Kluczowe różnice między współbieżnością a równoległością

Współbieżność i równoległość to często spotykane pojęcia, zwłaszcza w odniesieniu do IT. W parsowaniu danych pomagają one między innymi zmaksymalizować wydajność i efektywność systemu. Chociaż terminy te są często używane w kontekście synonimicznym, jednocześnie odnoszą się do różnych metod wydajnego przetwarzania dużych ilości danych. Dlatego też oba terminy są równie istotne dla celów konstruowania skalowalnych systemów gromadzenia i analizy danych. W tym artykule rozważamy współbieżność i równoległość, różnice między nimi oraz przykłady ich zastosowania w analizowaniu danych.

Co to jest współbieżność?

W parsowaniu, współbieżność odnosi się do wykonywania wielu zadań w sposób nakładający się na siebie w ramach wycinka czasu pojedynczego procesora. Oznacza to, że chociaż tylko jedno zadanie może być wykonywane w danym momencie, dla systemów zewnętrznych wydaje się, że wiele zadań jest wykonywanych jednocześnie. Innymi słowy, każde wykonywane zadanie konkuruje o zasoby procesora, ale nie jest w stanie wykorzystać ich wszystkich w tym samym czasie.

W szczególności strategia ta działa najlepiej w przypadku współbieżności związanej z wejściami/wyjściami, która obejmuje wszelkiego rodzaju operacje, w których program wysyła lub odbiera dane z innego urządzenia. Jednym z takich zadań jest skrobanie stron internetowych. Współbieżność umożliwia skrobakowi wysyłanie wielu żądań w tym samym czasie, zamiast czekać na spełnienie jednego przed wysłaniem następnego. W tym przypadku produktywność wzrasta, ponieważ skraca się czas potrzebny na wykonanie żądań.

Ważne jest, aby pamiętać, że czasami współbieżność może być definiowana jako tak zwana - wadliwa równoległość, ale w kolejnych blokach przełamiemy to.

Zrozumienie wątków

Wątki służą jako podstawowe elementy składowe współbieżnie działających systemów gromadzenia danych. Aby w pełni zrozumieć działanie wątków, konieczne jest dokładne przyjrzenie się definicji procesu. Działający proces zawiera szereg działań, z których każde jest wykonywane przez pojedynczy wątek. Wątek można więc uznać za najmniejszą niepodzielną jednostkę pracy komputera.

Z perspektywy współbieżności, wiele wątków może działać mniej więcej w tym samym czasie. Umożliwia to systemowi maksymalne wykorzystanie dostępnych zasobów procesorów.

Nowoczesne języki programowania i systemy operacyjne umożliwiają zarządzanie wątkami: ich tworzenie, zawieszanie i synchronizację. Wątki są szczególnie preferowane w zadaniach związanych z analizą danych, ponieważ umożliwiają jednoczesne przetwarzanie kilku strumieni danych, co skraca czas oczekiwania i zwiększa wydajność.

Praktyczny przykład

W praktyce współbieżność jest elementem niemal wszystkich współczesnych systemów oprogramowania. Cecha ta umożliwia uruchomienie dużej liczby procesów przy niewielkich zasobach. Podręcznikowym przykładem współbieżności jest obsługa kilku żądań jednocześnie na serwerze internetowym.

Aby to zilustrować, załóżmy internetowy rynek, na którym użytkownik może składać zamówienia, wyszukiwać produkty i sprawdzać status swoich zamówień jednocześnie. Serwer dosłownie nie może obsłużyć wszystkich żądań w tym samym czasie ze względu na ograniczoną liczbę procesorów. Jest jednak w stanie wykonywać współbieżność, która pozwala mu dzielić czas z zadaniami poprzez przełączanie między żądaniami użytkowników. Na przykład, jeden użytkownik może złożyć zamówienie, a inny może zażądać informacji o produkcie. Serwer może wykonywać te dwa procesy w sposób cykliczny, zamiast czekać na zakończenie pierwszego przed rozpoczęciem drugiego. Z tego powodu znacznie poprawia się responsywność systemów, a system wydaje się wykonywać zadania równolegle.

Innym przykładem w odniesieniu do web scrapingu jest sytuacja, w której użytkownik chce zebrać dane ze 100 stron internetowych. Bez współbieżności pobieranie odbywa się zgodnie z cyklem oczekiwania-żądania-procesu, co zajmie niepotrzebnie dużo czasu. Dzięki współbieżności użytkownik może jednak wysłać, powiedzmy, 10 żądań jednocześnie, a następnie, podczas gdy pierwsze strony są ładowane, już przetwarzać dane, które zostały już odebrane. W porównaniu do czekania na załadowanie każdej pojedynczej strony, oszczędza to znacznie więcej czasu.

Wykorzystanie współbieżności do optymalizacji procesów

Jeśli chodzi o parsowanie stron internetowych, zastosowanie współbieżności może zwiększyć wydajność. Na przykład, web scraper może wdrożyć współbieżność w celu pobierania danych z kilku stron internetowych w tym samym czasie, skracając w ten sposób całkowity czas potrzebny na zebranie informacji. Poniżej znajduje się kilka punktów na temat tego, jak współbieżność pomaga w skróceniu czasu procesów:

• pozwala na zwiększenie szybkości reakcji, dzięki czemu nawet gdy inne długotrwałe procesy są uruchomione, system może natychmiast reagować na żądania użytkowników;
• umożliwia pełne wykorzystanie danych zasobów procesora do wykonywania niektórych zadań podczas oczekiwania na zakończenie innych zadań;
• umożliwia wykonywanie wielu procesów jednocześnie, zmniejszając w ten sposób czas potrzebny na wykonanie wszystkich podzadań.

Co więcej, współbieżność jest stosowana do przetwarzania informacji w sposób, który nie blokuje głównego wątku wykonawczego, dzięki czemu komputer może być używany bez spadku wydajności.

Czym jest równoległość?

Krótka definicja równoległości odnosi się do jednoczesnego wykonywania określonego zestawu procesów obliczeniowych na różnych zasobach obliczeniowych. W przypadku równoległości zasoby są wykorzystywane w tym samym czasie, w przeciwieństwie do współbieżności, w której zasoby są po prostu zmieniane i ma miejsce symulacja jednoczesnego wykonywania. Mówiąc inaczej, równoległość to jednoczesne przetwarzanie danych na kilku rdzeniach procesora lub nawet na kilku serwerach.

Pójdźmy dalej i zastanówmy się: dlaczego warto korzystać z równoległości. Korzyści są następujące:

• szybsze wykonywanie wymagających zasobów zadań, takich jak uczenie maszynowe, renderowanie grafiki lub analiza dużych zbiorów danych;
• skuteczne równoważenie obciążenia w systemach wielordzeniowych, ponieważ obciążenie jest dzielone między rdzenie procesora;
• przetwarzanie strumieni danych w czasie rzeczywistym, co ma kluczowe znaczenie w obszarach takich jak przetwarzanie wideo lub analiza finansowa.

Nowoczesne procesory wielordzeniowe umożliwiają podział zadań na niezależne i równoległe współbieżne wykonywanie.

Przyspieszanie procesów za pomocą równoległości

Równoległe wykonywanie zadań skraca czas obliczeń i polega na dzieleniu obliczeń na fragmenty. Procesy systemowe mogą być wykonywane w sposób niesynchroniczny, ponieważ obciążenie jest dzielone na różne procesory i rdzenie.

W nowoczesnej równoległości przykład można zaobserwować w przetwarzaniu obrazu. Załóżmy, że określony filtr musi zostać zastosowany do obrazu o wysokiej rozdzielczości. Gdybyśmy mieli przetwarzać każdy piksel jeden po drugim, zajęłoby to nieracjonalnie dużo czasu. Jednak dzięki wykorzystaniu równoległości obraz można podzielić na wiele części, a każdy procesor wykonuje swoją część w tym samym czasie. Umożliwia to maksymalny wzrost szybkości aplikacji i zwiększa jej wydajność. Wiadomo również, że podejście to jest stosowane w przetwarzaniu informacji AI, a także w grach wideo.

Współbieżność a równoległość: Kluczowe różnice

Podczas opracowywania systemów oprogramowania należy poznać specyficzne terminy korzystania ze współbieżności w przeciwieństwie do równoległości i zrozumieć związek między tymi technikami a wydajnością. Oto dwa najważniejsze punkty, które należy zrozumieć:

• Głównym celem współbieżności jest przełączanie się między zadaniami w optymalny sposób, tak aby były one efektywnie wykonywane w tym samym czasie, ale nie były naprawdę wykonywane równolegle.
• Równoległość oferuje rzeczywiste wykonywanie zadań jednocześnie na wielu procesorach lub rdzeniach i jest najbardziej przydatna w procesach wymagających dużej mocy obliczeniowej.

Poniżej znajduje się tabela, która wizualnie ilustruje punkty różnic między równoległością a współbieżnością:

Podsumowując, każde podejście ma swoje zalety i wymaga wyboru w oparciu o konkretne potrzeby systemu. Przy ograniczonej mocy obliczeniowej współbieżność pomaga w efektywnym wykorzystaniu zasobów, podczas gdy równoległość pomaga przyspieszyć operacje poprzez segmentację obciążenia na różne procesory.

Łączenie współbieżności i równoległości

Chociaż współbieżność i równoległość mogą być badane jako odrębne zjawiska, ich połączenie jest często niezwykle produktywne. W systemach ze złożonymi aplikacjami wymagającymi wysokiej responsywności, ich połączenie jest bardzo ważne, ponieważ znacznie poprawia ogólną wydajność. Połączone podejście umożliwia optymalne wykorzystanie zasobów obliczeniowych i przyspiesza przetwarzanie danych.

Przykładem takiego podejścia może być przetwarzanie dużego zbioru danych. W tym przypadku równoległość zajmuje się dzieleniem zadań na wiele procesorów, podczas gdy współbieżność kontroluje procesy na każdym procesorze.

Korzyści płynące z połączenia tych metod to m.in:

• Maksymalizacja wykorzystania zasobów obliczeniowych: każdy procesor i rdzeń jest aktywny i pracuje z pełną wydajnością;
• Zwiększona szybkość przetwarzania: zadania mogą być wykonywane jednocześnie, a zmiana zadań może znacznie przyspieszyć wykonywanie procesów;
• Wsparcie dla złożonych scenariuszy: wielowarstwowe procesy, które wiążą się z wysokim stopniem złożoności wielozadaniowości, mogą być efektywnie zarządzane za pomocą połączonej metody.

Połączenie tych technik pozwala na projektowanie bardzo wydajnych i skalowalnych systemów w dziedzinie przetwarzania dużych ilości informacji i ciężkich zadań obliczeniowych.

Najlepsze podejście do skrobania stron internetowych

Podczas wyodrębniania informacji ze stron internetowych, to działania użytkownika decydują o tym, czy preferuje on współbieżność, czy równoległość, czy też nie preferuje żadnego z tych dwóch rozwiązań. W rzeczywistości podejście współbieżne jest praktyczne tylko wtedy, gdy występuje długi czas bezczynności w wydawaniu żądań lub gdy skrobanie stron internetowych nie jest bardzo intensywne dla procesora. Odwrotnie jest w przypadku równoległości, która jest przydatna w sytuacjach, w których występuje wysoki stopień przetwarzania treści strony po jej odwiedzeniu lub występuje znaczne przeciążenie procesora z powodu parsowania.

Można zastosować kombinację strategii, która optymalnie polegałaby na implementacji współbieżności w wysyłaniu asynchronicznych żądań i równoległości w ich przetwarzaniu. Ta ostatnia ma jedną główną zaletę: można odwiedzać strony w sposób wyczerpujący i przetwarzać informacje z równie dużą intensywnością.

Współbieżność a równoległość: Wnioski

W niniejszym artykule szczegółowo przeanalizowano współbieżność i równoległość, opisując, w jaki sposób każda z nich może działać w różnych okolicznościach i sytuacjach. Współbieżność odnosi się do zestawu technik zarządzania wykonywaniem czynności poprzez przełączanie się między nimi w celu zmaksymalizowania efektywności wykorzystania dostępnego czasu procesora. Równoległość oznacza wykonywanie więcej niż jednej czynności w tym samym czasie, np. przy użyciu wielu procesorów lub wielu rdzeni jednego procesora. Kluczową cechą odróżniającą te strategie jest fakt, że w przypadku współbieżności niektóre zasoby są bezczynne, podczas gdy równoległość optymalizuje dostępne zasoby poprzez ich redystrybucję.

Jak widzimy, najlepszy wybór podejścia zależy od specyfiki problemu: współbieżność jest preferowana dla zadań asynchronicznych, podczas gdy równoległość jest bardziej odpowiednia dla złożonych obliczeń. W niektórych sytuacjach połączenie tych dwóch rozwiązań daje najlepsze rezultaty.