il s'agit d'analyser des pages web, l'utilisation de la concurrence peut améliorer l'efficacité. Par exemple, un scrapeur web peut déployer la concurrence afin d'extraire des données de plusieurs pages web en même temps, réduisant ainsi le temps total nécessaire à la collecte d'informations. Voici quelques exemples de la manière dont la concurrence permet de réduire la durée des processus:

• permet une réactivité accrue, de sorte que même lorsque d'autres processus fastidieux sont en cours d'exécution, le système peut immédiatement répondre aux demandes des utilisateurs;
• permet d'utiliser pleinement les ressources du processeur pour effectuer certaines tâches en attendant que d'autres tâches se terminent;
• permet l'exécution simultanée de plusieurs processus, réduisant ainsi le temps nécessaire à l'exécution de toutes les sous-tâches.

En outre, la concurrence est appliquée au traitement de l'information d'une manière qui ne bloque pas le fil d'exécution principal, de sorte que l'ordinateur peut être utilisé sans baisse de performance.

Qu'est-ce que le parallélisme?

La définition courte du parallélisme fait référence à l'accomplissement simultané d'un ensemble spécifique de processus informatiques sur différentes ressources informatiques. Dans le parallélisme, les ressources sont utilisées en même temps, contrairement à la concurrence où les ressources sont simplement alternées et où une simulation d'exécution simultanée a lieu. En d'autres termes, le parallélisme est le traitement simultané de données sur plusieurs cœurs de CPU ou même sur plusieurs serveurs.

Allons plus loin et demandons-nous pourquoi utiliser le parallélisme. Les avantages sont les suivants:

• l'exécution plus rapide de tâches exigeantes en ressources telles que l'apprentissage automatique, le rendu graphique ou l'analyse de données massives;
• l'équilibrage efficace de la charge de travail dans les systèmes multicœurs, la charge étant répartie entre les cœurs du processeur;
• le traitement en temps réel des flux de données, ce qui est essentiel dans des domaines tels que le traitement vidéo ou l'analyse financière.

Les processeurs multicœurs modernes permettent de diviser les tâches pour une exécution parallèle indépendante et simultanée.

Accélérer les processus grâce au parallélisme

L'exécution parallèle des tâches réduit le temps de calcul et consiste à diviser un calcul en morceaux. Les processus du système peuvent être exécutés de manière non synchrone, la charge de travail étant répartie entre différents processeurs et cœurs.

Dans le parallélisme moderne, un exemple peut être observé dans le traitement des images. Supposons qu'un filtre spécifique doive être appliqué à une image à haute résolution. Si nous devions traiter chaque pixel un par un, cela prendrait un temps déraisonnable. Toutefois, grâce au parallélisme, l'image peut être divisée en plusieurs parties et chaque processeur effectue sa partie en même temps. Cela permet d'augmenter au maximum la vitesse de l'application et d'améliorer ses performances. Il est également bien connu que cette approche est utilisée dans le traitement de l'information de l'IA ainsi que dans les jeux vidéo.

Concurrence et parallélisme: Différences essentielles

Lors du développement de systèmes logiciels, il convient d'apprendre la chronologie spécifique de l'utilisation de la concurrence par opposition au parallélisme et de comprendre la relation entre ces techniques et la performance. Voici les deux points les plus importants à comprendre:

• L'objectif principal de la concurrence est de passer d'une tâche à l'autre de manière optimale afin qu'elles soient effectivement exécutées en même temps, mais pas véritablement en parallèle.
• Le parallélisme permet une véritable exécution simultanée sur plusieurs processeurs ou cœurs et est particulièrement utile dans les processus à très forte intensité de calcul.

Le tableau ci-dessous illustre visuellement les différences entre le parallélisme et la concurrence:

En résumé, chaque approche a ses avantages et doit être choisie en fonction des besoins spécifiques du système. Lorsque la puissance de calcul est limitée, la concurrence permet d'utiliser efficacement les ressources, tandis que le parallélisme permet d'accélérer les opérations en répartissant la charge sur différents processeurs.

Combinaison de la concurrence et du parallélisme

Même si la concurrence et le parallélisme peuvent être étudiés comme des phénomènes distincts, leur fusion est souvent extraordinairement productive. Dans les systèmes comportant des applications complexes nécessitant une grande réactivité, leur combinaison est très importante car elle améliore considérablement l'efficacité globale. Une approche combinée permet une utilisation optimale des ressources informatiques et accélère le traitement des données.

Un exemple d'une telle approche serait le traitement d'un grand ensemble de données. Dans ce cas, le parallélisme consiste à répartir les tâches sur plusieurs processeurs, tandis que la concurrence contrôle les processus sur chaque processeur.

Les avantages de la combinaison de ces méthodes sont, entre autres, les suivants:

• Utilisation maximale des ressources informatiques: chaque processeur et chaque cœur est actif et fonctionne à pleine capacité;
• Amélioration de la vitesse de traitement: les tâches peuvent être exécutées simultanément et le transfert de tâches peut accélérer considérablement l'exécution des processus;
• Prise en charge de scénarios complexes: la méthode combinée permet de gérer efficacement les processus à plusieurs niveaux qui impliquent un degré élevé de complexité en termes de tâches multiples.

La combinaison de ces techniques permet de concevoir des systèmes très puissants et évolutifs dans le domaine du traitement des informations volumineuses et des tâches informatiques lourdes.

La meilleure approche pour le Web Scraping

Lors de l'extraction d'informations de sites web, ce sont les activités de l'utilisateur qui déterminent s'il préfère la concurrence ou le parallélisme, voire aucune des deux. En réalité, une approche concurrente n'est pratique que lorsqu'il y a un temps d'inactivité prolongé dans l'émission des requêtes, ou lorsque le web scraping n'est pas très intensif en termes de CPU. L'inverse est vrai pour le parallélisme, qui est utile dans les situations où il y a un degré élevé de traitement post-visite du contenu de la page, ou lorsqu'il y a une surcharge importante du processeur due à l'analyse syntaxique.

Il est possible de combiner plusieurs stratégies qui, de manière optimale, consisteraient à mettre en œuvre la concurrence dans l'envoi de requêtes asynchrones et le parallélisme dans le traitement de ces requêtes. Ce dernier a un avantage principal: vous pouvez visiter les pages de manière exhaustive et traiter les informations avec une intensité tout aussi élevée.

Concurrence et parallélisme: Conclusion

Cet article a analysé en détail la concurrence et le parallélisme, en décrivant comment chacun d'eux peut fonctionner dans des circonstances et des situations différentes. La concurrence désigne un ensemble de techniques permettant de gérer l'exécution d'activités en passant de l'une à l'autre afin de maximiser l'efficacité de l'utilisation du temps de processeur disponible. Le parallélisme consiste à faire plus d'une chose en même temps, par exemple en utilisant plusieurs processeurs ou plusieurs cœurs d'un même processeur. Ces stratégies se distinguent principalement par le fait que, dans le cas de la concurrence, certaines ressources sont inutilisées alors qu'elles sont dépensées, tandis que le parallélisme optimise les ressources disponibles en les redistribuant.

On le voit, le meilleur choix de l'approche dépend des particularités du problème: la concurrence est préférable pour les tâches asynchrones, tandis que le parallélisme est plus adapté aux calculs complexes. Dans certaines situations, la combinaison des deux permet d'obtenir le meilleur résultat.