华为云 C3 服务器快无止境是如何炼成的

当前云计算应用日趋火热，云计算所提供的大数据分析、人工智能，乃至于物联网等全新的应用也已经成为用户所关注的热点。但是云计算的基础——计算能力，却长期受到忽视。

在云计算的虚拟系统中，网络的数据转发、存储的数据传输乃至于整套云计算系统的管理控制，均需要依靠 CPU 的运算处理能力进行支撑。这些运算资源的消耗，都会对云计算系统的计算能力产生影响。然而在云计算的 IaaS 层，计算、存储、网络又是决定上层各类新兴云服务和客户业务稳定、高效运营的基石，是一个云计算系统的核心竞争力。因此，云计算系统的计算能力也成为了云能力评估小组所关注的重点项目之一。

借着华为云今年推出新一代采用 Xeon SkyLake CPU C3 系列云主机产品的机会，云能力评估小组展开了“新一代至强处理器在云计算系统中运算处理能力”的评测活动。下面我们就来看一下，在传统网络、计算、存储上均有扎实技术积累的华为，在虚拟化的云计算系统中是否会有同样的技术实力展现。

四项关键测试

在本次华为云 C3 云主机测试项目上，除了云计算 IaaS 层最主要的计算、存储和网络性能之外，还对云主机的内存带宽同样进行了测试。在计算性能方面，我们选择用的是可以跨平台使用的性能测试软件 Geekbench 来对 CPU 的整数、浮点运算处理能力进行测试。在存储性能方面，通过 fio 对存储产品的传输速率（IOPS）和带宽进行测试。在内存性能方面利用 stream 对内存带宽进行测试。在网络性能测试中，我们还继续沿用 Netperf 对网络带宽和网络连接处理性能进行测试，并利用 Iperf 对网络的数据包转发性能进行测试。具体测试结果如下：

计算性能

提起云主机的计算性能，现在谈的最多的是 Scale Up、Scale Out 的横、纵向扩展和计算资源的灵活复用，单台云主机的计算能力却少有人去进行了解。从系统架构的角度去看，这样做是没有问题的，单台云主机的计算资源毕竟是有限度的，要满足多变的应用需求，必须要有灵活的资源调度能力。

但是从用户使用的角度讲，多购买一台云主机就要多增加一份成本投入，提升虚机配置的成本因素也需要去进行考虑。因此，单台云主机计算性能的“含金量”问题，开始显现出来了。

下面我们就来看一下，华为云 C3 云主机的计算性能：

由于云主机大多采用的是 Linux 操作系统，因此在本次测试中，选用的是可以跨平台使用的 Geekbench 测试工具来对华为云 C3 云主机进行测试。华为云 C3 云主机采用的是 Intel 全新一代 Xeon SkyLake CPU，CPU 型号为 6151、（为 Intel 的定制型号）。在云主机配置上，我们选用的是 4 核 16G 内存。Geekbench 测试结果如下：

Geekbench 是通过一系列数据加密、数据压缩、图像压缩、图形计算、脚本处理和路径计算的方式，对 CPU 的整数类型计算能力进行测试，并通过期权价格模似、图像的生成、锐化和模糊以及物理仿真、3D 几何场景描述类的浮点计算功能对 CPU 的浮点计算能力进行测试。并将各个测试结果综合后，统一对 CPU 的整数计算和浮点计算能力进行打分。

考虑到单一的测试打分结果并不好对云主机的计算能力进行分析。因此我们选用 Geekbench 网站上公布的，采用同版本测试软件测试并与本次测试云主机配置相近的至强 E3-1270 v5 的测试结果和另一相同配置的主流云主机进行 Geekbench 测试后结果进行综合对比。

通过 CPU 综合性能对比我们可以了解，虽然 Xeon E3-1270 v5 主频高达 4.0GHz，并且还有超线程技术助力，但也只是在单核 CPU 的整数性能上略胜华为云 C3 云主机一筹，在单核 CPU 浮点性能上和多核 CPU 整数、浮点性能上均被华为云的 C3 云主机超出。华为云 C3 云主机和参与对比的，同样采用 Xeon SkyLake CPU 的同配置云主机相对比时，更有着 14.8%的性能优势。而我们在对比中，也并未选用多核 CPU 处理性能过低的云主机来进行对比。

Geekbench 整数测试分类线图

Geekbench 浮点测试分类线图

为了对 Geekbench 的测试结果进行核验，我们对 Geekbench 的整数和浮点测试分类细项测试结果也进行了整理对比。在对比结果线图上，也基本上呈现出和综合性能打分相近的结果——三者的测试结果比较相近，华为云 C3 云主机与 Xeon E3-1270 v5 的单项测试结果互有胜出，单核结果 Xeon E3-1270 v5 比较有优势，多核结果则是华为云 C3 云主机更加出色。

由此可知，在计算性能方面，华为云 C3 云主机不但具备出色的云主机计算性能，甚至与物理服务器相对比，也有着不凡的性能表现。

内存性能

除了 CPU 计算能力之外，在应用处理时，需要调用的数据信息大多需要在内存中进行缓存。内存带宽不足，数据传输不能尽快向多核 CPU 上进行分发，也会对多核处理器的计算能力产生影响。因此内存的调用和数据处理性能，也是云计算处理能力的一个重要测试指标。

在内存测试中，云能力评估小组选用了测试工具 Stream，并利用 64M 的大页面来对华为云 C3 云主机和对比公有云主机进行了测试，测试公有云平台依然选用的是四核 16G 云主机。

Stream 在对内存带宽进行测试的时候会进行四种操作：Copy、Scale、Add、Triad。

• Copy，先访问一个内存单元读出其中的值，再将值写入到另一个内存单元。

• Scale，从内存单元读出其中的值，作一个乘法运算，再将结果写入到另一个内存单元。

• Add，从内存单元读出两个值，做加法运算，再将结果写入到另一个内存单元。

• Triad，是将上面三个操作组合起来。

从内存带宽性能对比的柱状图我们可以看出，华为云 C3 云主机的存储带宽性能最好，参与对比的云主机为次，双方有大约 5%左右的性能差距。

存储性能

系统内存的容量毕竟有限，对于数据的存储还是要依靠硬盘或者 SSD 来进行支持。接下来云能力评估小组采用现在比较成熟的 fio 测试工具，利用 4K 块大小和 1M 块大小对华为云 C3 云主机和对照平台大小为 800G 的 SSD 云盘、高效云盘和普通云盘的 IOPS 和带宽进行了测试。测试结果表格统计如下：

为了便于用户查看，我们将各项测试的高、低测试结果，在表格中以不同颜色进行区分。从中不难看出，在存储性能中，华为云各项测试成绩依然领先。参与对比的云主机无论在带宽性能还是 IOPS 方面与华为云相对比，均有一定的性能差距。

但这里需要说明的是，从存储测试结果来看，参与对照平台有明显的限速情况。对云计算资源的合理控制，云能力评估小组始终是抱以一种支持的态度的。云计算系统虽然可以组建的非常庞大，但其内部每个节点可提供的资源毕竟是有限制的，合理对内部资源进行控制比如当前存储的 IO 传输速率和存储带宽，有利于云计算整体稳定性和可靠性的提升。但是由于目前尚缺乏统一的存储数据传输性能评估标准，因此尚无法对云存储性能限速进行合理评判。以后有机会云能力评估小组也会再尝试与相关厂商进行进一步沟通，力争进早对云存储应用性能整理出一个合理的判断基准。

网络性能

去年虽然我们已经进行过了一次公有云主机的网络和网络应用性能评测，但是对华为云有所疏忽。这次借着对新 CPU 处理能力评测的机会，也重新对华为云 C3 云主机的网络和网络应用性能进行了一次测试。并且还是选择上面测试中同一公有云厂商产品进行性能对比。

从网络性能的测试成绩来看，华为云 C3 云主机充分继承了其网络技术起家的优良传统。不但为被测云计机分配了近 2Gbps 的内部传输网络带宽，在网络的数据包转发能力上，居然还达到了接近小包线速的超高转发性能。而且在 TCP_RR 和 TCP_CRR 的测试中测试成绩也是大幅度的领先。但是正如上次网络和网络应用测试中所分析的一样，在正常网络应用中很少会出现如此高的网络应用需求，如此高的网络性能配置是否会带来云计算系统资源的浪费还有待去更深入的进行了解。通常网络应用中的数据包转发速率在每 10Mbps 带宽下提供 2KPPS 左右的数据包转发速率基本上就可以满足绝大部分的应用需求了。因此参与对比的云主机在网络层的转发性能目前是完全可以满足正常网络的应用，并留有了一定的转发性能余量了。当然对于云主机的用户而言，同样的价格区间内，更高更好的网络性能也完全是喜闻乐见的一个事情，同时随着高并发应用的增加，对网络层的转发性能的要求也在不断提升。目前看来华为云同配置的云主机价格还是这三个公有云中最有优势的一个，这就不得不让人由衷的佩服了，希望在今后这种优势依然可以得到保持。

云计算需要为其打下更坚实的技术基础

通过这次云主机基础性能测试，我们可以看到华为云可谓“后来者居上”，无论是在计算性能、内存性能、存储性能还是网络性能上，均以十分明显的优势领先于其它相对比产品。但是在网络性能方面，过高的性能配置是否会造成整体资源的浪费还有待进一步了解。

当然，在网络和存储方面，我们一直在孜孜不倦的追求更大的带宽和更高的处理性能，但在云计算领域，统筹的规划来确保整个云系统的有效运营同样重要。在这方面，经验弥足珍贵，而这无法依靠性能指标进行评判。选购云服务的小伙伴需要参照数据再进行综合考虑。

虽然云计算已经有了十多年的技术发展，但是新硬件、新技术、新应用依然是层出不穷。一时的领先但疏忽了对新技术的掌握，可能瞬间就被超越。只有在不断的应用技术积累的情况下，不停夯实自身的技术基础，才可以走的更远。目前领先者也不能骄傲，云计算的技术征程才是刚刚起行，只有在实际的用户应用中不断的摔打，最后站立着的才能笑傲群雄。

本文转载自 华为云产品与解决方案 公众号。

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