अज़ूर गणना शक्ति: अतिरिक्त बड़े वीएम धीमी

Question

क्या कोई मुझे "घुड़सवारी" शर्तों में ऑन-प्रिमाइसेस कंप्यूटर की तुलना में धीमा क्यों होगा, इस बारे में कोई अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है?

मेरे पास एक गणना गहन अनुप्रयोग है जो लाखों कम्प्यूटेशंस (समांतर में) करने के लिए एक कार्यकर्ता भूमिका का उपयोग करता है।

वर्तमान में Azure में मैं प्रसंस्करण करने के लिए एक अतिरिक्त बड़े (8 कोर, 16 जीबी) वीएम का उपयोग कर परीक्षण कर रहा हूं। औसतन प्रति दिन 45 मिनट लगते हैं जबकि 4 कोर, 8 जीबी ऑन-प्रिमाइसेस मशीन पर चलने वाला एक ही कोड केवल 15 मिनट ले रहा था।

Azure लॉग इंगित करते हैं कि कुल प्रोसेसर उपयोग 99% है लेकिन मेरे पास 12 जीबी मेमोरी मुफ्त है इसलिए मैं निश्चित रूप से प्रत्येक पुनरावृत्ति के लिए स्मृति में अधिक डेटा लोड करने का प्रयास करूंगा।

क्या 8 कोर केवल व्यक्तिगत रूप से बहुत कम spec हैं? क्या स्थानीय भंडारण वास्तव में स्थानीय है? यही है, वास्तव में एक अलग भौतिक उपकरण पर स्थानीय भंडारण है और इसलिए फाइल से डेटा लाने और डिस्क पर परिणाम लिखना धीमा है? एक सीमित क्षेत्र में ही डिस्क पर मतलब है, - यहाँ में

Answer 1

युगल सवाल, मैं कुछ जवाब देने की कोशिश करेंगे ...

स्थानीय संग्रहण स्थानीय है। क्या आप इसे एक्सेस करने के लिए स्थानीय स्टोरेज एपीआई का उपयोग कर रहे हैं? स्थानीय भंडारण भी डिस्पोजेबल है - यदि आपका ऐप फिर से तैनात किया गया है, तो स्थानीय संग्रहण में सभी डेटा खो गया है। यदि आप एक एज़ूर ड्राइव का उपयोग कर रहे हैं, तो हाँ, मुझे कुछ देरी की उम्मीद होगी क्योंकि यह ब्लॉब स्टोरेज को लिखता है लेकिन आपने इसका उल्लेख नहीं किया है।

CPU spec Azure वेबसाइट पर परिभाषित किया गया है।

आर्किटेक्चर का बेहतर विचार प्राप्त किए बिना और आपके पृष्ठभूमि के काम को संसाधित करने के बिना आपकी वास्तविक धीमी समस्या को हल करना मुश्किल है। लेकिन एक सामान्य नियम के रूप में, मैं उन परिणामों को देखकर आश्चर्यचकित हूं जो आप इंगित कर रहे हैं। (क्या आपकी ऑन-लाइन मशीन एक वीएम या समर्पित हार्डवेयर है?)

Answer 2

मुझे एनालिटिक्स-भारी कोड (यानी छोटी डिस्क उपयोग, बहुत अधिक RAM की आवश्यकता नहीं है) चलाने पर एक ही चीज़ मिलती है। मुझे लगता है कि समस्या यह है कि वे बिजली के बजाय कीमतों और कोर की संख्या के आधार पर सीपीयू का चयन करते हैं। सिद्धांत यह है कि आपको उन सभी कोरों का लाभ उठाने के लिए अपने कोड को समानांतर करना चाहिए, लेकिन कभी-कभी यह कठिन या महंगा होता है (कोडिंग समय में)। more CPU power के लिए वोटिंग पर विचार करें, लेकिन कभी-कभी यह कठिन या महंगा है।

Answer 3

मुझे एक ही समस्या का सामना करना पड़ रहा है। डेटाबेस के साथ मेरा वेब ऐप (एसक्यूएल एज़ूर पर) भी मेरे ऑन-प्रिमाइज़ कंप्यूटर की तुलना में वास्तव में धीमा है।

स्थानीय सर्वर विवरण: - डेल के प्रवेश स्तर सर्वर < $ 1000, 4 कोर और 8 जीबी मेमोरी के साथ। - सर्वर VMs के रूप में चल रहा है - यहां तक ​​कि डीबी सर्वर एक ही सर्वर (वेब ​​सर्वर के साथ ही हार्डवेयर साझा करने)

Azure पर है: - Webrole अतिरिक्त बड़े सर्वर पर 8 कोर के साथ । - एसक्यूएल एज़ूर (मुझे विभिन्न भौतिक सर्वर पर लगता है)

मेरी उम्मीद यह थी कि जब मैं अज़ूर पर तैनात करता हूं तो यह प्रदर्शन में सुधार करेगा! :( लगता है क्या, यह 4 बार धीमी

मैं कर रहा हूँ निराश, मुझे लगता है कि यह वास्तव में धीमी गति से 8 कोर है (बार हर अनुरोध है कि प्रोफाइलर कोड का उपयोग कर सत्यापित) है।

मैं अपना पुराना पर परीक्षण भागा कंप्यूटर (इंटेल पेंटियम)। उस पर उसी स्थानीय वीएम इंस्टॉल किए गए (वीएमवेयर होस्ट)।यह अजीब से भी तेज है।

Answer 4

स्कॉट गुथरी मेरे लिए (विंडोज Azure टीम में मुख्य)
हाय इवान,

हम अन्य वीएम HW विन्यास के रूप में अच्छी तरह से है - बहु proc और उच्च स्मृति विकल्प शामिल हैं। आप भविष्य में और भी विकल्प देखेंगे।

आशा इस मदद करता है,

स्कॉट

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मेरा परीक्षण: (प्रोसेसर समय का 100%)

लुकास-लेह्मर गणित गणना। Multithread संस्करण Parallel.For कार्यान्वयन

होम कंप्यूटर कोर i7 3770K (4 कोर एक्स 3.5GHz) (विन 8)

SINGLETHREADED (17 प्राथमिक संख्या) का उपयोग करता है: (। 11.6 सेकेंड) 11676 एमएस

बहु-क्रम (17 प्राथमिक संख्या): 2816 एमएस (2.8 सेकेंड।)

Azure बड़े वी एम (4 कोर एक्स 1.6 GHz) (विन एस 2008)

SINGLETHREADED (17 प्राथमिक संख्या): 37,275 एमएस

बहु-क्रम 17 प्राथमिक संख्या): 10118 एमएस

Azure अतिरिक्त बड़े वी एम (8 कोर एक्स 1.6 GHz) (विन एस 2008)

SINGLETHREADED (17 प्राथमिक संख्या): 36,232 एमएस

बहु-क्रम (17 प्राथमिक संख्या): 6498 मीटर

कार्य कंप्यूटर - एएमडी FX 6100 (6 कोर एक्स 3.3 Ghz) (7 विन डब्ल्यू upd)

SINGLETHREADED (17 प्राथमिक संख्या): 48,758 एमएस

बहु-क्रम (17 प्राथमिक संख्या): 16,486 एमएस

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