Анализ альтернативных архитектур управления транзакциями в облачной среде



         

Методология, показатели и реализация - часть 2


Для вариантов SimpleDB, S3 и Google AppEngine (с кэшированием и без кэширования) мы измеряли WIPS для ряда значений числа EB (EB=1, 250, 500, 1000, 2000, 3000, 4000 и 9000, если это оказывалось возможным) в течение 10 минут. Для этих вариантов мы не могли выполнить измерения для всего спектра значений числа EB из-за ограниченного бюджета. Для трех вариантов, основанных на MySQL (MySQL, MySQL/R и RDS), и варианта Azure мы проводили измерения для всех значений числа EB в диапазоне от EB=1 до EB=9000. Для этого мы начинали работу при EB=1 и затем увеличивали рабочую нагрузку, добавляя по одному EB через каждые 0,4 секунды. Во всех случаях перед каждым экспериментальным прогоном тестового набора мы выполняли "разогревающий" (warm-up) двухминутный прогон; стоимость и пропускная способность этой двухминутной разогревающей фазы не учитываются в результатах, представленных в этой статье.

Для обеспечения стабильности результатов мы выполняли ряд дополнительных экспериментов и измерений. Для MySQL,MySQL/R, RDS и Azure все эксперименты повторялись по семь раз, и в результаты включались средние значения WIPS и стоимости, полученные при каждых семи прогонах. Из-за бюджетных ограничений для вариантов SimpleDB, S3, Google AE (с кэшированием и без кэшироввания) все эксперименты повторялись только по три раза. Кроме того, мы прогоняли несколько частных вариантов тестового набора (при фиксированном числе EB) в течение более долгого времени (до тридцати минут), чтобы оценить, смогут ли службы настроить свою конфигурацию к имеющейся рабочей нагрузке. Однако нам не удалось выявить таких эффектов. Только при использовании Microsoft Azure мы наблюдали небольшую разрывность. В наших первых экспериментах служба Azure быстро становилась недоступной при EB=2000 и EB=5500. Мы полагаем, что в эти моменты времени службы Azure перемещали базу данных TPC-W на более крупные машины, чтобы можно было справиться с возрастающей рабочей нагрузкой. Этот эффект наблюдался только при выполнении самого первого эксперимента с использованием Azure.


Содержание  Назад  Вперед