omniture

  • <sup id="8old7"><fieldset id="8old7"></fieldset></sup><legend id="8old7"><span id="8old7"></span></legend><tt id="8old7"></tt>
      1. <td id="8old7"></td>
          四虎在线播放亚洲成人,亚洲一本二区偷拍精品,国产一区二区一卡二卡,护士张开腿被奷日出白浆,99久久精品国产一区二区蜜芽,国产福利在线观看免费第一福利,美女禁区a级全片免费观看,最新亚洲人成网站在线影院

          一文知曉浪潮云海OS在SPEC Cloud測試中的調優實踐

          2021-08-12 18:46 8487

          北京2021年8月12日 /美通社/ -- 日前,SPEC(Standard Performance Evaluation Corporation,即國際標準性能評測組織)公布了最新 Cloud IaaS 2018 Benchmark 測試成績,在同規模測試場景下浪潮數據核心產品浪潮云海OS再次刷新世界紀錄,性能得分全球第一,并在應用實例復制數、可擴展性和平均實例配置時間方面表現優異,均達到全球領先水平。


           


          SPEC Cloud測試到底是啥?

          SPEC CloudIaaS 2018 Benchmark是SPEC開發的評估基于大數據場景下的云基準標準測試(SPEC Cloud IaaS 2018是SPEC的第二個基準測試套件來衡量云計算的性能,以原始2016版本為基礎,具有各種增強功能和新的主要指標),采用Yahoo的YCSB與HiBench的K-Means模擬實際的工作負載。

          Benchmark基準測試模型
          Benchmark基準測試模型

          主要測試的是IaaS云平臺性能,選用兩類最重要的和最具代表性的負載:云平臺上運行IO密集型和計算密集型負載,通過加壓測試數據面性能、可擴展性以及控制面性能來得到測試結果,具體來說:

          IO密集型負載測試:YCSB是Yahoo公司的一個用來對云服務進行基礎測試的工具,SPEC CloudIaaS 2018通過創建NoSQL(Cassandra)實例實現YCSB架構。其測試項包括吞吐量、插入響應時間、讀取響應時間、平均應用實例(Application Instance)配置時間。

          計算密集型負載測試:K-Means算法是機器學習中常用的一種聚類算法。SPEC CloudIaaS 2018基準測試使用HiBench K-Means實現計算密集型測試,其測試項包括完成時間、每個應用實例運行的Hadoop迭代計數、平均應用實例配置時間。

          應用實例基準測試模型
          應用實例基準測試模型

          此外,SPEC Cloud IaaS 2018具有完善技術測試框架,是云計算性能測試的基準,作為企業級客戶云產品選型的重要參考標準,測試框架主要指標包含如下四個方面

          應用實例復制數:復制的應用實例數表示在測試結束時已完成至少一個有效應用的實例總數。總復制數是K-Means與YCSB的應用實例總和,但二者任何一項的有效應用實例不能超過總數的60%。

          性能得分:性能得分是所有有效應用實例的得分總和,代表了所有應用在云環境的總體表現。它是SPEC CloudIaaS 2018規范的YCSB和K-Means性能得分的總和,分數越高代表性能越好。

          相對可擴展性:SPEC Cloud測試執行包括兩個階段——baseline基準數據收集和scale-out擴展性能數據收集。可擴展性是scale-out過程中每個應用實例能提供與baseline階段的應用實例相同性能輸出的百分比,結果越高代表可擴展性越好,當百分比大于等于80%,即認為是優秀。

          平均實例配置時間:所有有效應用實例的平均配置時間。每個實例的配置時間都是從創建實例請求開始到cbtool驅動可以SSH到實例的時間間隔。

          本次測試的數據指標有何驚艷之處?

          Copy數”:眾多周知,Copy數受制于測試時設計的匯報Copy數、Copy上限、失敗率、YCSB與KMeans各占比例及服務器硬件的負載能力;初次提交時還可能出現受限于當時的磁盤性能以及調度策略的情況;甚至當Copy數增加時,測試時間內會出現部分AI無法達成測試標準進而轉為失敗。

          對此浪潮云海優化了調度策略、虛擬機創建流程以及測試硬件,降低了失敗率。目前,“39 Copies”的數據指標雖然已經達到匯報Copy數的基本要求并作為以下指標測試的基本前提來使用,但并不代表當前集群所能創建應用實例的上限。

          性能得分”:性能得分作為SPEC制定的標準分值,其值為基準測加權平均后算出的絕對值。我們了解到,虛擬機后端存儲讀寫能力、內存大小、CPU及針對虛擬化的調優動作都會對性能得分產生影響,所以在保障性能衰減速率更低的條件下能夠在服務器上虛擬更多虛擬機,這是廠商們的普遍目標。

          對此浪潮云海通過分析業務場景,有針對性地對測試環境進行配置優化。結果顯示,本次基準測試的性能得分比基準提高了40%,保障了單位密度虛擬機數量增加且服務器配置不變條件下性能的穩定性。

          性能得分的數據對比
          性能得分的數據對比

          與其他廠商相較,浪潮云海OS產品同樣出色。對比當前業界性能得分最佳的廠商,云平臺綜合性能提升35.8%,YCSB性能提高33.9%,KMeans性能提升37.4%


          “平均實例的配置時間”“平均實例配置時間”被定義為所有有效應用實例的平均配置時間,是實例部署請求提交到實例啟動并被測試管控節點接管的時間間隔。浪潮云海最新提交的平均實例配置時間為41s,與某廠商最新測試結果相對比,在單臺服務器虛擬機數等量的情況下平均實例配置時間提高5s,體現了對集群控制平面的深度優化效果,包括對虛擬機的請求發放、主機調度和啟動時間在內的能力提升。

          “相對可擴展性”通常相對可擴展性受限于CPU核心數、內存剩余及磁盤。依據SPEC官方標準,80%以上均為優秀;在本次測試中浪潮云海OS產品的可擴展性得分為85.1%,達到優秀級別。

          解密調優!浪潮云海OS在測試中有哪些升級實踐?

          為了達成性能再升級,提升虛擬機的創建速度及穩定性,浪潮云海選用了鏡像加速的調優手段,即啟動自研智能鏡像緩存淘汰算法,智能管理本地緩存目錄,在有限的本地緩存空間內盡可能提高鏡像緩存命中率。

          此外還通過支持配置項預設鏡像緩存目錄大小、彈性伸縮以及可根據鏡像的使用頻率自動調整本地存儲空間等操作,節約了鏡像下載到本地所消耗的時間,甚至可以達到80%以上。這波系列操作不但提升了應用虛擬機的創建速度與穩定性,還提高了鏡像創建卷的速度,保障了用戶在大規模業務場景下的工作效率。

          鏡像緩存算法實現原理
          鏡像緩存算法實現原理

          “通過針對磁盤IO監控,我們發現在負載情況下虛擬機的磁盤IO性能有所降低。根據多次定位分析,了解虛擬機后端與宿主機系統盤處于相同存儲情況下會導致IO性能降低,因此為了保證讀寫不受宿主機系統盤干擾,選擇將虛擬機后端與宿主機系統盤分離部署。”

          為了保證應用在云環境的整體表現,浪潮云海還對虛擬機規格(CPU、內存、硬盤)進行多次調整且關閉了KVM的內存共享。有效防止因搶占導致性能降低關閉了CPU預留和CPU綁定,進一步“預防”CPU不能被充分利用的情況,最終實現負載情況下虛擬機的CPU、內存、硬盤都能保持較高的利用率,提升了大規模場景下虛擬機性能的穩定性以及資源的利用率。

          某一節點內存共享關閉示例
          某一節點內存共享關閉示例

          在SPEC測試過程中,浪潮云海選擇通過增大Nova并發任務數上限并實現鏡像緩存機制,降低了平均實例的配置時間。即增大Nova并發任務個數來減少虛擬機創建時的排隊時間,憑借鏡像緩存的技術手段解決同一個鏡像在創建多臺虛擬機的過程中頻繁下載、刪除、再下載鏡像導致耗時嚴重的問題。

          為了改善并發場景,還一并優化了haproxy線程數,包含優化連接池中最大SQL連接數、最大允許超出的連接數等關鍵信息。這在OpenStack云平臺大規模落地實踐中極具參考價值,能夠有效提高創建虛擬的成功率,同時更好滿足用戶快速、批量創建虛擬機的迫切需求。

          增加Nova-conductor的worker數,提高Nova處理能力示例
          增加Nova-conductor的worker數,提高Nova處理能力示例

           

          鏡像緩存配置示例
          鏡像緩存配置示例

          作為全球性能、擴展性等綜合技術水平領先的云平臺軟件,浪潮數據為未來智算中心建設提供了全球領先水平的 “云操作系統”,未來定將圍繞智算操作系統核心引擎的產品定位,持續打造云海OS硬核技術實力,推動企業數字化、智能化迅速轉型。

          消息來源:浪潮
          China-PRNewsire-300-300.png
          全球TMT
          微信公眾號“全球TMT”發布全球互聯網、科技、媒體、通訊企業的經營動態、財報信息、企業并購消息。掃描二維碼,立即訂閱!
          collection
          主站蜘蛛池模板: 国产xxxx做受视频| 线观看的国产成人av天堂| 美女把尿囗扒开让男人添| 欧美人禽zozo动人物杂交| 激情五月开心婷婷深爱| 又湿又紧又大又爽A视频男| 亚洲高潮喷水无码AV电影| 少妇真人直播免费视频| 国产一卡2卡三卡4卡免费网站| 无码一级视频在线| 日韩在线视频观看免费网站| 欧美高清精品一区二区| 久久亚洲精品国产精品| 成人区人妻精品一区二区| 欧美一级高清片久久99| 国产成人午夜精品福利| 日韩一区二区三区在线观院| 久久精品道一区二区三区| 搡老熟女老女人一区二区| 大香伊蕉在人线国产最新2005 | 亚洲免费的福利片| 香港日本三级亚洲三级| 成熟女人特级毛片www免费| 久久午夜无码鲁丝片直播午夜精品| 亚洲区综合区小说区激情区 | 中文字幕丰满伦子无码ab| 日日碰狠狠添天天爽五月婷| 国产播放91色在线观看| 国产亚洲精品综合99久久| 乱码精品一区二区亚洲区| 两个人免费完整高清视频| 无码日韩做暖暖大全免费不卡| 国产精品亚洲av三区色| 国产成人无码A区在线观| 国产女精品视频网站免费| 奇米四色7777中文字幕| 精品日韩人妻中文字幕| 日本肥老妇色xxxxx日本老妇| 国产精品一区二区国产馆| 亚洲欧美综合人成在线| 四虎国产精品永久在线国在线|