Azure 上的 Elasticsearch 工作负载简介

Ampere® Altra®处理器从设计伊始就旨在为云原生应用程序(如Apache Cassandra)提供卓越的性能。以其创新架构，提供高性能、线性可扩展性和惊人的能源效率，Ampere Altra允许工作负载在不断增加的负载下，性能变化很小，以可预测的方式运行。在Elasticsearch 实际工作负载中提供行业领先的性能/瓦特能力和更低的碳足迹。

微软提供了一个全面的Azure虚拟机系列产品，以Ampere Altra云原生处理器为特色，可以运行各种各样的向外扩展的工作负载，如web服务器、开源数据库、内存应用程序、大数据分析、游戏、媒体等。由Ampere Altra处理器提供算力的Dpsv5 虚拟机是一种通用虚拟机产品，每个vCPU提供 2GB内存。vCPU、内存和本地存储的优化组合，可以经济有效地运行工作负载，不需要每个vCPU占用大量RAM。Epsv5虚拟机为内存优化型虚拟机，每个vCPU提供4gb的内存，适用于开源数据库、内存缓存应用、游戏和数据分析引擎等内存密集型工作负载。

Elasticsearch由Elastic开发，是一个分布式、免费、开源的搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数值、地理空间、结构化和非结构化。Elasticsearch是建立在Apache Lucene上的。Elasticsearch以其简单的REST api、分布式特性、速度和可伸缩性而闻名。

在这份工作负载简介中，我们将基于Ampere altra的Microsoft Azure Dpsv5实例与运行Elasticsearch的Azure中基于Intel^® Xeon^® Ice lake的Dsv5和基于AMD EPYC™milan的Dav5实例进行比较，同时分析在每种处理器上得到的吞吐量和延迟数据。

如图1所示，我们测试到Dpsv5虚拟机的性能比Dsv5高出3%，比Dasv5虚拟机高出7%，p.99SLA都是100毫秒。

在性价比方面，Dpsv5虚拟机表现出了引人注目的优势——比Dsv5虚拟机高出28%，比Dasv5高出26%。

我们使用esrally作为Elasticsearch的负载生成器来执行测试。每个测试都配置为在多个客户机上运行。 我们在esrally中使用http_logs数据集来测试Elasticsearch。这些数据是基于1998年足球世界杯的 web服务器日志而来。

建议将Elasticsearch与JDK-17(使用GCC 10.2编译，使用架构相应的flag)或更新版本一起使用，因为最近的jdk在为AArch64应用程序生成优化代码方面取得了重大进展。

Parallel GC垃圾收集器使用了适当的内存和线程数。Elasticsearch数据和日志存储在Azure高级ssd上。

Ubuntu 20.04与Elasticsearch 8.4.0一起使用。Elasticsearch提供了AArch64包，可以在这里(https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch)下载(在平台选项中选择Linux AArch64)。对于每个测试，使用相同数量的esrally客户端来生成请求。 我们使用的批量大小为1000。

按惯例在指定的服务水平协议(SLA)下测量吞吐量，因此使用了100 ms的第99百分位延迟(p.99)，即确保了99%的请求的最差响应时间为100毫秒。

这个测试在预热运行时追加了严格条件append-no-conflict -index，这是Elasticsearch的常用用法。该条件使用Elasticsearch默认设置索引整个文档语料库，因为文档id是唯一的，因此所有索引操作都只追加。在确保p.99延迟为100毫秒的情况下，最初使用适当数量的客户端来加载一个Elasticsearch实例。  在这一点上，吞吐量被用作主要的性能指标。测试进行了三次，观察到每次运行之间的变化很小。

Elasticsearch由于其可伸缩性、易用性和可扩展性而被广泛部署在云中。它是基于微服务的应用程序的流行选择，它可以无缝地部署在数百个节点上，使其成为真正的云原生工作负载，这也是Ampere Altra处理器设计的目标应用。对于云应用程序开发人员来说，在Azure上选择基于Ampere altra的虚拟机意味着更好的性能和性价比，同时减少碳足迹。

有关使用基于amere Altra 处理器的Azure虚拟机的更多信息，请访问Azure博客。

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与 Ampere 测试中使用的不同的系统配置、组件、软件版本和测试环境可能会导致与 Ampere 获得的测量结果不同。

性价比是在2022年9月使用微软的虚拟机定价计算的。有关详细信息，请参阅单个测试。

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