Hiệu năng
Hiệu năng hàng đầu ngành
Tổng quan
- Bộ kiểm thử gồm 20 tệp doanh nghiệp có kích thước từ 0.05 MB đến 17 MB
- Kích thước tệp trung bình = 3.74 MB
- Các loại tệp bao gồm: Excel, Word, Powerpoint, video, hình ảnh, PDF, âm thanh
- Bài kiểm thử được chạy trên Halo v2.6.1
AKS
Cấu hình cụm giả định các mức phân bổ bộ nhớ và tài nguyên tính toán cụ thể cho các container. Hiệu năng trong môi trường production sẽ luôn phụ thuộc vào kích thước và độ phức tạp của các tệp thực tế. Có thể tối ưu cấu hình để ưu tiên thông lượng hoặc tốc độ xử lý tệp.
Đối với các bài kiểm thử này, các yêu cầu và giới hạn sau đã được thiết lập trên các pod.
| Dịch vụ | CPU yêu cầu | Bộ nhớ yêu cầu | Giới hạn CPU | Giới hạn bộ nhớ |
|---|---|---|---|---|
| Engine | 200m | 500Mi (524 MB) | 1 core | 1Gi (1.07 GB) |
| API | 1500m | 4Gi (4.29 GB) | 1500m | 4Gi (4.29 GB) |
Nhỏ
Dựa trên một nút đơn (1 x DS5_v2) trong một cụm Kubernetes bao gồm:
- 10 Engine
- 16 lõi ảo
- 56 GB bộ nhớ
| Thông lượng | Tệp đã xử lý | Dữ liệu đã xử lý |
|---|---|---|
| Mỗi giờ | 26,500 | 96 GB |
| Mỗi ngày | 635,000 | 2300 GB |
| Tốc độ xử lý trung bình | 136ms | |
| Tỷ lệ thành công của API | 99.999% |
Trung bình
Dựa trên 5 nút (5 x DS4_v2) trong một cụm Kubernetes bao gồm:
- 25 Engine
- 8 lõi ảo mỗi nút, tổng cộng 40
- 28 GB bộ nhớ mỗi nút, tổng cộng 140
| Thông lượng | Tệp đã xử lý | Dữ liệu đã xử lý |
|---|---|---|
| Mỗi giờ | 54,800 | 200 GB |
| Mỗi ngày | 1,300,000 | 4800 GB |
| Tốc độ xử lý trung bình | 65ms | |
| Tỷ lệ thành công của API | 99.999% |
Lớn
Dựa trên 5 nút (5 x DS5_v2) trong một cụm Kubernetes bao gồm:
- 50 Engine
- 16 lõi ảo mỗi nút, tổng cộng 80
- 56 GB bộ nhớ mỗi nút, tổng cộng 280
| Thông lượng | Tệp đã xử lý | Dữ liệu đã xử lý |
|---|---|---|
| Mỗi giờ | 93,800 | 343 GB |
| Mỗi ngày | 2,250,000 | 8230 GB |
| Tốc độ xử lý trung bình | 38ms | |
| Tỷ lệ thành công của API | 99.999% |
OVA
Đối với các bài kiểm thử này, các yêu cầu và giới hạn sau đã được thiết lập trên các pod.
| Dịch vụ | CPU yêu cầu | Bộ nhớ được yêu cầu | Giới hạn CPU | Giới hạn bộ nhớ |
|---|---|---|---|---|
| Engine | 1300m | 3Gi (3.22 GB) | 1300m | 3Gi (3.22 GB) |
| Api | 1 core | 3Gi (3.22 GB) | 1 core | 3Gi (3.22 GB) |
Nhỏ
Dựa trên một VM nhỏ (F16s_v2) chạy OVA, bao gồm:
| Thông lượng | Tệp đã xử lý | Dữ liệu đã xử lý |
|---|---|---|
| Mỗi giờ | 9,150 | 33 GB |
| Mỗi ngày | 220,000 | 800 GB |
| Tốc độ xử lý trung bình | 392ms | |
| Tỷ lệ thành công của API | 99.999% |
- 3 Engine
- 16 lõi ảo
- 32 GB bộ nhớ
Lớn
Dựa trên một VM lớn (F32s_v2) chạy OVA.
| Thông lượng | Tệp đã xử lý | Dữ liệu đã xử lý |
|---|---|---|
| Mỗi giờ | 13,800 | 50 GB |
| Mỗi ngày | 331,400 | 1200 GB |
| Tốc độ xử lý trung bình | 260ms | |
| Tỷ lệ thành công của API | 99.999% |
- 13 Engines
- 32 virtual cores
- 64 GB bộ nhớ
Sự khác biệt về hiệu năng giữa OVA và Kubernetes
- OVA sử dụng RKE, với control plane Kubernetes cũng sử dụng tài nguyên trên máy.
- Các cụm nhiều nút cần sử dụng file share để lưu trữ tệp. io với phần chia sẻ này sẽ phát sinh overhead.
- Mặc dù điều này hạn chế khả năng mở rộng, OVA vốn dĩ sẽ có tốc độ mạng nhanh hơn giữa các dịch vụ do tất cả đều nằm trên cùng một máy.