प्रदर्शन
उद्योग-अग्रणी प्रदर्शन
अवलोकन
- 20 व्यावसायिक फ़ाइलों का टेस्ट सूट, जिनका आकार 0.05 MB से 17 MB तक है
- औसत फ़ाइल आकार = 3.74 MB
- फ़ाइल प्रकारों में शामिल हैं: Excel, Word, Powerpoint, वीडियो, इमेज, PDF, ऑडियो
- यह परीक्षण Halo के v2.6.1 पर चलाया गया था
AKS
क्लस्टर कॉन्फ़िगरेशन कंटेनरों के लिए विशिष्ट मेमोरी और कंप्यूट आवंटन मानकर चलता है। प्रोडक्शन प्रदर्शन हमेशा वास्तविक दुनिया की फ़ाइलों के आकार और जटिलताओं पर निर्भर करेगा। कॉन्फ़िगरेशन को throughput या फ़ाइल प्रोसेसिंग गति को प्राथमिकता देने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।
इन परीक्षणों के लिए pods पर निम्नलिखित requests और limits सेट किए गए थे।
| सेवा | अनुरोधित CPU | अनुरोधित मेमोरी | CPU सीमा | मेमोरी सीमा |
|---|---|---|---|---|
| इंजन | 200m | 500Mi (524 MB) | 1 core | 1Gi (1.07 GB) |
| API | 1500m | 4Gi (4.29 GB) | 1500m | 4Gi (4.29 GB) |
छोटा
एक Kubernetes cluster में एक single node (1 x DS5_v2) के आधार पर, जिसमें शामिल हैं:
- 10 Engines
- 16 virtual cores
- 56 GB memory
| थ्रूपुट | प्रोसेस की गई फ़ाइलें | प्रोसेस किया गया डेटा |
|---|---|---|
| प्रति घंटा | 26,500 | 96 GB |
| प्रति दिन | 635,000 | 2300 GB |
| औसत प्रोसेसिंग गति | 136ms | |
| API सफलता दर | 99.999% |
मध्यम
5 node (5 x DS4_v2) पर आधारित, एक Kubernetes cluster में जिसमें शामिल हैं:
- 25 Engines
- प्रति node 8 virtual cores, कुल 40
- प्रति node 28 GB memory, कुल 140
| थ्रूपुट | प्रोसेस की गई फ़ाइलें | प्रोसेस किया गया डेटा |
|---|---|---|
| प्रति घंटा | 54,800 | 200 GB |
| प्रति दिन | 1,300,000 | 4800 GB |
| औसत प्रोसेसिंग गति | 65ms | |
| API सफलता दर | 99.999% |
बड़ा
5 nodes (5 x DS5_v2) पर आधारित, एक Kubernetes cluster में जिसमें शामिल हैं:
- 50 Engines
- प्रति node 16 virtual cores, कुल 80
- प्रति node 56 GB memory, कुल 280
| थ्रूपुट | प्रोसेस की गई फ़ाइलें | प्रोसेस किया गया डेटा |
|---|---|---|
| प्रति घंटा | 93,800 | 343 GB |
| प्रति दिन | 2,250,000 | 8230 GB |
| औसत प्रोसेसिंग गति | 38ms | |
| API सफलता दर | 99.999% |
OVA
इन परीक्षणों के लिए pods पर निम्नलिखित requests और limits सेट किए गए थे।
| सेवा | अनुरोधित CPU | अनुरोधित मेमोरी | CPU सीमा | मेमोरी सीमा |
|---|---|---|---|---|
| इंजन | 1300m | 3Gi (3.22 GB) | 1300m | 3Gi (3.22 GB) |
| Api | 1 core | 3Gi (3.22 GB) | 1 core | 3Gi (3.22 GB) |
छोटा
OVA चलाने वाले एक छोटे VM (F16s_v2) पर आधारित, जिसमें शामिल हैं:
| थ्रूपुट | प्रोसेस की गई फ़ाइलें | प्रोसेस किया गया डेटा |
|---|---|---|
| प्रति घंटा | 9,150 | 33 GB |
| प्रति दिन | 220,000 | 800 GB |
| औसत प्रोसेसिंग गति | 392ms | |
| API सफलता दर | 99.999% |
- 3 Engines
- 16 virtual cores
- 32 GB memory
बड़ा
OVA चलाने वाले एक बड़े VM (F32s_v2) पर आधारित।
| थ्रूपुट | प्रोसेस की गई फ़ाइलें | प्रोसेस किया गया डेटा |
|---|---|---|
| प्रति घंटा | 13,800 | 50 GB |
| प्रति दिन | 331,400 | 1200 GB |
| औसत प्रोसेसिंग गति | 260ms | |
| API सफलता दर | 99.999% |
- 13 Engines
- 32 virtual cores
- 64 GB memory
OVA बनाम Kubernetes प्रदर्शन अंतर
- OVA, RKE का उपयोग करता है, जिसमें Kubernetes control plane भी मशीन के संसाधनों का उपयोग करता है।
- मल्टी नोड क्लस्टर्स को फ़ाइलें संग्रहीत करने के लिए file share का उपयोग करना पड़ता है। इस share के साथ io पर अतिरिक्त ओवरहेड आएगा।
- हालाँकि यह scalability को सीमित करता है, OVA में स्वाभाविक रूप से services के बीच तेज़ network speeds होंगी क्योंकि सभी एक ही मशीन पर हैं।