SPEC(StandardPerformanceEvaluationCorporation，標(biāo)準(zhǔn)性能評估組織)近期公布了最新一批SPEC Cloud®IaaS 2018測試成績，浪潮云海OS創(chuàng)造新的最高紀(jì)錄，在全部四項關(guān)鍵指標(biāo)中均獲得第一，成為全球性能、擴(kuò)展性等綜合性技術(shù)水平最高的云平臺軟件，為未來智算中心的建設(shè)提供全球領(lǐng)先水準(zhǔn)的系統(tǒng)平臺。

SPEC Cloud測試基準(zhǔn) 對現(xiàn)實最好的模擬

SPEC Cloud®IaaS 2018 Benchmark是SPEC開發(fā)的評估基于大數(shù)據(jù)場景下的云基準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)測試(SPEC Cloud IaaS 2018是SPEC的第二個基準(zhǔn)測試套件來衡量云計算的性能，以原始2016版本為基礎(chǔ)，具有各種增強功能和新的主要指標(biāo))，采用Yahoo的YCSB與HiBench的K-Means模擬實際的工作負(fù)載。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(fù)載：云平臺上運行IO密集型和計算密集型負(fù)載，通過加壓測試數(shù)據(jù)面性能、可擴(kuò)展性以及控制面性能來得到測試結(jié)果。

圖1 SPEC Cloud®IaaS 2018測試邏輯架構(gòu)

IO密集型負(fù)載測試：YCSB是Yahoo公司的一個用來對云服務(wù)進(jìn)行基礎(chǔ)測試的工具，SPEC Cloud®IaaS 2018通過創(chuàng)建NoSQL(Cassandra)實例實現(xiàn)YCSB架構(gòu)。其測試項包括吞吐量、插入響應(yīng)時間、讀取響應(yīng)時間、平均應(yīng)用實例(Application Instance)配置時間。

計算密集型負(fù)載測試：K-Means算法是機器學(xué)習(xí)中常用的一種聚類算法。SPEC Cloud®IaaS 2018基準(zhǔn)測試使用HiBench K-Means實現(xiàn)計算密集型測試。其測試項包括完成時間、每個應(yīng)用實例運行的Hadoop迭代計數(shù)、平均應(yīng)用實例配置時間。

SPEC Cloud具體測什么

SPEC Cloud®IaaS 2018具有完善技術(shù)測試框架，是云計算性能測試的基準(zhǔn)，是企業(yè)級客戶云產(chǎn)品選型的重要參考標(biāo)準(zhǔn)。測試框架主要指標(biāo)包含如下4個方面：

1. 復(fù)制的應(yīng)用實例數(shù)：復(fù)制的應(yīng)用實例數(shù)表示在測試結(jié)束時已完成至少一個有效應(yīng)用的實例總數(shù)。總復(fù)制數(shù)是K-Means與YCSB的應(yīng)用實例總和，但二者任何一項的有效應(yīng)用實例不能超過總數(shù)的60%。

2. 性能得分：性能得分是所有有效應(yīng)用實例的得分總和，代表了所有應(yīng)用在云環(huán)境的總體表現(xiàn)。它是SPEC Cloud®IaaS 2018規(guī)范的YCSB和K-Means性能得分的總和。

3. 相對可擴(kuò)展性：相對的伸縮度是當(dāng)多個應(yīng)用實例同時運行，云環(huán)境未引入其他負(fù)載時，每個應(yīng)用實例能提供與baseline階段的應(yīng)用實例相同運行水平的百分比。相對可擴(kuò)展性是IO密集型負(fù)載和計算密集型負(fù)載兩種負(fù)載的相對可伸縮度的平均值，它以百分比表示，結(jié)果越高代表相對可擴(kuò)展性越好。

4. 平均實例的配置時間：平均實例的配置時間表示有效應(yīng)用實例中，所有實例的平均配置時間。每個實例的配置時間都是從創(chuàng)建實例請求開始到cbtool驅(qū)動可以ssh到實例的時間間隔。

根據(jù)公布的測試結(jié)果，基于浪潮NF5280M5雙路服務(wù)器基礎(chǔ)計算平臺，浪潮云海OS平均虛擬機部署時長僅為36秒，復(fù)制的應(yīng)用實例數(shù)達(dá)到18個，性能得分達(dá)到20.1分，相對可擴(kuò)展性達(dá)到85.5%，也就是說，平臺可以隨著業(yè)務(wù)負(fù)載的提高保持近線性的擴(kuò)展性能，具備強大的彈性部署能力、極低的響應(yīng)時間，充分保證業(yè)務(wù)連續(xù)性。

圖2 浪潮云海OS SPEC Cloud®IaaS 2018測試結(jié)果

精細(xì)優(yōu)化負(fù)載調(diào)度算法 提高大規(guī)模場景下虛擬機性能穩(wěn)定性及資源利用率

測試環(huán)境采用1個控制節(jié)點、9個計算節(jié)點的部署架構(gòu)，計算節(jié)點上通過虛擬機運行實例，并在其中2臺虛擬機上分別運行Cbtool基準(zhǔn)測試工具與Time-server服務(wù)(時間同步服務(wù))。

圖3 SPEC Cloud®IaaS 2018測試部署架構(gòu)

浪潮工程師基于Ubuntu系統(tǒng)制作了Cbtool鏡像、Time-server 鏡像、Hadoop鏡像及Cassandra鏡像，其中Hadoop鏡像與Cassandra鏡像安裝了Cloud-init、相應(yīng)的Hadoop/Cassandra應(yīng)用，并針對應(yīng)用報錯對應(yīng)用的配置文件及相關(guān)代碼做了調(diào)整。另外，為了快速啟動虛擬機修改grub為系統(tǒng)立即啟動，并將Hadoop鏡像與Cassandra鏡像上傳到浪潮云海OS環(huán)境。

在測試過程中，浪潮工程師分別通過限制每個計算節(jié)點運行的虛擬機數(shù)量、分組調(diào)度、IO密集型和計算密集型兩種業(yè)務(wù)的親和性策略等進(jìn)行參數(shù)的調(diào)優(yōu)，但效果都不明顯。通過對實際的負(fù)載進(jìn)行監(jiān)控，浪潮工程師發(fā)現(xiàn)負(fù)載對CPU、內(nèi)存及磁盤的調(diào)度不均衡，因此對調(diào)度算法進(jìn)行了優(yōu)化，調(diào)整了對于CPU、內(nèi)存及磁盤的調(diào)度權(quán)重。通過算法優(yōu)化，保證每個應(yīng)用實例的正常運行前提下提高了整體的應(yīng)用實例數(shù)，為大規(guī)模場景高密度虛擬機管理提供實踐案例參考。

另外，通過對磁盤IO進(jìn)行監(jiān)控，浪潮工程師發(fā)現(xiàn)在負(fù)載的情況下，虛擬機的磁盤IO性能有所降低。根據(jù)多次定位分析，發(fā)現(xiàn)虛擬機后端與宿主機系統(tǒng)盤處于相同存儲的情況下會導(dǎo)致IO性能降低，因此為了保證讀寫不受宿主機系統(tǒng)盤干擾，選擇將虛擬機后端與宿主機系統(tǒng)盤分離部署。同時，為了保證應(yīng)用在云環(huán)境的整體表現(xiàn)，浪潮工程師對虛擬機規(guī)格(CPU、內(nèi)存、硬盤)進(jìn)行多次調(diào)整，且關(guān)閉了KVM的內(nèi)存共享,防止因搶占導(dǎo)致性能降低，關(guān)閉了CPU預(yù)留和CPU綁定,防止CPU不能被充分利用，最終實現(xiàn)負(fù)載的情況下虛擬機的CPU、內(nèi)存、硬盤都能保持較高的利用率，提高了大規(guī)模場景下虛擬機性能穩(wěn)定性和資源利用率。

圖4 某一節(jié)點內(nèi)存共享關(guān)閉示例

為了降低平均實例的配置時間，浪潮工程師增大了nova并發(fā)任務(wù)個數(shù)上限，并實現(xiàn)了鏡像緩存機制。其中，增大nova并發(fā)任務(wù)個數(shù)減少了虛擬機建的排隊時間，鏡像緩存解決了同一個鏡像創(chuàng)建多臺虛擬機的流程中頻繁地下載、刪除、再下載鏡像導(dǎo)致耗時嚴(yán)重的問題，節(jié)約了鏡像下載到本地所消耗的時間，從而有效提高了創(chuàng)建虛擬機的速度，滿足客戶快速、批量創(chuàng)建虛擬機需求。

圖5 增加nova-conductor的worker數(shù)，提高nova處理能力示例

圖6 鏡像緩存配置示例

為了優(yōu)化并發(fā)場景，浪潮工程師還優(yōu)化了haproxy的線程數(shù)、連接池中保持打開狀態(tài)的最大SQL連接數(shù)、最大允許超出的連接數(shù)。

卓越線性擴(kuò)展能力 全面支持新型業(yè)務(wù)應(yīng)用上云

SPEC在評估了線程計數(shù)和操作計數(shù)后，選擇了40個線程計數(shù)和400萬個操作計數(shù)作為SPEC Cloud®IaaS 2018 Benchmark的基準(zhǔn)。其目標(biāo)是反映I/O性能的改進(jìn)，并使YCSB工作負(fù)載AI運行周期時間與當(dāng)前云中的K-Means工作負(fù)載保持平衡。

SPEC在擴(kuò)展階段，為每個應(yīng)用實例生成數(shù)據(jù)，插入的總記錄保持在1000000。默認(rèn)記錄長度為1KB，數(shù)據(jù)大小為1GB。復(fù)制的有效數(shù)據(jù)大小至少為3 GB，跨越6個Cassandra seeds。

K-Means生成的數(shù)據(jù)集的大小約為415Mb，運行結(jié)束時數(shù)據(jù)的總大小約為900MB。使用Hadoop的三副本復(fù)制，磁盤上的大小約為2.8GB。使用中等大小的實例，K-Means完成時間和數(shù)據(jù)生成時間與每次運行的YCSB完成時間和數(shù)據(jù)生成時間大致相同。

測試結(jié)果顯示，浪潮云海OS可以高效完成I/O、計算等各類負(fù)載的調(diào)度，并且性能增長還具有領(lǐng)先的線性擴(kuò)展能力，完全可以滿足用戶從傳統(tǒng)業(yè)務(wù)到新型大數(shù)據(jù)、人工智能等創(chuàng)新應(yīng)用的上云需求。

浪潮云海OS在此次SPEC Cloud®IaaS 2018測試全部四項關(guān)鍵指標(biāo)中均獲得全球第一絕非偶然，是多年研發(fā)積累的體現(xiàn)：浪潮云海OS在全球第二大開源項目OpenStack中持續(xù)位居社區(qū)黃金會員，近幾個版本的社區(qū)貢獻(xiàn)排名穩(wěn)定在全球前十，在最新Ussuri版本社區(qū)貢獻(xiàn)中國第一。2019年浪潮云海OS實現(xiàn)了基于OpenStack Rocky版本的全球最大規(guī)模單一集群實踐，通過國家級權(quán)威機構(gòu)測試認(rèn)證，被國際知名數(shù)據(jù)分析機構(gòu)GlobalData評定為“Very Strong(超強勁)”級別。以云海OS為代表的OpenStack作為上云首選已進(jìn)入大規(guī)模落地實踐期，助力用戶數(shù)字轉(zhuǎn)型、智能升級、融合創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施。

關(guān)于 SPEC

SPEC是由全球幾十所知名大學(xué)、研究機構(gòu)、IT企業(yè)組成的第三方測試組織，擁有SPEC CPU、SPEC Power、SPECCloud、SPEC ML等多項公開的標(biāo)準(zhǔn)化測試規(guī)范和模型。并由SPEC網(wǎng)站上公開測試結(jié)果，是全球企業(yè)級客戶進(jìn)行IT產(chǎn)品、方案選型的主要技術(shù)依據(jù)。

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