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          如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理性能提升?為你揭曉背后功臣

          作者: 時間:2024-09-26 來源:Arm 收藏

          架構(gòu)在服務器領(lǐng)域發(fā)展勢頭看漲。目前已有許多頭部云服務提供商和服務器制造商推出了基于 Neoverse 平臺的服務器產(chǎn)品。 架構(gòu)的服務器通常具備低功耗的特性,能帶來更優(yōu)異的能效比。在此前的文章中,針對搭載基于 Armv9 架構(gòu)的倚天 710 芯片的 ECS 倚天實例,Arm 技術(shù)專家已在 深度學習推理任務 、 Redis 性能驗證 等方面進行了測試和比較分析。此次我們將聚焦領(lǐng)域,通過兩個實際案例,來探討不同云實例上 Apache Flink 和 Elasticsearch 的性能差異。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202409/463223.htm

          案例一

          針對 Apache Flink 的性能測試

          在基于 Arm 架構(gòu)的倚天實例上

          部署 Apache Flink

          性能提升最高可達 83% !

          Apache Flink 是用于對有界和無界數(shù)據(jù)流進行有狀態(tài)計算的框架。其核心是使用 Java 和 Scala 編寫的分布式流式數(shù)據(jù)流引擎。該測試同樣比較了 g8y 和 g7 之間的性能差異。

           

          測試環(huán)境

          測試使用了三個工作節(jié)點和一個主節(jié)點來運行 Flink 集群,并使用數(shù)據(jù)流基準測試工具 Nexmark 進行基準測試。為確保測試的公正性,g8y 和 g7 云實例的 CPU核心數(shù)量和內(nèi)存大小、操作系統(tǒng)以及 Flink 軟件版本與配置均相同。


          在進行基準測試時,總共有 21 個查詢測試連續(xù)運行。硬件和軟件配置如下所示:

           

          測試結(jié)果

          從測試結(jié)果可以看出:


          對于吞吐量較高的查詢測試,g8y 的性能表現(xiàn)明顯優(yōu)于 g7。具體來說,g8y 在 q13 指標上比 g7 高了 83%,在 q14 指標上高了 76%。


          對于吞吐量較低的查詢測試(包含一些測試誤差),g8y 的吞吐量水平與 g7 相當。


          在多數(shù)查詢測試中,g8y 的性能表現(xiàn)相較 g7 高出 30% 以上,同時在部分查詢測試中,g8y 的性能表現(xiàn)相較 g7 高出 70% 以上;在一個查詢測試中,g8y 的性能高出 83%。

          圖:RPS:每秒記錄數(shù)

          案例二

          在云實例上部署 Elasticsearch

          在基于 Arm 架構(gòu)的倚天實例上

          部署 Elasticsearch

          性能提升高達 36% !

          Elasticsearch 是功能強大的開源、分布式搜索和分析引擎,以其速度、可擴展性和靈活性而聞名。該引擎用途非常廣泛,包括全文搜索、日志記錄和日志分析、實時分析等,在云環(huán)境中也十分普及。http_logs track 是 Elasticsearch Rally 基準測試工具中所使用的標準數(shù)據(jù)集和工作負載。它可以仿真典型網(wǎng)站服務器日志數(shù)據(jù),非常適合在涉及日志數(shù)據(jù)提取和分析的場景中評估 Elasticsearch 性能。

          此次測試是在 g8y 和 g7 兩種不同類型的阿里云 ECS 實例上運行了 Elasticsearch http_logs track 測試用例,并比較了兩者的差異。其中,g8y 搭載基于 Neoverse N2 的倚天 710 處理器;而 g7 則搭載第三代英特爾至強可擴展處理器。

           

          測試環(huán)境

          測試使用三個 xlarge 實例來運行 Elasticsearch 服務器,使用一個 4xlarge 實例運行 esrally 基準測試。g8y 和 g7 云實例的虛擬 CPU (vCPU) 數(shù)量和內(nèi)存大小、操作系統(tǒng)以及 Elasticsearch/esrally 軟件版本與配置均相同。

          硬件信息:

          軟件版本和設(shè)置:

          基準測試 esrally 設(shè)置:

           

          測試結(jié)果

          我們進行了約十次測試,以盡可能減少測試誤差。最終呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)是多次測試結(jié)果的平均值。測試結(jié)果表明:


          在最小值、平均值、中位數(shù)和最大值指標上,g8y 索引-追加 (index-append) 吞吐量比 g7 高出 36% 以上。


          在 p50 和 p90 級別,g8y 的服務時間比 g7 縮短了約 30%,而 p99 至 p100 服務時間與 g7 相似。


          當 hourly_agg 以相同的 0.20 ops/s 吞吐量運行時,g8y 的 p50、p90、p99 和 p100 服務時間比 g7 縮短 27% 以上。

          總體而言,在 Elasticsearch 基準測試 esrally 的 http_logs track 測試用例中,g8y 的表現(xiàn)優(yōu)于 g7。

          <上下滑動,查看更多>

          圖:Index-append 吞吐量提升

           

          圖:Index-append 服務時間提升

           

          圖:Hourly_agg 服務時間提升



          關(guān)鍵詞: Arm 數(shù)據(jù)處理

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