三大云厂商 ARM 架构服务器性能对比

背景 ARM 架构属于 RISC 设计家族。RISC 微处理器架构设计使用一组高度优化的指令,使小型处理器能够有效地处理复杂的任务。
ARM 已成为全球最大的计算机生态系统和移动设备的基石,以其低功耗、灵活的许可和低成本等特点,被许多专家认为是云计算的未来。因此,以 AWS、Google Cloud Platform(GCP) 和 Azure 为首的主流云厂商都陆续推出了 ARM 架构的服务器。其中 AWS 更是早在 2018 年就推出了第一款基于 ARM 架构的服务器处理器 AWS Graviton。
AWS Graviton
AWS Graviton 是 AWS 于 2018 年发布的基于 ARM 架构的一系列服务器处理器,第一代 AWS Graviton 处理器采用定制芯片和 64 位 Neoverse 内核。AWS Graviton2 于 2020 年发布,与第一代 AWS Graviton 处理器相比,AWS Graviton2 处理器在性能和功能方面实现了重大飞跃。性能提升 7 倍、计算核心数量达到 4 倍、缓存达到 2 倍、内存速度提升 5 倍等等最新的 AWS Graviton3 处理器在 2022 年 5 月底发布,基于更加先进的 Neoverse V1 设计,与前代处理器相比,更是提升了高达两倍的浮点性能、两倍的加密性能和三倍的 ML 性能,包括对 bfloat16 的支持。下图展示了搭载 AWS Graviton3 处理器的主要机型:
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Google Cloud Platform T2A
【三大云厂商 ARM 架构服务器性能对比】Google Cloud Platform(以下简称 GCP)T2A VM 是 Google 在 2022 年 7 月推出的首款 ARM 架构的虚拟机预览版,由基于 Neoverse N1 设计的 Ampere? Altra? Arm 处理器提供支持。Tau T2A VM 有多种预定义的 VM 形状,每个 VM 最多 48 个 vCPU,每个 vCPU 4GB 内存。它们提供高达 32 Gbps 的网络带宽和广泛的网络附加存储选项,使 Tau T2A VM 适用于横向扩展工作负载,包括 Web 服务器、容器化微服务、数据记录处理、媒体转码和 Java 应用程序。主要机型如下图所示:
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Azure ARM-based Virtual Machines
2022 年 4 月,微软宣布推出基于 Ampere? Altra? Arm 处理器的 Azure 虚拟机系列预览版。新的 VM 旨在高效运行横向扩展工作负载、Web 服务器、应用程序服务器、开源数据库、云原生以及丰富的 .NET 应用程序、Java 应用程序、游戏服务器和媒体服务器等。新的 VM 系列包括通用 Dpsv5 和内存优化的 Epsv5 VM,主要机型如下图所示:
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三大云厂商 ARM 服务器性能测试 在本文中,我们将通过测试单核心性能来反映各服务器的整体性能。这里选取网络 IO 密集型的 API 网关 Apache APISIX,分别在 AWS c7g.large、GCP t2a-standard-2 和 Azure D2ps v5(属于 Dpsv5 系列,双核 CPU)三款机型上绑定单个 CPU 核心进行压力测试,并通过 QPS 和响应延迟两个指标来分析服务器的性能。
Apache APISIX 是一个云原生、高性能、可扩展的 API 网关。基于 NGNIX + LuaJIT 和 etcd,APISIX 与传统 API 网关相比,具有动态路由和插件热加载特性,特别适合云原生架构下的 API 管理。
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接下来我们将使用 APISIX 官方开源的性能测试脚本进行测试。
测试用例
本文我们将测试 Apache APISIX 在两个典型场景下的表现,以便获取更加真实、丰富的测试数据。

  • 场景一:单个上游。该场景下使用单个上游(不包含任何插件),主要测试 APISIX 在纯代理回源模式下的性能表现。
  • 场景二:单上游+多插件。该场景使用单上游与多插件配合,在这里使用了两个插件。主要测试 APISIX 在开启 limit-countprometheus 两个核心消耗性能插件时的性能表现。
测试结果
下图是 QPS (每秒查询数)测试结果, 数字越大代表其性能越好。
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下图是响应延迟测试结果,单位为毫秒。数字越小代表其性能越好。
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从 QPS 和响应延迟来看,在类似 Apache APISIX 这种网络 IO 密集型的 API 网关下,AWS C7g 相比 GCP T2A 有 100% 的性能提升,Azure Dpsv5 相比 GCP T2A 则有 15% 左右的性能领先。
机器性价比比较 由于本文仅专注于测试不同云厂商 ARM 机器的性能,所以在结果呈现中我们将忽略 “CPU 核心数相同时内存不同” 这一变化,只从 CPU 核心数的角度来分析 AWS Graviton3 和 GCP T2A 的性价比。
在当前的测试场景下,性价比可以理解为:QPS / 成本。
下表是 AWS C7g (US East Ohio) 、GCP T2A (us-central1) 和 Azure Dpsv5 (East US) 不同核心的服务器每小时价格对比:
VM series / 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
参考前文中对 Apache APISIX 性能测试中的单个上游时的 QPS 数据,下表则汇总了 AWS c7g.large、GCP t2a-standard-2 和 Azure Dpsv5 运行一年的成本和性价比。其中只有微软官方公布了对应虚拟机的折扣。其中数字越大,则表明在单位价格能获取到更高的 QPS。
一年成本 性价比(QPS / 成本)
AWS c7g.large $633.3 36.3
GCP t2a-standard-2 $674.5 16.8
Azure D2ps v5 $398.0(41%折扣) 33.6
从测试结果来看,AWS C7g 相比 GCP T2A 和 Azure Dpsv5 拥有更高的性价比。虽然 Azure Dpsv5 相比 GCP T2A 只有 15% 的性能提升, 但是性价比却高了接近一倍。
总结 AWS 在 2018 年就推出了首款 ARM 架构的处理器 AWS Graviton,比 GCP 提前了大约 4 年进行了基于 ARM 架构的服务器领域的布局,如今 AWS Graviton 处理器已经发展到了第三代。
通过 Apache APISIX 的性能测试结果和性价比分析,我们可以看出 AWS Graviton3 拥有比 GCP T2A 和 Azure Dpsv5 更高的性能和性价比。这于 AWS 在 ARM 服务器领域深耕多年是分不开的。
此外,我们在测试过程中仅使用了 Apache APISIX 绑定单核心测试。如果使用多核,AWS Graviton 3 所呈现的性价比可能会进一步提高。
参考链接 https://aws.amazon.com/cn/blo...
https://cloud.google.com/comp...
https://azure.microsoft.com/e...

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