1. Einleitung
In einer Welt, in der Daten das Herzstück jeder Entscheidung sind, stehen viele Unternehmen vor der Herausforderung, riesige Datenmengen effizient zu verarbeiten. Eine dieser Herausforderungen ist die Aufteilung von Daten in kleinere, handhabbare Gruppen oder “Batches”. Doch wie gelingt es, diese Batches möglichst ausgewogen zu gestalten, um eine gleichmäßige Verarbeitungszeit zu erzielen? In diesem Artikel stellen wir verschiedene Ansätze zur Batch-Verteilung vor, beleuchten deren Vor- und Nachteile und geben praktische Beispiele zur Umsetzung.
2. Problemstellung
Stellen wir uns vor, wir müssen einen großen Stapel Aufgaben auf mehrere Arbeiter verteilen, sodass jeder Arbeiter ungefähr gleich viel zu tun hat. Einige dieser Aufgaben sind jedoch viel umfangreicher als andere. Wenn wir den Stapel einfach von oben nach unten verteilen, könnte es passieren, dass einige Arbeiter überlastet sind, während andere nur wenig zu tun haben. Das Gleiche gilt für die Verarbeitung von Daten in Batches: Die Herausforderung besteht darin, die Aufgaben so zu verteilen, dass die Workloads möglichst gleich verteilt sind, ohne dass ein Arbeiter (oder ein Batch) überlastet wird.
3. Lösungsansätze zur Batch-Verteilung
Es gibt verschiedene Ansätze, um die Aufgaben gleichmäßig auf die Batches zu verteilen. Im Folgenden beschreiben wir vier gängige Methoden: den Round-Robin-Ansatz, den Greedy-Algorithmus, die kumulative Verteilung und die optimierte Verteilung. Jeder verfolgt unterschiedliche Strategien und hat jeweils seine Vorteile.
3a. Round-Robin-Ansatz
Der Round-Robin-Ansatz ist eine einfache und intuitive Methode zur Verteilung von Aufgaben. Die Idee dahinter ist, die Aufgaben nacheinander an die Batches zu verteilen, bis jeder Batch eine Aufgabe hat, und dann wieder von vorne zu beginnen. Das bedeutet: Aufgabe 1 geht an Batch 1, Aufgabe 2 an Batch 2, Aufgabe 3 an Batch 3, und so weiter, bis alle Aufgaben verteilt sind. Danach fängt man wieder bei Batch 1 an.
Dieser Ansatz funktioniert besonders gut, wenn die Aufgaben in Gruppen von ähnlicher Größe vorliegen. Wenn es beispielsweise genauso viele große Aufgaben wie Batches gibt, genauso viele mittlere Aufgaben wie Batches und genauso viele kleine Aufgaben wie Batches, dann sorgt der Round-Robin-Ansatz für eine ausgewogene Verteilung. In diesem Fall ist es ratsam, die Aufgaben nach Dauer absteigend zu sortieren, damit die größeren Aufgaben gleichmäßig auf die Batches verteilt werden. Dadurch wird verhindert, dass ein Batch unverhältnismäßig viel Arbeit erhält.
Der Vorteil dieser Methode liegt in ihrer Einfachheit und der Geschwindigkeit, mit der die Aufgaben verteilt werden können. Sie eignet sich besonders gut, wenn die Aufgaben ähnlich groß sind oder wenn eine gleichmäßige Verteilung der großen, mittleren und kleinen Aufgaben gewährleistet werden soll.
Beispiel: Angenommen, wir haben zehn Aufgaben mit unterschiedlichen Dauern, und wir sortieren diese nach absteigender Dauer. Der Round-Robin-Ansatz weist Aufgabe 1 dem ersten Batch, Aufgabe 2 dem zweiten Batch, Aufgabe 3 dem dritten Batch usw. zu, bis alle Aufgaben auf die Batches verteilt sind. Angenommen, wir haben zehn Aufgaben mit unterschiedlichen Dauern. Der Round-Robin-Ansatz weist Aufgabe 1 dem ersten Batch, Aufgabe 2 dem zweiten Batch, Aufgabe 3 dem dritten Batch usw. zu, bis alle Aufgaben auf die Batches verteilt sind.
3b. Greedy-Algorithmus
Der Greedy-Algorithmus verfolgt einen anderen Ansatz. Der Begriff “greedy” bedeutet “gierig”, und genau so arbeitet dieser Algorithmus: Er durchsucht die Aufgaben und weist jede Aufgabe dem Batch zu, der aktuell am wenigsten Arbeit hat. Dadurch wird sichergestellt, dass die schwereren Aufgaben möglichst gleichmäßig verteilt werden und kein Batch übermäßig belastet wird.
Dieser Ansatz ist besonders hilfreich, wenn die Aufgaben stark unterschiedlich sind und eine einfache Verteilung, wie beim Round-Robin-Ansatz, zu Ungleichgewichten führen würde. Der Greedy-Algorithmus ist allerdings aufwendiger in der Berechnung, da jede Aufgabe individuell bewertet und zugeordnet wird. Trotzdem bietet er oft eine bessere Balance.
Beispiel: Die Aufgabe mit der längsten Dauer wird zuerst dem Batch mit der geringsten aktuellen Gesamtdauer zugewiesen. Danach wird die nächste längste Aufgabe dem Batch mit der nächstgeringeren Gesamtdauer zugewiesen, und so weiter.
3c. Kumulative Verteilung
Die kumulative Verteilung funktioniert, indem die Dauer jeder Aufgabe summiert wird, bis ein bestimmter Schwellenwert erreicht ist, und dann ein neuer Batch gestartet wird. Dadurch wird versucht, die Dauer jedes Batches ähnlich zu halten. Im Vergleich zu Round-Robin kann dieser Ansatz besser sicherstellen, dass alle Batches eine ähnliche Gesamtdauer haben.
Beispiel: Angenommen, wir haben zehn Aufgaben und möchten die Gesamtverarbeitungszeit pro Batch auf etwa 20 Einheiten beschränken. Die Aufgaben werden so lange zu einem Batch hinzugefügt, bis diese Summe erreicht ist, dann beginnt ein neuer Batch.
3d. Optimierte Verteilung
Bei der optimierten Verteilung kommen oft komplexere Algorithmen, wie dynamische Programmierung, zum Einsatz. Ziel ist es, eine möglichst perfekte Balance zwischen den Batches zu finden, sodass die Unterschiede in der Gesamtdauer minimiert werden. Diese Ansätze sind jedoch meist rechenintensiv und werden vor allem dann verwendet, wenn die Aufgabenverteilung eine hohe Genauigkeit erfordert.
Beispiel: Mit Hilfe von Algorithmen zur Minimierung der maximalen Batch-Dauer könnte jede Aufgabe so zugewiesen werden, dass die Unterschiede zwischen den Batch-Dauern minimiert werden. Solche Algorithmen benötigen jedoch mehr Rechenzeit und sind komplexer in der Umsetzung.
4. Umsetzung des Greedy-Algorithmus
In diesem Abschnitt zeigen wir, wie der Greedy-Algorithmus zur Batch-Zuordnung praktisch umgesetzt werden kann.
4a. Umsetzung in T-SQL
Im Folgenden finden Sie eine Implementierung des Greedy-Algorithmus in T-SQL. Hier wird jede Aufgabe dem Batch zugewiesen, der aktuell die geringste Gesamtdauer hat.
DROP TABLE IF EXISTS [dbo].[TaskTable];
-- Erstellen der TaskTable
CREATE TABLE [dbo].[TaskTable] (
Aufgabe INT PRIMARY KEY,
Dauer INT NOT NULL
);
-- Einfügen von Demo-Daten in TaskTable
INSERT INTO [dbo].[TaskTable] (Aufgabe, Dauer)
VALUES
(1, 1),
(2, 50),
(3, 1),
(4, 15),
(5, 0),
(6, 9),
(7, 40),
(8, 20),
(9, 1),
(10, 3);
-- Erstellen der Table-Valued Function
ALTER FUNCTION dbo.AssignTasksToBatches
(
@NumberOfBatches INT
)
RETURNS @Result TABLE
(
Aufgabe INT,
Dauer INT,
BatchID INT
)
AS
BEGIN
-- Überprüfen, ob die Anzahl der Batches gültig ist
IF @NumberOfBatches < 1
BEGIN
-- Rückgabe einer leeren Tabelle bei ungültiger Batch-Anzahl
RETURN;
END
-- Initialisieren der BatchTable mit dynamischer Anzahl von Batches
DECLARE @BatchTable TABLE (
BatchID INT PRIMARY KEY,
TotalDauer INT
);
DECLARE @i INT = 1;
WHILE @i <= @NumberOfBatches
BEGIN
INSERT INTO @BatchTable (BatchID, TotalDauer)
VALUES (@i, 0);
SET @i = @i + 1;
END
-- Variablen für die Aufgaben-Zuweisung
DECLARE @Aufgabe INT,
@Dauer INT,
@MinBatchID INT;
-- Cursor zur Iteration über Aufgaben sortiert nach absteigender Dauer
DECLARE TaskCursor CURSOR LOCAL FAST_FORWARD FOR
SELECT Aufgabe, Dauer
FROM [dbo].[TaskTable]
ORDER BY Dauer DESC;
OPEN TaskCursor;
FETCH NEXT FROM TaskCursor INTO @Aufgabe, @Dauer;
WHILE @@FETCH_STATUS = 0
BEGIN
-- Finden des Batches mit der geringsten Gesamtdauer
SELECT TOP 1 @MinBatchID = BatchID
FROM @BatchTable
ORDER BY TotalDauer, BatchID;
-- Zuweisen der Aufgabe zum gefundenen Batch
INSERT INTO @Result (Aufgabe, Dauer, BatchID)
VALUES (@Aufgabe, @Dauer, @MinBatchID);
-- Aktualisieren der Gesamtdauer des Batches
UPDATE @BatchTable
SET TotalDauer = TotalDauer + @Dauer
WHERE BatchID = @MinBatchID;
-- Nächste Aufgabe abrufen
FETCH NEXT FROM TaskCursor INTO @Aufgabe, @Dauer;
END
CLOSE TaskCursor;
DEALLOCATE TaskCursor;
RETURN;
END
-- Aufruf der Funktion zur Batch-Zuweisung
SELECT *
FROM dbo.AssignTasksToBatches(6)
ORDER BY BatchID ASC, Dauer DESC;
Erklärung des Codes:
- Der Code beginnt mit der Erstellung einer Tabelle (
TaskTable
), die Aufgaben mit jeweils einer Dauer speichert. - Eine Table-Valued Function (
AssignTasksToBatches
) wird erstellt, um die Aufgaben auf eine bestimmte Anzahl von Batches zu verteilen. - Jede Aufgabe wird der Reihe nach dem Batch zugewiesen, der aktuell die geringste Gesamtdauer hat. Dabei wird ein Cursor verwendet, um durch die Aufgaben zu iterieren, die nach absteigender Dauer sortiert sind.
- Die Batches werden in einer temporären Tabelle (
@BatchTable
) verwaltet, die die Batch-ID und die aktuelle Gesamtdauer enthält. - Nach der Zuweisung einer Aufgabe wird die Gesamtdauer des entsprechenden Batches aktualisiert.
4b. Umsetzung in Python
Im Folgenden wird gezeigt, wie der Greedy-Algorithmus zur Batch-Zuordnung in Python umgesetzt werden kann. Hierbei wird jede Aufgabe der Reihe nach dem Batch zugewiesen, der aktuell die geringste Gesamtdauer hat. Python bietet einige Libraries, die das Implementieren solcher Algorithmen erleichtern, insbesondere die Verwendung von heapq
zur Verwaltung von Prioritätswarteschlangen.
import heapq
# Demo-Datensatz: Aufgaben und deren Dauer
tasks = [
(1, 1),
(2, 50),
(3, 1),
(4, 15),
(5, 0),
(6, 9),
(7, 40),
(8, 20),
(9, 1),
(10, 3)
]
# Anzahl der Batches
number_of_batches = 6
# Initialisieren der Batches als Min-Heap (Prioritätswarteschlange)
batches = [(0, i) for i in range(1, number_of_batches + 1)]
heapq.heapify(batches)
# Ergebnisliste zum Speichern der Aufgabenverteilung
result = []
# Sortieren der Aufgaben nach Dauer in absteigender Reihenfolge
tasks_sorted = sorted(tasks, key=lambda x: x[1], reverse=True)
# Greedy-Zuweisung der Aufgaben zu den Batches
for task in tasks_sorted:
task_id, duration = task
# Holen des Batches mit der aktuell geringsten Gesamtdauer
current_total_duration, batch_id = heapq.heappop(batches)
# Zuweisen der Aufgabe zum Batch
result.append((task_id, duration, batch_id))
# Aktualisieren der Gesamtdauer des Batches und wieder in den Heap einfügen
heapq.heappush(batches, (current_total_duration + duration, batch_id))
# Ausgabe der Batch-Zuordnung
for task_id, duration, batch_id in sorted(result, key=lambda x: x[2]):
print(f"Aufgabe {task_id} mit Dauer {duration} wurde Batch {batch_id} zugewiesen")
Erklärung des Codes:
- Der Code startet mit der Definition der Aufgaben (
tasks
), wobei jede Aufgabe eine ID und eine Dauer hat. - Die Anzahl der Batches wird durch
number_of_batches
definiert. Für die Verwaltung der Batches wird ein Min-Heap verwendet, der sicherstellt, dass wir stets den Batch mit der geringsten aktuellen Gesamtdauer auswählen können. Dies wird durch die Python-Libraryheapq
ermöglicht. - Die Aufgaben werden nach Dauer absteigend sortiert, damit die größten Aufgaben zuerst zugewiesen werden.
- In einer Schleife wird jede Aufgabe dem Batch mit der aktuell geringsten Gesamtdauer zugewiesen. Danach wird die Gesamtdauer des entsprechenden Batches aktualisiert und der Batch wird erneut in den Heap eingefügt, um für die nächsten Aufgaben zur Verfügung zu stehen.
- Schließlich wird die Zuordnung der Aufgaben zu den Batches ausgegeben.
Verwendete Libraries:
heapq
: Diese Library ermöglicht es, eine Min-Heap-Datenstruktur zu verwenden, um den Batch mit der geringsten Gesamtdauer effizient auszuwählen. Dies macht die Umsetzung des Greedy-Algorithmus in Python sehr einfach und performant.
Dieser Python-Code bietet eine klare und einfache Implementierung des Greedy-Algorithmus, die gut skaliert und sich leicht anpassen lässt.
5. Den richtigen Ansatz wählen
Die Wahl des richtigen Ansatzes zur Batch-Verteilung hängt von den spezifischen Anforderungen ab. Der Round-Robin-Ansatz ist schnell, einfach und ausreichend, wenn die Aufgaben ungefähr gleich groß sind. Der Greedy-Algorithmus hingegen bietet eine bessere Balance, wenn die Aufgaben sehr unterschiedlich sind, ist jedoch aufwendiger in der Umsetzung. Die kumulative Verteilung eignet sich gut, um eine Balance zu finden, wenn feste Grenzwerte eingehalten werden sollen. Die optimierte Verteilung liefert oft die besten Ergebnisse, ist jedoch rechenintensiv und komplex.
Jeder dieser Ansätze hat seine Vor- und Nachteile. Während der Round-Robin-Ansatz durch seine Einfachheit überzeugt, liefert der Greedy-Algorithmus oft eine bessere Verteilung der Last. Die kumulative und optimierte Verteilung bieten zusätzliche Flexibilität. Für welche Methode man sich entscheidet, hängt von den konkreten Anforderungen und der Komplexität der Daten ab.
Haben Sie schon einmal vor der Herausforderung gestanden, Daten oder Aufgaben effizient zu verteilen? Welcher Ansatz hat bei Ihnen am besten funktioniert? Lassen Sie es uns in den Kommentaren wissen!