--- title: "GCP, AWS, और Azure ARM-आधारित सर्वर प्रदर्शन तुलना - API7.ai" description: "यह लेख Apache APISIX का उपयोग करके Google, AWS, और Azure के ARM-आधारित सर्वरों के प्रदर्शन की तुलना नेटवर्क IO-गहन परिदृश्यों में करता है।" url: "https://apisix.apache.org/blog/2022/08/12/arm-performance-google-aws-azure-with-apisix/" --- [Blog](https://api7.ai/hi/blog) [Products](https://api7.ai/hi/category/products)[Technology](https://api7.ai/hi/category/technology)[Ecosystem](https://api7.ai/hi/category/ecosystem)[Case Study](https://api7.ai/hi/category/usercase)[Team & Community](https://api7.ai/hi/category/community) Search ⌘ + K [Blog](https://api7.ai/blog) Ecosystem # GCP, AWS, और Azure ARM-आधारित सर्वर प्रदर्शन तुलना Shirui Zhao August 12, 2022 [Ecosystem](https://api7.ai/category/ecosystem) ## पृष्ठभूमि RISC माइक्रोप्रोसेसर आर्किटेक्चर डिज़ाइन छोटे प्रोसेसर को जटिल कार्यों को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए एक अत्यधिक अनुकूलित निर्देश सेट का उपयोग करता है। ARM दुनिया के सबसे बड़े कंप्यूटिंग इकोसिस्टम और मोबाइल उपकरणों का आधार बन गया है, और इसकी कम बिजली की खपत, लचीली लाइसेंसिंग और कम लागत के कारण इसे कई विशेषज्ञों द्वारा क्लाउड कंप्यूटिंग का भविष्य माना जाता है। इसलिए, AWS, Google Cloud Platform (GCP) और Azure के नेतृत्व में मुख्यधारा के क्लाउड विक्रेताओं ने ARM आर्किटेक्चर वाले सर्वर लॉन्च किए हैं। इनमें से AWS ने 2018 में ARM आर्किटेक्चर पर आधारित पहला सर्वर प्रोसेसर AWS Graviton लॉन्च किया। ### AWS Graviton AWS Graviton AWS द्वारा 2018 में जारी किए गए [ARM आर्किटेक्चर](https://www.arm.com/) पर आधारित सर्वर प्रोसेसर की एक श्रृंखला है। AWS Graviton प्रोसेसर की पहली पीढ़ी कस्टम चिप्स और 64-बिट Neoverse कोर का उपयोग करती है। 2020 में जारी AWS Graviton2 प्रोसेसर पहली पीढ़ी के AWS Graviton प्रोसेसर की तुलना में प्रदर्शन और कार्यक्षमता में एक बड़ी छलांग का प्रतिनिधित्व करते हैं। 7x तेज प्रदर्शन, 4x अधिक कोर, 2x कैश, 5x तेज मेमोरी, और बहुत कुछ। मई 2022 के अंत में जारी होने वाले नवीनतम [AWS Graviton3](https://api7.ai/blog/arm-performance-google-aws-azure-with-apisix/) प्रोसेसर अधिक उन्नत [Neoverse V1](https://www.arm.com/zh-TW/products/silicon-ip-cpu/neoverse/neoverse-v1) डिज़ाइन पर आधारित हैं, ये AWS Graviton2 प्रोसेसर की तुलना में दोगुना फ्लोटिंग पॉइंट प्रदर्शन, दोगुना क्रिप्टोग्राफिक प्रदर्शन, और तीन गुना ML प्रदर्शन प्रदान करते हैं, जिसमें bfloat16 का समर्थन शामिल है। निम्नलिखित चित्र AWS Graviton3 प्रोसेसर से लैस मुख्य मॉडल दिखाता है: ![AWS Graviton3 प्रोसेसर](https://static.api7.ai/2022/10/03/633a40bed3182.png?imageMogr2/format/webp) ### Google Cloud Platform T2A Google Cloud Platform(GCP) Tau T2A VM जुलाई 2022 में Google के पहले ARM-आधारित वर्चुअल मशीन का पूर्वावलोकन है, जो Neoverse N1 डिज़ाइन पर आधारित Ampere® Altra® Arm प्रोसेसर द्वारा संचालित है। Tau T2A VM विभिन्न पूर्वनिर्धारित VM आकारों में आते हैं जिनमें प्रति VM 48 vCPU और प्रति vCPU 4GB मेमोरी होती है। ये 32 Gbps तक की नेटवर्क बैंडविड्थ और नेटवर्क-संलग्न स्टोरेज विकल्पों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करते हैं, जो Tau T2A VM को वेब सर्वर, कंटेनराइज्ड माइक्रोसर्विसेज, डेटा रिकॉर्ड प्रोसेसिंग, मीडिया ट्रांसकोडिंग, और Java एप्लिकेशन सहित स्केल-आउट वर्कलोड के लिए उपयुक्त बनाते हैं। मुख्य मॉडल निम्नलिखित हैं: ![Tau T2A VM](https://static.api7.ai/2022/10/03/633a40bed6b82.png?imageMogr2/format/webp) ### Azure Arm-आधारित वर्चुअल मशीन अप्रैल में, Microsoft ने Ampere® Altra® Arm प्रोसेसर पर आधारित Azure वर्चुअल मशीन के परिवार का पूर्वावलोकन घोषित किया। नई VM स्केल-आउट वर्कलोड, वेब सर्वर, एप्लिकेशन सर्वर, ओपन सोर्स डेटाबेस, क्लाउड-नेटिव और समृद्ध .NET एप्लिकेशन, Java एप्लिकेशन, गेम सर्वर, मीडिया सर्वर, और बहुत कुछ को कुशलतापूर्वक चलाने के लिए डिज़ाइन की गई हैं। नई VM श्रृंखला में सामान्य Dpsv5 और मेमोरी-अनुकूलित Epsv5 VM शामिल हैं। मुख्य मॉडल निम्नलिखित हैं: ![Dpsv5 और Epsv5 VM](https://static.api7.ai/2022/10/03/633a3ee41bb38.png?imageMogr2/format/webp) ## तीन क्लाउड विक्रेताओं के ARM सर्वर प्रदर्शन परीक्षण इस लेख में, हम सिंगल-कोर प्रदर्शन का परीक्षण करके प्रत्येक सर्वर के समग्र प्रदर्शन को प्रतिबिंबित करेंगे। यहां, नेटवर्क IO-गहन API गेटवे Apache APISIX को चुना गया है ताकि AWS c7g.large, GCP t2a-standard-2 और Azure D2ps v5 (Dpsv5-श्रृंखला से संबंधित, ड्यूल-कोर CPU) तीन मॉडल पर सिंगल CPU कोर को बांधकर स्ट्रेस टेस्ट किया जा सके, और QPS और प्रतिक्रिया विलंब के दो संकेतकों के माध्यम से सर्वर के प्रदर्शन का विश्लेषण किया जा सके। [Apache APISIX](https://github.com/apache/apisix) एक क्लाउड-नेटिव, उच्च प्रदर्शन, स्केलेबल API गेटवे है। NGNIX + LuaJIT और etcd पर आधारित, APISIX में पारंपरिक API गेटवे की तुलना में डायनामिक रूटिंग और प्लगइन हॉट लोडिंग की विशेषताएं हैं, जो इसे क्लाउड नेटिव आर्किटेक्चर के तहत API प्रबंधन के लिए विशेष रूप से उपयुक्त बनाता है। ![Apache APISIX](https://static.api7.ai/2022/10/03/633a3f274ca5c.png?imageMogr2/format/webp) अगला, हम APISIX आधिकारिक ओपन सोर्स प्रदर्शन [परीक्षण स्क्रिप्ट का उपयोग करेंगे](https://github.com/apache/apisix/blob/master/benchmark/run.sh)। ### परीक्षण केस हम Apache APISIX के प्रदर्शन को दो विशिष्ट परिदृश्यों में परीक्षण करेंगे ताकि अधिक वास्तविक और समृद्ध परीक्षण डेटा प्राप्त किया जा सके: - **परिदृश्य 1: सिंगल अपस्ट्रीम।** इस परिदृश्य में, एक सिंगल अपस्ट्रीम (किसी भी प्लगइन के बिना) का उपयोग करके APISIX के प्रदर्शन को शुद्ध प्रॉक्सी बैक-टू-ओरिजिन मोड में परीक्षण किया जाता है। - **परिदृश्य 2: सिंगल अपस्ट्रीम + मल्टीपल प्लगइन।** इस परिदृश्य में एक सिंगल अपस्ट्रीम के साथ मल्टीपल प्लगइन का उपयोग किया जाता है और यहां दो प्लगइन का उपयोग किया जाता है। यह मुख्य रूप से APISIX के प्रदर्शन का परीक्षण करता है जब दो कोर कंजम्पशन प्रदर्शन प्लगइन, `limit-count` और `prometheus`, सक्षम होते हैं। ### परीक्षण परिणाम नीचे दिया गया चित्र QPS (प्रति सेकंड क्वेरी) परीक्षण परिणाम है और संख्या जितनी अधिक होगी, प्रदर्शन उतना ही बेहतर होगा। ![QPS परिणाम](https://static.api7.ai/2022/10/03/633a3f2746fa9.png?imageMogr2/format/webp) नीचे दिया गया चित्र मिलीसेकंड में प्रतिक्रिया विलंब परीक्षण परिणाम है। संख्या जितनी छोटी होगी, प्रदर्शन उतना ही बेहतर होगा। ![प्रतिक्रिया विलंब परिणाम](https://static.api7.ai/2022/10/03/633a3ee3b763a.png?imageMogr2/format/webp) QPS और प्रतिक्रिया विलंब के दृष्टिकोण से, Apache APISIX जैसे नेटवर्क IO-गहन API गेटवे के तहत, AWS C7g की GCP T2A की तुलना में 100% प्रदर्शन वृद्धि है, और Azure Dpsv5 की GCP T2A की तुलना में लगभग 15% प्रदर्शन लीड है। ## लागत-प्रदर्शन तुलना चूंकि यह लेख केवल विभिन्न क्लाउड विक्रेताओं के ARM मशीनों के प्रदर्शन का परीक्षण करने पर केंद्रित है, इसलिए हम "अलग-अलग मेमोरी के साथ समान संख्या में CPU कोर" के परिवर्तन को नजरअंदाज करेंगे, और केवल CPU कोर की संख्या के दृष्टिकोण से AWS Graviton3 और GCP T2A की लागत-प्रदर्शन अनुपात का विश्लेषण करेंगे। वर्तमान परीक्षण परिदृश्य में, लागत-प्रदर्शन अनुपात को इस प्रकार समझा जा सकता है: QPS/लागत। नीचे दी गई तालिका AWS C7g (US East Ohio), GCP T2A (us-central1) और Azure Dpsv5 (East US) के लिए विभिन्न कोर के लिए सर्वर प्रति घंटा कीमतों की तुलना करती है: | VM श्रृंखला / vCPU | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 64 | | ------------------ | ------- | ------- | ------- | ------ | ------- | ------- | ------- | | AWS C7g | $0.0361 | $0.0723 | $0.1445 | $0.289 | $0.5781 | $1.1562 | $1.7342 | | GCP T2A | $0.0385 | $0.077 | $0.154 | $0.308 | $0.616 | $1.232 | $1.848 | | Azure Dpsv5 | \* | $0.077 | $0.154 | $0.308 | $0.616 | $1.232 | $1.848 | निम्नलिखित तालिका AWS c7g.large और GCP t2a-standard-2 के लिए एक वर्ष तक चलने की लागत और लागत-प्रदर्शन अनुपात को संक्षेप में प्रस्तुत करती है, जो Apache APISIX प्रदर्शन परीक्षण में सिंगल अपस्ट्रीम के लिए QPS डेटा को संदर्भित करती है। संख्या जितनी बड़ी होगी, इकाई मूल्य पर उतना ही अधिक QPS प्राप्त किया जा सकता है। | | वार्षिक लागत | लागत प्रदर्शन (QPS/लागत) | | ------------------ | --------------- | ------------------------ | | AWS c7g.large | $633.3 | 36.3 | | GCP t2a-standard-2 | $674.5 | 16.8 | | Azure D2ps v5 | $398.0（41% off) | 33.6 | परीक्षण परिणामों से, AWS C7g GCP T2A और Azure Dpsv5 की तुलना में अधिक लागत-प्रभावी है। हालांकि Azure Dpsv5 की GCP T2A की तुलना में केवल 15% प्रदर्शन वृद्धि है, लेकिन लागत प्रदर्शन लगभग दोगुना है। ## सारांश AWS ने 2018 में पहला ARM-आधारित प्रोसेसर, AWS Graviton लॉन्च किया। यह ARM-आधारित सर्वर क्षेत्र के तैनाती में GCP से लगभग 4 साल आगे था। अब AWS Graviton प्रोसेसर तीसरी पीढ़ी तक विकसित हो चुका है। Apache APISIX के प्रदर्शन परीक्षण परिणामों और मूल्य-प्रदर्शन अनुपात विश्लेषण के माध्यम से, हम देख सकते हैं कि AWS Graviton3 की GCP T2A और Azure Dpsv5 की तुलना में उच्च प्रदर्शन और लागत-प्रभावी है। यह AWS के ARM-आधारित सर्वर क्षेत्र में कई वर्षों से गहन रूप से शामिल होने से अलग नहीं है। इसके अलावा, हमने अपने परीक्षण के दौरान Apache APISIX को सिंगल-कोर पर बांधकर परीक्षण किया, और यदि मल्टीपल कोर का उपयोग किया जाए तो AWS Graviton 3 की मूल्य-प्रदर्शन अनुपात और भी बेहतर हो सकता है। ## संदर्भ - [New – Amazon EC2 C7g Instances, Powered by AWS Graviton3 Processors](https://aws.amazon.com/cn/blogs/aws/new-amazon-ec2-c7g-instances-powered-by-aws-graviton3-processors/) - [Tau T2A machine series (Preview)](https://cloud.google.com/compute/docs/general-purpose-machines#t2a_machines) - [Now in preview: Azure Virtual Machines with Ampere Altra Arm-based processors](https://azure.microsoft.com/en-us/blog/now-in-preview-azure-virtual-machines-with-ampere-altra-armbased-processors/) Tags: [API Gateway Concept](https://api7.ai/tags/api-gateway-concept) [Comparison to Competitors](https://api7.ai/tags/comparison-to-competitors) Share article link Share Related Posts [![Apache APISIX सबसे अच्छा API Gateway क्यों है?](https://static.api7.ai/2022/10/03/633a3d046fa57.webp)](https://api7.ai/blog/why-is-apache-apisix-the-best-api-gateway) ## [Apache APISIX सबसे अच्छा API Gateway क्यों है?](https://api7.ai/blog/why-is-apache-apisix-the-best-api-gateway) [![ओपनटेलीमेट्री के साथ एंड-टू-एंड ट्रेसिंग](https://static.api7.ai/uploads/2023/01/12/BMxCBr4H_OT.png)](https://api7.ai/blog/end-to-end-tracing-opentelemetry) ## [ओपनटेलीमेट्री के साथ एंड-टू-एंड ट्रेसिंग](https://api7.ai/blog/end-to-end-tracing-opentelemetry) Table of Contents - [पृष्ठभूमि](#%E0%A4%AA%E0%A5%83%E0%A4%B7%E0%A5%8D%E0%A4%A0%E0%A4%AD%E0%A5%82%E0%A4%AE%E0%A4%BF) - [AWS Graviton](#aws-graviton) - [Google Cloud Platform T2A](#google-cloud-platform-t2a) - [Azure Arm-आधारित वर्चुअल मशीन](#azure-arm-%E0%A4%86%E0%A4%A7%E0%A4%BE%E0%A4%B0%E0%A4%BF%E0%A4%A4-%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%9A%E0%A5%81%E0%A4%85%E0%A4%B2-%E0%A4%AE%E0%A4%B6%E0%A5%80%E0%A4%A8) - [तीन क्लाउड विक्रेताओं के ARM सर्वर प्रदर्शन परीक्षण](#%E0%A4%A4%E0%A5%80%E0%A4%A8-%E0%A4%95%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A4%BE%E0%A4%89%E0%A4%A1-%E0%A4%B5%E0%A4%BF%E0%A4%95%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A5%87%E0%A4%A4%E0%A4%BE%E0%A4%93%E0%A4%82-%E0%A4%95%E0%A5%87-arm-%E0%A4%B8%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%B0-%E0%A4%AA%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%A6%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B6%E0%A4%A8-%E0%A4%AA%E0%A4%B0%E0%A5%80%E0%A4%95%E0%A5%8D%E0%A4%B7%E0%A4%A3) - [परीक्षण केस](#%E0%A4%AA%E0%A4%B0%E0%A5%80%E0%A4%95%E0%A5%8D%E0%A4%B7%E0%A4%A3-%E0%A4%95%E0%A5%87%E0%A4%B8) - [परीक्षण परिणाम](#%E0%A4%AA%E0%A4%B0%E0%A5%80%E0%A4%95%E0%A5%8D%E0%A4%B7%E0%A4%A3-%E0%A4%AA%E0%A4%B0%E0%A4%BF%E0%A4%A3%E0%A4%BE%E0%A4%AE) - [लागत-प्रदर्शन तुलना](#%E0%A4%B2%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A4%A4-%E0%A4%AA%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%A6%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B6%E0%A4%A8-%E0%A4%A4%E0%A5%81%E0%A4%B2%E0%A4%A8%E0%A4%BE) - [सारांश](#%E0%A4%B8%E0%A4%BE%E0%A4%B0%E0%A4%BE%E0%A4%82%E0%A4%B6) - [संदर्भ](#%E0%A4%B8%E0%A4%82%E0%A4%A6%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%AD) ## Related Posts [![अमेज़ॅन का उपयोग करके Apache APISIX के Ecosystem और Growth को बढ़ावा दें](https://static.api7.ai/uploads/2023/01/12/I6dWwBSn_aws.png)](https://api7.ai/hi/blog/leverage-amazon-for-apisix-ecosystem-and-growth) Ecosystem October 26, 2022 #### [अमेज़ॅन का उपयोग करके Apache APISIX के Ecosystem और Growth को बढ़ावा दें](https://api7.ai/hi/blog/leverage-amazon-for-apisix-ecosystem-and-growth) यह लेख Apache APISIX और AWS के लिए इसके प्लगइन्स का परिचय देता है, यह बताता है कि APISIX AWS प्रोसेसर का उपयोग करके कैसा प्रदर्शन करता है, और API7 Cloud Amazon का उपयोग करके तेजी से विकास कैसे प्राप्त करता है। [APISIX Basics](https://api7.ai/tags/apisix-basics) [API Gateway Concept](https://api7.ai/tags/api-gateway-concept) [API7 Cloud](https://api7.ai/tags/api7-cloud) [![Traefik से APISIX तक, Horizon Robotics का Ingress Controller में अन्वेषण](https://static.api7.ai/uploads/2023/09/19/iywAV6td_20230919-103358.jpeg)](https://api7.ai/hi/blog/why-horizon-robotics-migrated-from-traefik-to-apche-apisix) Ecosystem October 10, 2022 #### [Traefik से APISIX तक, Horizon Robotics का Ingress Controller में अन्वेषण](https://api7.ai/hi/blog/why-horizon-robotics-migrated-from-traefik-to-apche-apisix) Horizon Robotics, एक automotive AI computing कंपनी, ने अपने व्यवसाय की दक्षता सुनिश्चित करने के लिए Traefik से APISIX को Ingress Controller के रूप में माइग्रेट किया। [APISIX Ingress Controller](https://api7.ai/tags/apisix-ingress-controller) [Comparison to Competitors](https://api7.ai/tags/comparison-to-competitors) [Artificial Intelligence](https://api7.ai/tags/artificial-intelligence) [![gRPC क्या है? 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