論文の概要: PixelsDB: Serverless and NL-Aided Data Analytics with Flexible Service Levels and Prices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19784v2
- Date: Mon, 23 Dec 2024 06:44:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:52:15.186655
- Title: PixelsDB: Serverless and NL-Aided Data Analytics with Flexible Service Levels and Prices
- Title（参考訳）: PixelsDB: 柔軟なサービスレベルと価格を備えたサーバレスおよびNL支援データ分析
- Authors: Haoqiong Bian, Dongyang Geng, Haoyang Li, Yunpeng Chai, Anastasia Ailamaki,
- Abstract要約: PixelsDBは、ユーザが効率的にデータを探索できるオープンソースのデータ分析システムである。
クエリは、さまざまなパフォーマンスサービスレベル(SLA)に対してさまざまな価格を提供するサーバレスクエリエンジンによって実行される。
サーバレスパラダイム,自然言語支援インターフェース,フレキシブルSLAと価格の組み合わせによって,クラウドデータ分析システムのユーザビリティが大幅に向上することが実証された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.048398987952332
- License:
- Abstract: Serverless query processing has become increasingly popular due to its advantages, including automated resource management, high elasticity, and pay-as-you-go pricing. For users who are not system experts, serverless query processing greatly reduces the cost of owning a data analytic system. However, it is still a significant challenge for non-expert users to transform their complex and evolving data analytic needs into proper SQL queries and select a serverless query service that delivers satisfactory performance and price for each type of query. This paper presents PixelsDB, an open-source data analytic system that allows users who lack system or SQL expertise to explore data efficiently. It allows users to generate and debug SQL queries using a natural language interface powered by fine-tuned language models. The queries are then executed by a serverless query engine that offers varying prices for different performance service levels (SLAs). The performance SLAs are natively supported by dedicated architecture design and heterogeneous resource scheduling that can apply cost-efficient resources to process non-urgent queries. We demonstrate that the combination of a serverless paradigm, a natural-language-aided interface, and flexible SLAs and prices will substantially improve the usability of cloud data analytic systems.
- Abstract（参考訳）: 自動リソース管理、高い弾力性、従量課金の価格設定など、サーバーレスクエリ処理は、そのアドバンテージによって、ますます人気が高まっている。
システムの専門家でないユーザにとって、サーバレスクエリ処理は、データ分析システムの所有コストを大幅に削減する。
しかしながら、非エキスパートユーザにとって、複雑なデータ分析のニーズを適切なSQLクエリに変換し、各タイプのクエリに対して十分なパフォーマンスと価格を提供するサーバレスクエリサービスを選択することは、依然として重要な課題である。
本稿では,システムやSQLの専門知識を欠いたユーザが効率的にデータを探索できる,オープンソースのデータ解析システムであるPixelsDBを提案する。
ユーザは、微調整された言語モデルを使った自然言語インターフェースを使用して、SQLクエリを生成およびデバッグすることができる。
クエリはサーバレスクエリエンジンによって実行され、さまざまなパフォーマンスサービスレベル(SLA)に対してさまざまな価格が提供される。
パフォーマンスSLAは、特別なアーキテクチャ設計と不均一なリソーススケジューリングによってネイティブにサポートされています。
サーバレスパラダイム,自然言語支援インターフェース,フレキシブルSLAと価格の組み合わせによって,クラウドデータ分析システムのユーザビリティが大幅に向上することが実証された。
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