Jeder behauptet, schnell zu sein – aber unser Fasten ist schneller! In den letzten Wochen war unser Team damit beschäftigt, unsere Systeme auf Azure zu vergleichen, und die Ergebnisse waren fantastisch.

Bevor wir Anfang dieses Jahres unsere vorhandene Infrastruktur von AWS auf Azure portiert haben, haben wir viel Zeit damit verbracht, die Struktur der Azure-Cloud zu verstehen und für die beste Leistung zu optimieren. Die Realität ist, dass sich Azure ziemlich von AWS unterscheidet und die Leistungsstrategie, die auf einer Cloud funktioniert, wahrscheinlich nicht auf der anderen funktionieren wird. Unser Entwicklungsteam hat viel kundenspezifische Arbeit an der Datenträgerarchitektur geleistet, die wir in unseren Clustern verwenden – das Ziel war es, die beste Datenträgerleistung in Azure bereitzustellen. Weitere Einzelheiten zu unseren Angeboten finden Sie auf unserer Seite MongoDB-Hosting auf Azure.

TL;DR

1. Die Insertleistung von ScaleGrid ist mindestens 30 % besser als bei anderen Mongo-Anbietern.
2. ScaleGrid bietet durchgehend einen um etwa 25 % besseren Durchsatz sowohl für ausgeglichene (50 % Lesen, 50 % Schreiben) als auch für schreibintensive (95 % Schreiben, 5 % Lesen) Workloads.

Das Benchmarking wurde mit dem Benchmark-Tool Yahoo Cloud Server Benchmark (YCSB) durchgeführt. YCSB ist ein ziemlich beliebtes Tool, um die Leistung von MongoDB zu messen. Das MongoDB-Team verwendet YCSB auch, um die Leistungsverbesserungen von MongoDB 3.0 gegenüber MongoDB 2.x zu demonstrieren. Nachfolgend finden Sie die Ergebnisse für unsere „große“ Konfiguration auf Azure – „Standard A3 – 7 GB Arbeitsspeicher, 4 Kerne, 8 Festplatten-RAID, bis zu 4000 IOPS“. Dies ist eine ziemlich häufige Konfiguration, die von Produktionsclustern in Azure verwendet wird. Alle Tests wurden im Rechenzentrum von Azure US-East durchgeführt.

1. Leistung einfügen

Der Einfügungsleistungstest misst die rohe Einfügungskapazität Ihrer MongoDB-Cluster. Dies ist besonders wichtig für Cluster, die eine Workload mit hoher Schreib- oder Einfügungslast hosten. Der Test wurde mit 16 YCSB-Threads durchgeführt und die durchschnittliche Laufzeit des Tests betrug 2 Stunden:

Zusammenfassung:MongoDirector bietet 30–40 % mehr Einfügungsdurchsatz als andere Mongo-Anbieter in Azure.

2. Durchsatz und Latenz

Durchsatz- und Latenzmessungen wurden sowohl für ausgeglichene Arbeitslasten (50 % Lesen, 50 % Schreiben) als auch für hohe Schreiblasten (95 % Schreiben, 5 % Lesen) durchgeführt:

Zusammenfassung:ScaleGrid bietet 20-25 % mehr Durchsatz sowohl für Lese- als auch für Schreiblasten mit hoher Arbeitslast bei gleichzeitig niedrigerer Latenz.

Auch wenn unsere Ergebnisse ziemlich gut aussehen, ist die Realität, dass wir mit MongoDB auf Azure gerade erst anfangen. Premium-Speicher und lokale SSD-Optionen auf Azure werden diesen Benchmark noch weiter verbessern. Bleiben Sie auf dem Laufenden, wenn wir diese Funktionen für die Produktion freigeben. Weitere Details zur Methodik und den spezifischen Parametern werden von unserem Entwicklungsteam in späteren Beiträgen bereitgestellt.

Wenn Sie spezifische Fragen zur Leistung einer bestimmten Größe oder MongoDB-Clusterkonfiguration haben, wenden Sie sich bitte unter [email protected].