Azure FPGA 性能测试

本文对比测试了Azure云平台中FPGA开启与未开启时的网络性能,包括带宽、CPU利用率及延迟等关键指标,并提供了详细的测试步骤与结果。

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Azure开启FPGA网络性能测试

 

 

一.              Azure网络知识点梳理

Azure的VM在经过几代发展后已经有多种硬件类型。目前Azure China的多种机型都配置了FPGA卡,可以实现网络加速,本文将介绍开启FPGA下中国区Azure网络性能的测试。

关于FPGA具体介绍,请参考魏老师的blog:http://www.cnblogs.com/hengwei/p/8667343.html

通过参考魏老师的Blog,Enable FPGA卡:

 

二.              Iperf3测试工具安装

iPerf 在工作时,测试的两端一方作为 Server,另一方为 Client。程序启动的命令相同,通过不同的参数来区别以哪种工作方式运行。通常情况下先启动 Server 端,使 iPerf 监听在某个固定端口。然后在 Client 端执行相应的命令开始测试。Client端和Server端都需要装iperf3,同时放开所有NSG入站规则。

  1. yum install -y iperf3
  2. 打开NSG或者创建VM的时候不创建NSG

 

  1. Server端和Client端配置完成,30s,间隔两秒,-P表示几个并发数据流

 

三.              开启FPGA,北区同一VNET下,两台VM网络性能测试(CentOS-7.4标准 D4_v2 (8 vcpu,28 GB 内存)

  1. 6个并发数据流,带宽5.6Gbps

  1. 32个并发数据流,带宽4Gbps左右,已经打满,北区内网传输

  1. CPU利用率监控

 

四.   未开启FPGA,北区同一VNET下,两台VM网络性能测试(CentOS-7.4标准 D4v2 (8 vcpu,28 GB 内存)

  1. 6个并发数据流,带宽6Gbps

  1. 32个并发数据流,带宽6Gbps左右,已经打满,北区内网传输

 

  1. CPU利用率监控

五.           北区同一VNET下ping延迟测试:是否开启延迟差别不大。

 

六.              北区同一Vnet下D15v2和D14v2做测试

  1. 开启FPGA,32并发流打满带宽,D15v2当Client,D14v2当server

  1. Server端D14v2 CPU利用率

    qperf测试延迟

  1. 未开启FPGA,32并发流打满带宽

 

  1. Server端D14v2 CPU利用率

 

   qperf测试延迟

七.      总结

 

测试数据对比:东区北区机器都是D4v2 linux,Centos7.4

D4v2机器测试https://docs.azure.cn/zh-cn/virtual-machines/linux/sizes-general

Items

FPGA Disabled

CPU Usage

FPGA Enabled

CPU Usage

North Vnet

6Gbps

39%

5.56Gbps

25%

East Vnet

5.56Gbps

N/A

5.56Gbps

N/A

North-East

5.5Gbps

N/A

5.5Gbps

N/A

 

  1. 针对于北区内网测试,如果客户是流量型业务场景,开启FPGA后,会把一部分Workload卸载到网卡上去做,从而减少CPU负载压力,如果没有开启FPGA,虽然也能打满带宽,但是CPU利用率是开启VM的1.5倍左右,CPU负载较大。
  2. D15v2和D14v2测试对比,因为带宽性能增加,所以CPU负载基本上接近100%,CPU利用率不具有参考性。通过qperf可以测试出延迟的差异,7倍左右的优化,需要注意qperf的测试是one way的,数值的两倍为来回的结果,跟之前的测试对比也可以看到基本一致。不过整体优化的效果还是可以看出来。
  3. Items

    FPGA Disabled

    CPU Usage

    Latency

    FPGA Enabled

    CPU Usage

    Latency

    North Vnet

    16Gbps

    100%

    0.242ms

    21Gbps

    98.3%

    0.035ms

  1. 使用大size的机器还是可以看出来是否开启FPGA的吞吐量的差距

转载于:https://www.cnblogs.com/wangsongshare/p/8746356.html

<think>嗯,用户要求比较AWS和Azure这两个主流云平台的主要区别和特点。这是一个常见的云计算领域问题,需要从多个维度进行系统分析。 用户可能正在为企业选型做前期调研,或者在学习云服务相关知识。考虑到云平台选择对业务影响重大,需要提供全面且客观的对比信息。从用户简洁的提问方式看,ta可能更关注核心差异而非细节。 准备从几个关键维度展开对比: 首先是市场定位和历史背景,AWS作为行业先驱有先发优势,Azure则依托微软企业生态。这部分差异会直接影响后续服务设计理念。 核心服务对比要突出:AWS的EC2实例类型堪称业界最全,而Azure虚拟机与Active Directory的深度集成是独特优势。存储方面S3是对象存储事实标准,Azure Blob则在混合云场景更流畅。 技术生态差异明显:AWS拥有最庞大的第三方工具集成,Azure则天然兼容.NET技术栈。特别要注意的是开源支持,虽然两者都支持主流开源技术,但AWS社区更活跃。 企业特性方面,混合云方案是Azure的强项,通过Azure Stack可以实现无缝衔接。合规性认证两者都完备,但Azure对微软系许可证的灵活使用可能降低成本。 成本结构差异值得单独强调:AWS采用按秒计费模式精细但复杂,Azure企业协议对大型客户更友好。用户需要特别注意预留实例与即用即付模式的选择策略。 最后补充运维工具对比,CloudWatch和Azure Monitor各有设计哲学,前者功能模块化程度高,后者与System Center的整合更成熟。 为了让信息更直观,考虑设计对比表格涵盖计算/存储/数据库等核心服务。性能数据引用第三方评测报告更客观,比如Gartner的基准测试。 用户可能还会关心实际迁移案例,可以补充说明互联网初创企业多首选AWS,而传统企业上云往往倾向Azure。但这不是绝对规则,像Netflix虽在AWS但大量使用开源工具。 需要提醒用户注意:直接比较功能列表可能产生误导,实际选型应考虑现有技术债务和团队技能。比如全Java团队用Azure可能节省学习成本,但若计划使用大量机器学习服务则另当别论。 最后考虑生成延展问题,包括具体服务选型建议和成本优化技巧,这些通常是用户后续会追问的方向。特别要加入混合云部署的注意事项,这是当前企业上云的常见痛点。</think>以下是对AWS和Azure的核心区别与特点的全面对比,结合技术架构、服务生态和企业适用性等关键维度: --- ### **一、核心定位与背景** | **维度** | **AWS** | **Azure** | |----------------|------------------------------------|------------------------------------| | **推出时间** | 2006年(行业先驱) | 2010年(依托微软生态) | | **市场定位** | 全栈云服务领导者 | 企业级混合云解决方案 | | **技术基因** | 互联网原生架构 | 微软生态深度集成(Windows/.NET) | --- ### **二、核心服务对比** #### **1. 计算服务** - **AWS** - **EC2**:提供500+实例类型,覆盖通用/GPU/FPGA等场景 - **Lambda**:事件驱动Serverless标杆(支持15分钟超时) - **特色服务**:Batch(批量计算)、Lightsail(轻量级VPS) - **Azure** - **虚拟机**:与Hyper-V深度整合,支持嵌套虚拟化 - **Functions**:与Logic Apps无缝集成(低代码工作流) - **特色服务**:Azure Arc(混合云管理)、专用主机(合规性强) > 💡 **关键差异**:AWS实例类型更丰富,Azure在Windows工作负载和混合云场景占优 #### **2. 存储服务** | **类型** | **AWS** | **Azure** | **差异点** | |----------------|------------------|------------------|-------------------------------| | **对象存储** | S3(12个9耐久性)| Blob存储 | S3接口已成行业事实标准 | | **文件存储** | EFS | Files | Azure Files支持SMB 3.0协议 | | **混合存储** | Storage Gateway | StorSimple | Azure方案更成熟 | #### **3. 数据库服务** ```mermaid graph LR A[数据库类型] --> B[关系型] A --> C[NoSQL] A --> D[数据仓库] B --> AWS_RDS(支持6种引擎<br>MySQL/PostgreSQL/SQL Server等) B --> Azure_SQL(托管SQL Server性能领先<br>兼容本地许可证) C --> AWS_DynamoDB(毫秒级响应<br>每秒千万级请求) C --> Azure_CosmosDB(多API支持<br>Cassandra/MongoDB兼容) D --> AWS_Redshift(PB级分析) D --> Azure_Synapse(无缝集成Power BI) ``` --- ### **三、企业级能力对比** | **能力维度** | **AWS** | **Azure** | |------------------|----------------------------------|----------------------------------| | **混合云** | Outposts(需部署硬件) | **Azure Stack**(无缝扩展本地云)| | **身份管理** | IAM(精细权限控制) | **Active Directory集成**(单点登录优势) | | **合规认证** | 96项全球认证 | 90+认证(强于政府/医疗行业) | | **成本管理** | Cost Explorer(分析粒度细) | EA协议(大客户折扣力度大) | > 📊 **第三方数据**:根据Flexera 2023云报告,Azure在Enterprise Agreement(EA)客户中的续费率比AWS高11% --- ### **四、典型场景选择建议** 1. **选AWS更适合** - 互联网初创公司(快速迭代需求) - 大数据分析(EMR+Kinesis生态成熟) - 全球业务部署(覆盖30+地理区域) 2. **选Azure更优** - 微软技术栈企业(.NET/SharePoint迁移) - 混合云架构(Azure Arc统一管理) - 医疗/政府机构(FedRAMP合规性强) > 🌐 **案例参考**:西门子工业云从AWS迁移至Azure,因需对接本地Windows Server和SQL Server集群[^2] --- ### **五、成本对比(示例:中型企业月支出)** | **资源** | **AWS费用** | **Azure费用** | **差异原因** | |------------------|------------|--------------|--------------------------| | 4核16GB Linux VM | $280 | $310 | Azure计算单价高5-10% | | 1TB对象存储 | $23 | $25 | S3标准存储成本更低 | | 100GB数据库 | $150 | **$120** | Azure SQL基础版折扣力度大 | | **总计** | $453 | **$455** | 基本持平(需具体配置) | > ⚠️ 注意:Azure预留实例预付3年可降费72%,AWS按需实例秒级计费更灵活 --- ### **六、演进趋势** - **AWS**:聚焦AI/ML(SageMaker)、边缘计算(Snow系列) - **Azure**:强化AI+数据(Cognitive Services + Synapse整合) - **共同挑战**:跨云管理复杂度上升(建议采用Terraform多云编排) ---
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