パフォーマンス

業界をリードするパフォーマンス​

概要​

• サイズが0.05 MBから17 MBまでの20個の業務ファイルによるテストスイート 0.05
• 平均ファイルサイズ = 3.74 MB
• ファイルタイプには次が含まれます: Excel、Word、Powerpoint、動画、画像、PDF、音声
• このテストは Halo の v2.6.1 に対して実行されました

AKS​

クラスター構成では、コンテナに対して特定のメモリおよびコンピュート割り当てを前提としています。本番環境でのパフォーマンスは、実際のファイルのサイズや複雑さに常に依存します。構成は、スループットまたはファイル処理速度を優先するように最適化できます。

これらのテストでは、pod に対して次の requests と limits が設定されました。

スモール​

以下で構成される Kubernetes クラスター内の単一ノード（1 x DS5_v2）に基づきます:

• 10 Engines
• 16 仮想コア
• 56 GB メモリ

中規模​

以下で構成される Kubernetes クラスター内の 5 ノード（5 x DS4_v2）に基づく:

• 25 Engines
• ノードあたり 8 仮想コア、合計 40
• ノードあたり 28 GB メモリ、合計 140

大規模​

以下で構成される Kubernetes クラスター内の 5 ノード（5 x DS5_v2）に基づく:

• 50 Engines
• ノードあたり 16 仮想コア、合計 80
• ノードあたり 56 GB メモリ、合計 280

OVA​

これらのテストでは、pod に対して次の requests と limits が設定されました。

小規模​

OVA を実行する小規模な VM（F16s_v2）に基づき、構成は次のとおりです:

• 3 エンジン
• 16 仮想コア
• 32 GB メモリ

大規模​

OVA を実行する大規模な VM（F32s_v2）に基づいています。

• 13 Engines
• 32 virtual cores
• 64 GB memory

OVA と Kubernetes のパフォーマンスの違い​

• OVA は RKE を使用しており、Kubernetes control plane もマシン上のリソースを使用します。
• マルチノードクラスターでは、ファイルの保存に file share を使用する必要があります。この share との io にはオーバーヘッドが発生します。
• スケーラビリティは制限されますが、OVA はすべてが同じマシン上にあるため、サービス間のネットワーク速度が本質的により高速になります。