순환을 포함하는 자료 흐름
반복 알고리즘은 앞 단계의 결과를 다시 입력으로 사용한다. Naiad는 이런 순환 자료 흐름을 표현하면서 여러 계산을 병렬로 진행하는 구성을 제공한다.
논리적 위치를 나타내는 시각
계산 모델은 메시지에 계산 과정의 논리적 위치를 나타내는 타임스탬프를 더한다. 이 정보는 실행 가능한 병렬 작업을 드러내고 필요한 시점의 조정을 수행하는 기반이 된다.
하나의 기반 위의 여러 모델
Naiad의 낮은 수준 실행 기능 위에 더 높은 수준의 프로그래밍 모델을 구성할 수 있다. 초기 연구는 스트림 분석과 반복적 기계 학습 및 대화형 그래프 분석을 활용 대상으로 다뤘다.
관련 문서
Dryad 분산 실행 / Pregel 그래프 처리 / MillWheel 스트림 처리 / MapReduce / 병렬 컴퓨팅 / 기계 학습